ha muerto, pero su obra permanece viva. Con 51 obras publicadas -entre novelas, cuentos, ensayos, libros de memorias y obras teatrales- traducidas a 30 idiomas, el legado del peruano más universal ha atravesado fronteras, tanto dentro como fuera de sus páginas.

Los relatos de Vargas Llosa se desarrollan en distintos rincones del mundo que sirvieron de escenario para sus obras. Lugares que, en su narrativa, se convirtieron en símbolos de poder, violencia, resistencia o decadencia moral.

La Unidad de Periodismo de Datos de El Comercio, ECData, utilizó la inteligencia artificial para analizar los países y ciudades más mencionados dentro de sus cinco libros más aclamados por la crítica: La Fiesta del Chivo, La Ciudad y los Perros, La Casa Verde, Conversación en la Catedral y La Guerra del Fin del Mundo.

Para explorar los lugares donde habitan los relatos de manera interactiva en un mapa del mundo, así como otros ángulos de la vida y obra del autor, visita el especial .

Entre los diez países identificados, República Dominicana es el que concentra más menciones: 113 en total, todas provenientes de La Fiesta del Chivo, la novela que reconstruye los últimos días del dictador Rafael Trujillo.

El segundo país más mencionado es Brasil, con 58 referencias distribuidas en La guerra del fin del mundo, una novela ambientada en el sertão brasileño del siglo XIX. En ella, Vargas Llosa explora el fanatismo religioso, el abandono estatal y los límites de la civilización.

Perú, la raíz persistente

Perú, su país natal, ocupa el tercer lugar, con 11 menciones, aunque su presencia simbólica y narrativa va más allá del conteo.

Un análisis a nivel distrital muestra a Miraflores como el espacio limeño más recurrente (16 menciones), seguido por Barranco (12), San Martín de Porres, La Victoria, Rímac, Ancón, Chorrillos, Surquillo y Magdalena. Este mapa distrital se explica por el peso de novelas como La ciudad y los perros y Conversación en La Catedral, ambientados en la Lima de mediados del siglo XX.

Metodología

Para el conteo de menciones, se extrajeron nombres de ciudades y países de novelas en PDF mediante conversión de texto, limpieza y análisis con modelos de reconocimiento de entidades como spaCy o IA generativa (GPT Plus). Se validaron los resultados con bases de datos geográficas y se analizaron las menciones para identificar su contexto y frecuencia.

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