《纳博科夫最喜欢的词》 - [美]本·布拉特 - 北京联合出版有限公司 - 香港大書城

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『簡體書』纳博科夫最喜欢的词

書城自編碼： 3300980
分類：簡體書→大陸圖書→文學→文学评论与鉴赏
作者： [美]本·布拉特
國際書號(ISBN)： 9787559626912
出版社：北京联合出版有限公司
出版日期： 2019-02-01

書度/開本： 32开

售價：HK$ 81.0

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編輯推薦：

"文学没有标准答案，数据可以帮我们寻找答案。
伟大作家有什么样的创作偏好？
统计学视角下的经典作品有何规律？
用大数据分析文学，探究黄金写作法则。
1.从大数据的独特视角分析文学的写作指导书、文学评论集；
2.作者文笔流畅，讲述风趣，同时有大数据作为理论支撑，图文并茂，干货满满。
3.分析伟大作家的经典、畅销作品，对这些作家的读者来说是一次特别的阅读体验，对想成为作家的读者来说更是一部得以窥见大家写作法则的作品。
4.装帧精美，极具文学风味，护封的热熔工艺极具质感。
"

內容簡介：

"将文学大数据视为文学标准，探究出隐藏在世界上伟大作家作品里的有趣之处。作者收集了数千本书籍的数据库，和数百万个单词，并提出一些重要的问题来启发爱书人和怀有好奇心的人：我们*喜欢的作家*喜欢用的是什么词？男性与女性的写作会有不同吗？畅销书会变不畅销吗？当代哪位作家喜欢用陈词滥调？*棒的开篇*个句子有何特征？如何从封面判断一本书？哪些写作建议值得遵守，哪些可以一笑置之？
作者运用现有的统计技巧，加上自己设计的适用方法，所有调查与实验都原创亲自执行，读者不需特殊数学知识也可以轻松理解得出的结果。作者将发现以清晰幽默的语言、充满说服力的视觉呈现，提供了一个认识经典作家作品不论是其中隐含的模式结构，或者令人难以忘怀的词藻的全新观点，对写作者而言也能有所启发。
"

關於作者：

"本?布拉特（Ben Blatt）
曾任《石板》、《哈佛讽刺家》等杂志撰稿作家，文章散见于《华尔街日报》《波士顿环球报》等媒体。
曾将本书这种有趣的大数据分析、论证方法应用于广泛的艺术题材，包括音乐、影视剧、综艺节目，以及文学创作。
著有《再也回不来，我也不在乎》（I Dont Care if We Never Get Back），用大数据分析方法计算了他与合著者埃里克布鲁斯特一起经历的一段疯狂棒球公路之旅不搭乘飞机，在30天内造访30座棒球场，观赏30场比赛，全程2万英里。
"

"序言：汉密尔顿Alexander Hamilton，麦迪逊James Madison，还是杰伊John Jay？
第一章简洁地用词
第二章男女作家
第三章搜寻指纹
第四章向榜样学习
第五章罪疚的快感
第六章英国与美国
第七章陈词滥调，重复以及偏好
第八章如何通过封面判断一本书
第九章开头与结尾
结语
致谢
注释 "

