Analisi Computazionale dell'Atto III dell'Otello di Shakespeare mediante Autoencoder Conv-1D e Modelli di Risposta Entropica in una "Spettroscopia Retorica Digitale" - Computational Analysis of Act III of Shakespeare's Othello Using Conv-1D Autoencoders and Entropic Response Models within a "Digital Rhetorical Spectroscopy"

Il presente lavoro introduce un paradigma d'indagine interdisciplinare e originale, denominato Spettroscopia Retorica Digitale, volto a modellizzare e quantificare le dinamiche asimmetriche di manipolazione psicologica predatoria. Mutuando i metodi di estrazione strutturale applicati alla spettroscopia Raman (in precedenza usati per materiali carbonacei e minerali), il testo letterario dell'Atto III (Scena 3) dell'Otello di William Shakespeare viene trattato come un campione spettrale incognito. L'interazione linguistica tra il manipolatore (Iago) e la preda (Otello) è mappata lungo una timeline a 100 canali analoga ai vettori di wavenumber (cm^{-1}). Attraverso l'impiego di una rete neurale Autoencoder Convoluzionale Monodimensionale (Conv-1D), lo stimolo retorico di Iago viene depurato dal rumore stilistico di fondo, isolando le costanti geometriche della manipolazione (lo "pseudospettro archetipale"), suddiviso in bande d'azione specifiche (Cluster dell'Insinuazione, Sella Retorica e Picco del Fazzoletto). Parallelamente, la reazione emotiva di Otello viene modellizzata come una risposta termodinamica basata sull'integrazione cumulativa dello stimolo estrinseco e della reattività locale. I risultati estratti evidenziano una netta asimmetria topologica: a fronte di uno stimolo impulsivo, discontinuo e a bassa entropia da parte del manipolatore, il sistema-vittima risponde come un integratore perfetto ad accumulo entropico inarrestabile, manifestando un fenomeno di isteresi emotiva in corrispondenza delle pause retoriche. Lo studio dimostra l'efficacia dei modelli neurali convoluzionali e della fisica dei sistemi complessi nell'oggettivare e mappare quantitativamente i meccanismi sommersi della violenza psicologica nella letteratura storica. Framework of paper Computational Analysis of Act III of Shakespeare's Othello Using Conv-1D Autoencoders and Entropic Response Models within a "Digital Rhetorical Spectroscopy". This paper introduces an original, interdisciplinary research paradigm termed Digital Rhetorical Spectroscopy, aimed at modeling and quantifying the asymmetric dynamics of predatory psychological manipulation. Drawing upon structural extraction methods from Raman spectroscopy—employed for the carbonaceous materials and minerals—the literary text of Act III (Scene 3) of William Shakespeare’s Othello is treated as an unknown spectral sample. The linguistic interaction between the manipulator (Iago) and the prey (Othello) is mapped across a 100-channel timeline analogous to wavenumber vectors (cm^{-1}). By leveraging a One-Dimensional Convolutional Autoencoder (Conv-1D) neural network, Iago's rhetorical stimulus is isolated from stylistic background noise, extracting an archetypal "pseudo-spectrum" partitioned into specific operational bands (Insinuation Cluster, Rhetorical Saddle, and Handkerchief Peak). Concurrently, Othello’s emotional response is modeled as a thermodynamic function based on the cumulative integration of extrinsic stimuli and local linguistic reactivity. The experimental results reveal a stark topological asymmetry: while the manipulator operates as a coherent, low-entropy, and pulse-driven system, the victim behaves as a perfect integrator undergoing unstoppable entropic accumulation. This manifests as an emotional hysteresis loop, wherein Othello's cognitive anxiety continues to escalate even during the manipulator’s strategic pauses. Ultimately, this study demonstrates the capacity of convolutional architectures and complex systems physics to objectively formalize and quantitatively map the underlying mechanics of psychological coercion in classical literature.