Uno de cada diez niños franceses se llamaba Jean. El número uno de hoy alcanza el 1,96 %. El desplome de la concentración de nombres

Entre los niños franceses nacidos en la década de 1940, el 10,22 % se llamaba Jean. Uno de cada diez. Los diez nombres masculinos más frecuentes cubrían el 46,79 % de toda la cohorte — se podía nombrar a la mitad de los niños de Francia con una lista de doce.

Entre los niños franceses nacidos en la década de 2000, el nombre número uno es Lucas, con un 1,96 %. Los diez primeros cubren el 14,62 %. Para alcanzar la mitad de esa cohorte hacen falta 70 nombres, no doce.

Esto no es algo francés. Ocurre en todos los registros que podemos medir, a un ritmo aproximadamente igual, a lo largo de las mismas seis décadas. La concentración de nombres de pila en el mundo desarrollado se ha desplomado en un factor de dos a cuatro dentro de una sola vida humana, y lo ha hecho sin que nadie decidiera que debía ser así.

Los apellidos, mientras tanto, apenas se han movido. Medimos su concentración en Curvas de concentración de apellidos y las cifras que allí aparecen son hechos estructurales sobre los Estados y los sistemas jurídicos, que cambian en una escala de siglos. Los nombres de pila son lo contrario: se eligen de nuevo cada vez, mediante millones de decisiones independientes, y el agregado de esas decisiones se ha desplazado de forma espectacular dentro de una sola vida.

Este es el desplazamiento y — como siempre — la parte de él que tuvimos que descartar.

El desplome, cuatro registros

Proporción de cada cohorte de nacimiento cubierta por los diez nombres de pila más frecuentes de esa cohorte:

La columna masculina de Francia cae del 46,79 % al 14,62 % — una dilución de 3,2 veces. Estados Unidos cae 3,1 veces en los niños y 2,8 veces en las niñas. Noruega cae 1,8 veces.

El mismo desplome, leído como « cuántos nombres hacen falta »:

La fila de las niñas estadounidenses es la medición más extrema de este artículo. En la década de 1940, 964 nombres cubrían el 95 % de las niñas estadounidenses. En la de 2000 hacen falta 8.058 — una expansión de ocho veces del repertorio efectivo en sesenta años.

Y los propios nombres de cabeza han encogido hasta un punto que convierte « el nombre más popular » casi en un error de categoría:

La cifra británica de 1941 está inflada por un artefacto de datos — véase la sección de exclusiones.

Jean con un 10,22 % y Lucas con un 1,96 % son ambos « el nombre masculino más popular de Francia ». Describen poblaciones cuyo tamaño difiere en un factor de cinco. Cualquier frase que compare un nombre número uno moderno con uno histórico sin los porcentajes que los acompañan carece casi por completo de sentido.

Por qué ocurrió

El mecanismo no tiene nada de misterioso, pero conviene distinguirlo de la explicación popular.

La explicación popular dice que los padres se volvieron más creativos. Eso es, como mucho, la mitad del asunto, y es la mitad menos importante.

El factor de más peso es el desplome de los guardianes de la reserva de nombres. En 1941, los nombres de pila franceses estaban restringidos por ley: la loi du 11 germinal an XI limitaba los nombres legales a los de santos y a personajes de la historia antigua, y siguió en vigor hasta 1993. La práctica católica de imposición de nombres estrechó aún más el campo, y las convenciones de nombrar según los padrinos y los abuelos lo estrecharon todavía más. Unos padres franceses de 1941 elegían dentro de una lista de quizá unos cientos de nombres socialmente disponibles y, siendo realistas, dentro de unas pocas decenas.

La curva de Francia es la más pronunciada de nuestros datos, y Francia es el país que tuvo la restricción legal más explícita y que la derogó dentro de la ventana medida. No es una coincidencia, aunque tampoco es una prueba — la derogación de 1993 llega tarde dentro de un declive que ya estaba muy avanzado en 1971.