內容試閱：

"序言：汉密尔顿Alexander Hamilton，麦迪逊James Madison，还是杰伊John Jay？

《联邦党人文集》为美国走向民主打下基础，其中有十二篇文章的作者未明，历史学家们为此争论了一百五十多年。尽管这些文章在美国史的语汇中是世人皆知的标志性作品，但每一篇的作者究竟是谁却一直是团疑云。哪一位开国元勋撰写了这些篇章？这个问题激起了无尽的争论，后来甚至成了历史学家聚会时客厅里一个广为流行的猜谜游戏。美国的治国框架建立在这些振奋人心的论述之上，可到底是谁写下了这些文章呢？
答案隐藏在文章的词语中，但要找到这些词语，学者们无须精读文本，只要细细地数一下数。他们所要看的只是数字。
疑云始于1787年末，当时纽约的报纸刊登了一系列鼓吹新宪法的文章，用的笔名是普布利乌斯（Publius，源自古罗马执政官Publius Valerius Publicola）。用一个具有爱国含义的笔名来隐藏自己的身份似乎有点可笑。实际上，在当时美国近四百万居民中，只有三个人才有资格进入这场关于作者身份争议的角逐。
汉密尔顿，麦迪逊和杰伊撰写了这些文章这在当时是一个公开的秘密，但三个人都不想站出来承认写过哪些特定文章。他们都有自己的政治抱负，后来分别升任财政部长、总统和最高法院首席大法官，所以他们有充足的理由隐藏自己的作者身份。但他们过分的谨慎留下了难以攻破的疑云，在之后的时日中，同时撩动着历史教授和热心的业余爱好者的神经。
你也许会以为，当时的学者和精明政客应能确定作者是谁。毕竟只有三个潜在的候选人，每人都有自己的政治倾向，交流表述的风格也各不相同。如果放在今天，这个问题可能相当于《纽约时报》刊登了一篇匿名社论，执笔者可能是奥巴马、希拉里或桑德斯，也可能是小布什、麦凯恩或特朗普，我们或许可以分辨出作者来自哪个阵营（前三人是民主党，后三人是共和党），但肯定无法准确落实到某个人身上。
时间来到1804年，答案似乎终于浮现。汉密尔顿给他的朋友本森（Egbert Benson写了一封信，信中列出每一篇文章的作者。当时汉密尔顿正准备与美国副总统伯尔（Aaron Burr）决斗，突然意识到了《联邦党人文集》的重要历史意义，也明白自己可能无法从决斗中生还。最终，他决定不让这些答案随他一同逝去。
疑云本应就此告终，全国上下关注此事的人没有理由怀疑汉密尔顿的第一手信息。但十三年后，麦迪逊在结束他的第二个总统任期后不久列出了他的著作清单，与汉密尔顿当年所说有出入。其中，汉密尔顿认领的十二篇，麦迪逊声称是他的作品。
此事点燃了群众的新一波热情，历史学家们为此又争吵了一个多世纪。1892年，洛奇（Henry Cabot Lodge，后担任参议员）为此问题著文，赞同汉密尔顿的说法，而著名历史学家伯恩E. G. Bourne则认为那十二篇文章的作者是麦迪逊。
大多数历史学家试图根据每篇文章的政治理念进行梳理，确定作者麦迪逊真的会用那些措辞主张设立中央银行？汉密尔顿会如此直接地支持针对国会的限制？也许这一篇是杰伊写的？
直到两个世纪以后的1963年，问题才最终得以解决。两位受人尊敬的教授哈佛大学的莫斯特勒Frederick Mosteller和芝加哥大学的华莱士David Wallace给出了明确的答案。然而，与之前试图解决这个问题的许多教授不同，两人并非历史学家，不以早期美国学术研究工作闻名，甚至从未发表过一篇关于历史人物的论文。莫斯特勒和华莱士都是统计学家。
莫斯特勒最为人瞩目的一篇论文是关于美国职业棒球大联盟总冠军赛的，他在论文中提出：从统计学的角度来看，七场比赛是否能够决出最好的棒球队。在着手研究十二篇文章著作权的前几年，华莱士也发表过一篇论文，题目是《T分布和卡方分布的正态近似界限》。听上去很难以置信吧？有人想用概率方程解决历史难题，1963年的历史学教授大概会认为这是一派胡言。
莫斯特勒和华莱士所用的方法与政治或意识形态无关，他们只是首批利用词频和概率展开研究的统计学家。
他们解决问题的过程在某些方面较为复杂，比如采用了含有阶乘的方程、指数、求和、对数以及T分布，但核心方法却是惊人的简单：
根据确定是汉密尔顿或麦迪逊所写的文章，分别统计某些常用词出现的频率。
在需要进行研究的文章里统计相同词汇出现的频率。
通过比较上述两个频率，确定争议文章的作者。
事后回头看，即便不使用那些玄妙的概率方程，两位统计学家的研究结果似乎也是显而易见的。《联邦党人文集》里麦迪逊的文章中，超过一半文章使用了whilst这个词，但从未用过while。相反，汉密尔顿大约三分之一的文章中使用了while，但从未用过whilst。
