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Data Mining, das die Klassiker-Cluster von Autorinnen zusammenfasst, bringt Mellville auf ein Floß

Können Computer Literatur analysieren? Kommt darauf an, wen du fragst. Einige literarische Typen beleidigen ein neues statistisches Instrument, mit dem klassische Werke abgebaut und gebündelt werden. Aber es war einer von ihnen - der englische Professor Matthew Jockers von der Universität von Nebraska-Lincoln - der die neue Supercomputer-vermittelte Literaturanalyse erfand. Jockers 'Makroanalyse-Methode vergleicht Tausende von Büchern, um Einflusssysteme, Denkschulen oder andere Gruppierungen zu identifizieren, die menschliche Gelehrte möglicherweise übersehen haben.

"Wir müssen über unsere traditionelle Praxis des engen Lesens hinausgehen und in einem anderen Maßstab vorgehen", sagte er gegenüber NBC News. "Die traditionelle Praxis des genauen Lesens ermöglicht es uns, die Rinde auf den Bäumen zu betrachten, während die Makroanalyse es uns ermöglicht, den gesamten Wald zu sehen."

Jockers analysierte Tausende Bücher aus dem späten 18. bis 19. Jahrhundert auf Zeichensetzung, Wortwahl und übergeordnetes Thema. Die Ergebnisse geben ihm ein "Buchsignal", um jedes Werk zu vergleichen und neben anderen zu zeichnen. Anscheinend rechtfertigt Melville seinen eigenen aquatisch geprägten Cluster.

485405-graph-r.streams_desktop_medium.png (Matthew Jockers / Universität von Nebraska-Lincoln)

Ein paar Muster tauchten auf. Beispielsweise wurden Autorinnen gruppiert, obwohl der Computer ihr Geschlecht bei der Platzierung nicht berücksichtigte. Dies zeigt, dass die Autorenschaft von Frauen im Großen und Ganzen eher durch objektive Maßnahmen als nur durch menschliche Intuition erkennbar ist.

Die dunkleren Bereiche repräsentieren Gruppen von Autorinnen. Die dunkleren Bereiche repräsentieren Gruppen von Autorinnen. (Matthew Jockers / Universität von Nebraska-Lincoln)

Während sich einige Wissenschaftler von der neuen Methode bedroht fühlen, weist Jockers darauf hin, dass sein hochrangiger Ansatz neue Perspektiven eröffnen und eine erneute Untersuchung der Klassiker und anderer literarischer Werke anregen könnte. Und während seine Analyse Trends wie das Clustering der Autorinnen aufdeckt, werden einige Feinheiten, die dem menschlichen Verstand überlassen bleiben, nicht herausgearbeitet. Zum Beispiel waren einige der bekanntesten Werke von Frauen, wie Jane Austens größte Hits, nicht in die Gruppe der Frauen eingebettet. Darauf hinzuweisen und die Bedeutung dahinter zu untersuchen, ist eine Aufgabe, die Menschen am besten erledigen, sagt er.

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