Tres mecanismos adicionales, ninguno de los cuales exige que nadie se vuelva más creativo:

• Las convenciones religiosas de imposición de nombres se debilitaron. Marie, con un 7,11 % de las niñas francesas en la década de 1940, no era una moda; era una norma. Su declive es el declive de la norma.
• Nombrar a los hijos por sus parientes retrocedió. Repetir los nombres de los abuelos es una potente fuerza de concentración, porque vuelve a extraer la muestra de la reserva ya estrecha de la generación anterior. Rompa el bucle y la reserva se amplía por sí sola.
• El entorno informativo se invirtió. Los padres de 1941 conocían los nombres de su pueblo y de su parroquia. Los de 2001 tenían libros de nombres para bebés, después internet y — algo decisivo — clasificaciones de popularidad publicadas, que les permitían evitar activamente lo alto de la lista. Las estadísticas publicadas sobre la popularidad de los nombres son en sí mismas una fuerza de desconcentración.

Ese último punto es el bucle digno de atención: cuanto mejor mide un país la distribución de sus nombres, más pueden actuar sus padres sobre esa medición, y más plana se vuelve la distribución.

España va en sentido contrario

Todos los países de la tabla bajan de 1941 a 1981. Después España da media vuelta.

Los nombres de las niñas españolas alcanzaron su pico de diversidad en la década de 1980 y se vienen reconcentrando desde entonces — del 17,07 % han vuelto a subir al 23,61 %, recuperando más de la mitad del terreno perdido desde 1941. España es el único país de nuestro conjunto que se invierte, y la inversión femenina es más fuerte que la masculina.

Noruega muestra un leve indicio de lo mismo (femenino 14,75 % en 1991 → 16,24 % en 2001), pero el caso español es inequívoco y se sostiene a lo largo de dos décadas.

Podemos medirlo con limpieza. No podemos explicarlo a partir de nuestros datos, y no vamos a fingir lo contrario. Lo que muestran las listas de los tres primeros es un cambio de tipo:

La lista de 1941 está dominada por los nombres compuestos marianos — el viejo sistema católico de imposición de nombres, que concentraba una masa enorme sobre María y sus compuestos. La lista de 2001 es corta, moderna y laica en su forma y, aun así, está más concentrada en la cabeza de lo que lo estaba la de 1981. Esto no es el regreso del viejo sistema. Parece un nuevo consenso de moda, estrecho — pero « parece » es todo lo lejos que nuestros datos nos autorizan a llegar. Un registro que cuenta nombres no puede decirle por qué los eligieron los padres.

Una reserva específica de España: la fuente española publica los 5.000 primeros nombres por década y nada más. Ese tope no afecta a la columna del top 10, que es sobre la que se mide la inversión, pero sí implica que las cifras de cola españolas están truncadas y que España está ausente de la tabla « nombres para el 95 % » anterior.

Los niños eran antes más previsibles que las niñas. Ya no.

Un patrón secundario constante: en 1941, los nombres masculinos estaban más concentrados que los femeninos en todos los países medidos. En 2001 la diferencia se ha cerrado y, en dos países, se ha invertido.

La asimetría tradicional está bien documentada en onomástica: los niños cargaban con obligaciones de nomenclatura patrilineales y religiosas — el nombre del padre, el del abuelo, el del santo — mientras que los nombres de las niñas eran más libres y se renovaban más deprisa. Jean, James, Jose, Jan: los números uno masculinos de 1941 son exactamente los nombres que producen esas obligaciones.

Lo que añaden nuestros datos es que la asimetría ha desaparecido en lo esencial dentro de la ventana medida y que en España y Noruega ha cambiado de signo. Los nombres masculinos en España son hoy mensurablemente más variados que los femeninos. Sea cual fuere la obligación que concentraba los nombres masculinos en 1941, ya no opera.