莫斯特勒和华莱士并不是只依靠一个词的分析，从统计学上来讲那样做是不充分的。他们选择了几十个基本单词，然后在有争议的文章中观察每个词的使用频率。许多词没有任何政治含义，两位不同作者的使用率竟然出现明显的不同。比如，麦迪逊用also这个词的频率是汉密尔顿的两倍，而汉密尔顿使用according的频率则比麦迪逊高很多。
莫斯特勒和华莱士采用的方法具有可证伪性。研究结果表明，如果在已知作者身份的文章中使用相同的方法，他们可以准确无误地识别作者。而对于那些有争议的文章，他们得出结论：麦迪逊是十二篇文章的实际作者。
在总结研究结果时，也许担心惹恼一代又一代苦恼不已的历史学家，两位数学家的立论和措辞十分谨慎，但展示的数字却毫不含糊，两人对自己的统计方法有十足的信心。所有已知作者身份的文章的测试分析都毫无瑕疵，作者未明的文章也与其一致。由此得出最终结论，汉密尔顿所言为虚，那十二篇文章的作者并不是他。
经过无数统计和非统计的研究后，莫斯特勒和华莱士的分析结果（麦迪逊是作者）已经成为目前统计学家和历史学家们的共识。他们超前于所处的时代，他们的研究虽然涉及一些复杂公式，但本质上还是依靠的统计统计。如果是今天，通过计算机统计单词和频率是件简单的小事，但在1963年，情形却并非如此。
当时统计单词是靠手工完成的。比如，要找出每一篇文章中upon出现的次数，他们得一页页、一个个地找出来。为了感受和理解莫斯特勒和华莱士（至少是他们的研究助理）都经历了什么，我打印了一本完整的《联邦党人文集》，开始数upon这个词出现的次数。三十分钟后，我只进展到全文的八分之一，在大约四十页里有三十七个upon。没过多久，我的眼皮狂跳，脑子发木Upon在哪里？这种痛苦就像在漫漫人海中寻找某张人脸。
活在1963年实在有些辛苦，最后我放弃了，转而采用二十一世纪的技术进行计数：我打开谷歌，搜索联邦党人文集完整文本，点进第一个搜索结果进行下载，再用Microsoft Word打开文件。两分钟后，我选定部分内容，再使用菜单里查找命令，随后发现Upon出现了四十六次。借助电脑后，不仅在速度上快了二十八分钟，而且结果远比疲惫的肉眼来得准确。
再找一个词汇结果也还是一样，一个人浏览一遍《联邦党人文集》全文的时间在四小时左右，电脑所需时间几乎可以忽略。不管是莎士比亚文集、《圣经》、《白鲸》，还是英语文学集，对当时的莫斯特勒和华莱士来说，进行类似的分析是无法想象的难题。现在情况就完全不一样了，在电脑上统计某个单词在大部头文本里出现的次数，绝大多数十来岁的青少年皆可轻松完成。
莫斯特勒和华莱士公布研究结果的五十年后，电脑的文本辅助功能发展迅速。谷歌在其搜索结果中运用文本分析，以此决定对哪些用户投放哪些广告。目前还有研究人员试图用文本分析进行判断，是什么原因让一条Twitter像病毒一样传播。媒体也经常对同类型的内容进行措辞上的细微调整，以期实现页面浏览量的最大化。但是到目前为止，这些科技公司对文本分析的应用还比较单一，它还有更大的可能性。
莫斯特勒和华莱士使用的统计方法虽然比较简单，但实验获得的成功却产生了深远的影响。作家们确实有各自的风格，而且是可以进行预测的。事实证明，留下个人风格印记的不仅仅是十八世纪的政客，所有书籍的作者无论广受欢迎远近闻名，还是晦涩难懂饱受批评都在数十年的写作中不断重复自己的遣词造句，这便是他们留下的印记。
莫斯泰勒和华莱士提出的问题和作出的解答虽有一定局限性，但文本分析确实可以回答各种各样的问题，那些让一代代作家和读者感到疑惑的问题：相比其他作家，海明威真的更少使用副词吗？书籍的阅读难易程度对其受欢迎程度有什么样的影响？男性和女性作家的写作方式有何不同？作家提出的创作建议有用吗？他们自己会遵循那些建议吗？除了一些明显不同的拼法问题，还有什么原则可以用来区分美国小说家和英国小说家？从纳博科夫到E.L.詹姆斯（E. L. James ，我们喜欢的作家喜欢用的词是什么？
虽然学术界已经开始研究成功作家的写作模式，但仍有许多问题有待探索。对普通读者、主修文学的大学生以及野心勃勃的作家来说，这些问题既有趣又有用。你可能不关心泊松分布，也不在乎解读语言的程序，但你也许想知道自己最喜爱的作家是如何写作的，以及这对你来说可能意味着什么。
用数据分析来研究写作不仅妙趣横生，还能提供丰富的信息，有时也会非常搞笑。此外，我们也能借此了解平时阅读的作家，思考我们自己写作时使用的词句，这一切正是本书要深入探讨的。在这本书里，每一章都专注于一个文学新问题的研究。
这些研究并不会达到令人痛苦的复杂地步。实际上，只要具有真正价值，研究无须也不应那般复杂。关于经典文学或现代畅销书的许多有趣问题是可以通过统计的透视镜来观察的，但针对这些问题的统计分析尚未形成体系。本书将用一种崭新的方法来攻克这些简单而独特的问题。这是一本关于文字的书，但却是用数字写成的。
"

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