Tras una partida de Scrabble, el tablero parece un mosaico: las fichas están dispersas, pero forman un patrón conectado: islas de palabras en medio de un mar de casillas vacías. Ese patrón puede describirse matemáticamente, pero normalmente requiere reglas complejas. Los autores del trabajo tomaron otro camino: usaron partidas reales en distintos idiomas y buscaron la descripción más simple que transmitiera solo las propiedades promedio: cuántas casillas están ocupadas en promedio y con qué frecuencia dos casillas vecinas están ocupadas a la vez. Es como describir a una multitud en el metro no por los rostros, sino por la densidad y si la gente se toma de la mano.
Ese modelo tan simple reproduce muy bien los tableros reales. Acierta qué longitud tendrán las palabras y cómo será la geometría del patrón. Además, los parámetros del modelo resultaron comprensibles: reflejan las estrategias de juego. Por ejemplo, un parámetro muestra hasta qué punto los jugadores prefieren colocar palabras largas a lo largo de las líneas, en lugar de cortas hacia los lados. Esto recuerda el trabajo de un jardinero que da forma a un seto: se puede podar al azar o marcar una dirección de crecimiento.
Con este modelo, los científicos compararon partidas en distintos idiomas sin siquiera mirar las letras. Calcularon la entropía de los patrones, una medida de su diversidad. Curiosamente, la entropía dependía más de la táctica (por ejemplo, de la longitud media de las palabras en el tablero) que del tamaño del diccionario. Y finalmente, el modelo pudo identificar el idioma del juego solo a partir del patrón, sin analizar las palabras. Es como si adivinara en qué idioma está escrito un crucigrama solo por la forma de las casillas vacías y llenas.
En el Scrabble en inglés hay unas 280 000 palabras permitidas, pero una partida típica usa solo una pequeña parte de ellas: el patrón del tablero dice más sobre el estilo de juego que sobre la riqueza del vocabulario.