Lo que nuestro corpus de nombres de pila puede y no puede decirle

Todo lo anterior procede de cuatro registros nacionales de nacimientos con recuentos reales. Mantenemos además un corpus de nombres de pila para cada locale — 63 de ellos cuando se realizó esta auditoría, 64 hoy — y el movimiento evidente es clasificarlos todos por concentración. Lo intentamos. La mayor parte del resultado es inservible, y la forma en que falla resulta instructiva.

Primero: la comparación principal es un artefacto de build. Clasificados sobre los pesos de corpus fusionados de hombres y mujeres, los extremos parecen espectaculares — el georgiano con un 25,02 % frente al sueco con un 7,96 %, una diferencia de tres veces. No es un hecho sobre Georgia ni sobre Suecia. Auditando los ficheros de nombres de pila masculinos por techo de escala:

El sueco era el único corpus de nombres de pila en la escala 255 cuando se hizo esta medición, y contenía 2.015 entradas masculinas frente a las 250–711 de todos los demás. Era una generación de build posterior, con una cola más profunda y una cabeza sin tope. Su baja concentración mide nuestra cadena de build, no a los padres suecos. Comparar Georgia con Suecia es comparar versiones de corpus. (Los nombres de pila suecos se han reconstruido desde entonces sobre recuentos reales de registro, lo que retira este locale concreto de la comparación, pero no el problema.)

Tranquiliza que los grupos de techo 40 y techo 100 tengan medias casi idénticas (24,60 % y 24,61 %), de modo que esos 62 locales sí son comparables entre sí. Excluyendo a Suecia y usando cifras por sexo, el intervalo honesto es este:

Una horquilla de 1,6 veces, no de tres. Real, pero mucho menos espectacular que la versión de titular — y nótese que la cifra de corpus de Noruega (20,68 %) queda bastante por encima de su cifra real de registro de 2001 (15,86 %), porque el corpus representa a una población viva que abarca muchas cohortes y no una sola década de nacimientos.

Segundo: use cifras por sexo, nunca fusionadas. Fusionar las listas masculina y femenina reduce aproximadamente a la mitad la proporción del top 10 por razones aritméticas — los diez primeros de una lista fusionada proceden de dos distribuciones distintas. Todas las cifras fusionadas de nuestra primera pasada valían alrededor de la mitad de su equivalente por sexo, y por eso el 25,02 % georgiano fusionado y el 32,14 % georgiano por sexo son el mismo país.

Tercero: queda un factor de confusión ligado a la profundidad. Dentro del grupo de techo 100, la correlación entre el logaritmo del tamaño del corpus y la proporción del top 10 es de r = −0,283. Los corpus más profundos puntúan más planos, en parte por razones reales y en parte por mecánica. Es lo bastante débil como para no invalidar la clasificación y lo bastante fuerte como para que las posiciones contiguas dentro de ella no signifiquen nada.

Cuarto — y decisivo: la clasificación no lleva señal alguna de país. Cincuenta y seis locales que abarcan Rusia, Japón, Arabia Saudí, Vietnam, Islandia y Uganda se sitúan todos entre el 20,2 % y el 33,1 %, la mayoría entre el 22 % y el 27 %. Las culturas reales de imposición de nombres no son tan uniformes, y pudimos demostrar que no lo son, porque seis de estos países tienen recuentos reales de nacimientos en los ficheros de cohortes. Midiendo el mismo estadístico de las dos maneras:

La concentración real varía 3,4 veces entre esos seis países. Nuestros pesos varían 1,20 veces. La amplitud es 5,6 veces más estrecha y la desviación estándar 4,4 veces menor — y, lo que es peor, la correlación de Spearman entre nuestras cifras y las reales es de 0,056. Nuestro corpus no solo comprime las diferencias entre países; tampoco los ordena correctamente. Los errores individuales llegan a 13 pp: el top 10 femenino real de Estados Unidos es del 9,88 % allí donde nuestro corpus dice 23,01 %.

