Ben Blatt

С приходом софта, распознающего части речи и члены предложения, а также полной оцифровки почти всего, написанного человечеством, перед исследователями открылись новые горизонты анализа литературы. Пол автора и наличие «литературных негров» компьютер теперь определяет без труда, при помощи лишь частотности использования таких слов как «что» и «но». Увы, на российских бестселлерах эту технологию не применяют. Советы корифеев начинающим – поменьше наречий, восклицательных знаков и т.п. – теперь можно документально проверить, прогнав лучшие романы XX века через программу. Анализ частотности дает любимые слова и клише любимых писателей (да, у Набокова, как указано в названии, это цвет мовеин), а формула сложности текста показывает, что теперь для понимания большинства бестселлеров достаточно быть шестиклассником (в 1960-ых – восьмиклассником). Беспристрастные машины смогли многое рассказать о великих писателях, произведениях и читателях.… (mehr)

If you read enough (and if you're reading this, you probably do), books become fascinating independent of the stories they tell. Blatt takes a math-y approach to this, quantitating a number of variables to answer different literary questions, such as the percentage of co-written books actually written by the more famous author, the difference between "literary" and genre fiction and the difference in word choice over time. There's some mission creep as chapters also reflect on how male versus female authors write the different genders and what that means, and also an introduction about who really wrote the Federalist Papers. It's mostly just fun -- can you deduce from an unbiased statistical approach that Nabakov was obsessed with colors, probably because he was a synesthete? -- and pretty light on the math. I'm pretty opposed to frequentist statistics, but it was still pretty bizarre to me to not have a p-value, or really any numbers at all, in a statistics book. Nonetheless, reading about reading is always extra fun and I enjoyed it quite a bit.… (mehr)