Una segunda firma lo confirma. Los registros reales muestran una gran diferencia de concentración entre nombres masculinos y femeninos — 7,41 pp de media en los seis locales de cohorte, y 13,21 pp en en_IE, un locale construido a partir de recuentos reales después de nuestra pasada de calibración. En los 63 locales calibrados en esa pasada, la diferencia promedia 1,81 pp. La calibración aplanó una asimetría real en torno a cuatro veces — precisamente la asimetría que este artículo documenta a partir de los datos de cohortes.

Así pues, la clasificación de nombres de pila sobre el corpus completo no es un hallazgo débil sobre los países; no es en absoluto un hallazgo sobre los países. Se recoge aquí únicamente para documentar qué contiene nuestro corpus y por qué no debe usarse para comparar países. Toda afirmación comparativa entre países de este artículo procede de la fuente A, los registros de nacimientos.

Esto vale solo para los nombres de pila. Los apellidos son un sistema aparte con evidencia aparte, y el defecto no se traslada — véase la nota siguiente.

Por qué esto no se aplica a los apellidos

Sería fácil leer la sección anterior como « el corpus no es fiable », y no es eso lo que dicen las pruebas. El defecto es específico de los nombres de pila y tiene una causa concreta: el validador documentaba una única banda esperada de top 10 para los nombres de pila en todos los países, de modo que la calibración convergió hacia ella. Para los apellidos, el validador no fija deliberadamente ningún objetivo común, con el argumento explícito de que tal objetivo no existe — los apellidos italianos apenas llegan al 0,3 % en el nombre de cabeza, mientras que los vietnamitas alcanzan el 30 %.

Ausente el agente causal, el efecto también está ausente. Tres comprobaciones independientes:

La sonda de acantilado es la prueba directa: ajustar una curva a un objetivo de top 10 deja un escalón artificial entre el puesto 10 y el puesto 11. En los 64 corpus de apellidos, el escalón mediano es de 1,06 y el máximo de 1,30, y la misma razón medida en los puestos 5, 15 y 20 es estadísticamente indistinguible. No hay escalón. Las curvas de apellidos no se ajustaron a una cifra de top 10.

Los apellidos tienen un defecto distinto — el anclaje al suelo, la misma compresión de 8 bits que se describe más abajo para Corea, que en 43 de 64 locales deja aparcado más del 5 % de la masa de probabilidad del corpus sobre entradas que comparten todas el peso mínimo. Eso distorsiona la cola, no la clasificación de las cabezas entre países.

Una nota sobre la discrepancia coreana

En el artículo sobre apellidos señalamos que nuestro top 10 coreano se calculaba en un 60,6 % frente al 63,9 % de KOSTAT, y lo comunicamos como una diferencia inexplicada. Tiene una causa conocida, y se trata de una limitación de escala más que de un error de datos.

Hasta hace poco nuestros pesos estaban limitados a 255. En Corea ese techo es catastrófico, porque la distribución real de apellidos coreanos abarca una amplitud que ninguna escala de 8 bits puede contener: 김 (Kim) tiene alrededor de 1.527.138 portadores frente a 1 de los apellidos más raros — una razón de más de un millón a uno, comprimida en 255:1. La compresión no daña mucho la cabeza; destruye el suelo. Unos 130 apellidos ultrarraros quedaban anclados a un peso mínimo sobrevalorado, aportando del orden de un 8 % de masa fantasma que no pertenece a nadie, y esa masa fantasma diluye la proporción del top 10.

Desde entonces se ha levantado el techo, y zh_TW y vi_VN se han convertido a recuentos reales de registro — que es precisamente por lo que esos dos coinciden ahora con sus registros hasta los dos decimales, mientras que Corea no. Corea todavía no se ha convertido. La diferencia de 3,3 puntos es el residuo visible de una escala de 8 bits enfrentada a una distribución de un millón a uno, y debería cerrarse cuando se reconstruya Corea.

Vale la pena decirlo porque es una lección general sobre los corpus ponderados: una escala comprimida distorsiona la cola mucho más que la cabeza, y el daño aflora como un déficit en la proporción de la cabeza. Si su top 10 sale bajo frente a un registro, sospeche de su suelo antes que de sus cabezas de lista.

Exclusiones

Se descartaron dos conjuntos de datos de las cifras principales, por las mismas razones documentadas en Capas migratorias en las cohortes de nacimiento.

Gran Bretaña publica aproximadamente una lista de los 100 primeros antes de 1971 y, después de esa fecha, todo, hasta los nombres con un solo nacimiento:

El 56,88 % está calculado sobre un denominador de solo 116 nombres. No es comparable con el 18,17 % calculado sobre 9.392, y el desplome aparente entre ambos es sobre todo un cambio de política de publicación. Las cifras de Gran Bretaña aparecen más arriba únicamente allí donde se señalan de forma explícita.

Nueva Zelanda publica con un umbral constante, pero solo 239–565 nombres por década — lo bastante profundo para ser coherente internamente, demasiado poco profundo para que su proporción del top 10 se compare con los ficheros estadounidenses de 23.079 nombres. Su tendencia (32,43 % → 18,46 % en los niños) va en la misma dirección que la de todos los demás y no se recoge en ninguna parte como cifra principal.

Conclusión

La concentración de nombres de pila ha caído en un factor de dos a cuatro en seis décadas, en todos los registros capaces de medirla correctamente. El repertorio efectivo de nombres de niña estadounidenses se multiplicó por ocho. Francia pasó de doce nombres que cubrían la mitad de sus niños a setenta. El nombre número uno, esa estadística perenne de las notas de prensa, ha encogido de un niño de cada diez a uno de cada cincuenta.

Dos cosas se resisten a la tendencia. España se reconcentra desde la década de 1980, y podemos medirlo sin ser capaces de explicarlo. Y la vieja asimetría masculino/femenino — niños con el nombre del padre y de los santos, niñas nombradas con libertad — no solo se ha debilitado: se ha invertido en dos países.

El hallazgo que borramos vale tanto como los que conservamos. Clasificados de forma ingenua, nuestros propios corpus dicen que los nombres georgianos están tres veces más concentrados que los suecos. No lo están. Suecia está en otro build de nuestra cadena, y la comparación nos mide a nosotros. La regla que lo detecta es la misma que ha detectado todo lo demás en esta serie: antes de comparar dos cifras, compruebe que se fabricaron de la misma manera.

Metodología y fuentes

Dos fuentes de datos independientes, mantenidas aparte de forma deliberada.

Fuente A — registros nacionales de nacimientos con recuentos reales. Los ficheros de cohortes dan los recuentos de nacimientos por nombre en siete tramos decenales (1941–2001) para seis locales. Todas las cifras principales proceden de aquí. Son recuentos reales, no pesos relativos.

Fuente B — nuestros corpus de 63 locales. Pesos de frecuencia relativos, usados solo en la sección que trata explícitamente de sus límites. Solo 5 de los 63 corpus de nombres de pila llevan recuentos reales de registro (en_US, fr_FR, es_ES, no_NO, en_NZ); los otros 58 usan escalas enteras relativas, 51 de ellas limitadas a 100. Ninguna afirmación principal de este artículo se apoya en la fuente B.

⚠ Dos cautelas sobre ese recuento. Primero, es específico de los nombres de pila: nuestros ficheros de apellidos derivan de registros en más locales, de modo que un locale puede llevar recuentos reales de un lado y una escala relativa del otro — zh_TW y vi_VN son exactamente ese caso, y versiones anteriores de esta nota atribuían por error sus escalas de apellidos a sus nombres de pila. Segundo, « derivado de un registro » no es una sola cosa: en otro punto del corpus, vi_VN almacena proporciones (por mil × 1.000) y uk_UA mezcla recuentos reales, una banda plana « ≥20.000 » y un suelo con valor de relleno en una misma columna. Contar juntos esos locales como « datos reales » los favorece más de la cuenta. en_IE, reconstruido a partir de recuentos reales, es el locale número 64 y es posterior a esta pasada.

Cálculo. Para cada lista: ordenar de mayor a menor por recuento, calcular la proporción acumulada en los puestos 10 y 100, y el puesto en el que la proporción acumulada alcanza por primera vez el 50 %, el 80 % y el 95 %. Masculino y femenino analizados por separado en todo momento; las cifras fusionadas solo se recogen para demostrar por qué no deberían usarse. Análisis ejecutado el 2026-07-18 sobre la versión de corpus share 1.1.7. ⚠ El corpus tenía 63 locales cuando se midieron estas cifras; en_IE se añadió el 18 de julio de 2026 y hoy tiene 64. Desde entonces, en_IE, en_GB y sv_SE han pasado también a recuentos de registro, de modo que la cifra « 5 de 63 » anterior es ahora 8 de 64 (en_US, en_GB, fr_FR, es_ES, sv_SE, no_NO, en_IE, en_NZ), remedida el 22 de julio de 2026.

Auditoría de generaciones de build (fuente B). Agrupando los ficheros de nombres de pila masculinos por techo de escala:

Factor de confusión de profundidad dentro del grupo de techo 100: r de Pearson (log N, top 10) = −0,283 (n = 56). En los 63 sin exclusiones: r = −0,436, inflado por el valor atípico sv_SE.

Limitaciones conocidas.

1. Los registros de cohortes cuentan objetos distintos según el país. El de Noruega es un registro de residentes (su cohorte de 1941 suma 297.799 frente a unos ~620.000 nacimientos noruegos reales en 1941–50), por lo que incluye a personas nacidas en el extranjero. Francia cuenta los nacimientos inscritos en Francia, excluyendo a las personas nacidas en el extranjero. La serie estadounidense se basa en expedientes de la seguridad social vinculados a los nacimientos. La concentración es menos sensible a esto de lo que lo es el análisis migratorio, pero las series no son objetos idénticos.
2. Los cuatro locales muestran una cohorte de 1941 situada en el 0,43–0,50 del total de su década máxima. La columna de 1941 es sistemáticamente la más delgada y la más afectada por la mortalidad y la cobertura de las inscripciones.
3. El tope de los 5.000 primeros de España trunca su cola; España solo aparece en las comparaciones de top 10.
4. La clasificación de la fuente B describe nuestros corpus, no a los países, por las cuatro razones dadas en el cuerpo del artículo.

El contexto histórico — la loi du 11 germinal an XI francesa (en vigor de 1803 a 1993), las convenciones católicas y marianas de imposición de nombres y las obligaciones patrilineales de nomenclatura — es historia onomástica y jurídica corriente, aportada para interpretar las curvas. No deriva de nuestros datos. La correlación entre la restricción legal francesa y la curva más pronunciada, la de Francia, se señala como sugerente y explícitamente no como prueba; el declive ya estaba en marcha antes de la derogación de 1993.

Lo que no afirmamos. No afirmamos explicar la inversión española. No afirmamos que la clasificación de 63 locales mida las culturas nacionales de imposición de nombres. No afirmamos causalidad para ninguno de los cuatro mecanismos propuestos tras el desplome — son compatibles con las curvas, y las curvas por sí solas no permiten distinguirlos.

Lecturas relacionadas: Curvas de concentración de apellidos aplica la misma medición a los apellidos, donde las cifras son estructurales y no dictadas por la moda; Su nombre es una partida de nacimiento trata de qué nombres sustituyeron a cuáles; Comparar corpus de nombres entre locales trata de los modos de fallo entre corpus mencionados más arriba.