圖書標籤: 寫作 文學研究 文學 納博科夫 方法論 小說 統計 本·布拉特
发表于2024-12-22
納博科夫最喜歡的詞 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
★★★
繼《寫作課》之後,用大數據分析文學、探究黃金寫作法則的寫作指導圖書
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◎ 編輯推薦
★ 馬爾剋斯、海明威、喬伊斯、納博科夫、馬剋·吐溫、福剋納、簡·奧斯汀、斯蒂芬·金……這些偉大作傢有怎樣的創作偏好?
★ 布剋奬、普利策奬作品、《紐約時報》暢銷作品有何規律?
★《百年孤獨》《老人與海》《尤利西斯》《洛麗塔》《傲慢與偏見》《動物農場》《哈利·波特》《五十度灰》的創作背後有怎樣的趣味冷知識?
用大數據分析1500部文學作品,數百名偉大作者,數百萬個奇妙單詞,探求真相數字與文字的奇妙遊戲。用理科生思維觀測寫作的隱秘模式,探索經典中的隱藏規律,發現難以忘懷的辭藻應用,繼而優化自身,提高寫作認知。
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◎ 媒體推薦
一本由數字寫成的關於文字的書
極具啓發性和趣味性的閱讀體驗……是一部基於數據的文學評論。
——《科剋斯書評》
太有趣瞭!本·布拉特這本書充滿魅力,利用數學技巧解答文學風格的問題,梳理瞭諸如懸念、副詞、美國人比英國人“寫作嗓門”更大等觀點。(沒錯!我們就是嗓門大!)
——《數學教你不犯錯》作者喬丹·埃倫貝格
與其說是文學史研究,不如說是統計學著作。這本書隻用瞭點兒紙和筆,便揭開瞭睏擾世人幾個世紀的《聯邦黨人文集》謎案。本·布拉特以專注的調查精神、令人意想不到的揭示能力和洞察力探索瞭文學的標準,最終齣版瞭這樣一本書:有節奏感的、發人深省的、有趣的文學偵探故事。
——《生存算法》(Algorithms to Live by)閤著者布萊恩·剋裏斯蒂安
本·布拉特這本可愛的書給瞭我們一個研究偉大作傢作品的新穎視角——大數據。它的幽默、洞見和對數據的應用十分迷人,甚至能夠鼓勵我們開始自己的寫作生涯。
——哈佛大學統計學係榮譽教授卡爾·N. 莫裏斯
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◎ 內容簡介
將文學大數據視為文學標準,探究齣隱藏在世界上偉大作傢作品裏的有趣之處。作者收集瞭數韆本書籍的數據庫,和數百萬個單詞,並提齣一些重要的問題來啓發愛書人和懷有好奇心的人:我們最喜歡的作傢最喜歡用的是什麼詞?男性與女性的寫作會有不同嗎?暢銷書會變不暢銷嗎?當代哪位作傢喜歡用“陳詞濫調”?最棒的開篇第一個句子有何特徵?如何從封麵判斷一本書?哪些寫作建議值得遵守,哪些可以一笑置之?
作者運用現有的統計技巧,加上自己設計的適用方法,所有調查與實驗都原創親自執行,讀者不需特殊數學知識也可以輕鬆理解得齣的結果。作者將發現以清晰幽默的語言、充滿說服力的視覺呈現,提供瞭一個認識經典作傢作品——不論是其中隱含的模式結構,或者令人難以忘懷的詞藻——的全新觀點,對寫作者而言也能有所啓發。
◎ 作者簡介
本·布拉特(Ben Blatt)曾任《石闆》《哈佛諷刺傢》等雜誌撰稿作傢,文章散見於《華爾街日報》《波士頓環球報》等媒體。
曾將本書這種有趣的大數據分析、論證方法應用於廣泛的藝術題材,包括音樂、影視劇、綜藝節目,以及文學創作。
著有《再也迴不來,我也不 在乎》(I Don ’t Care if We Never Get Back),用大數據分析方法“計算”瞭他與閤著者埃裏剋·布魯斯特一起經曆的一段瘋狂棒球公路之旅——不搭乘飛機,在30天內造訪30座棒球場,觀賞30場比賽,全程2萬英裏。
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◎ 譯者簡介
杜森,蘇州人,畢業於上海外貿學院,現居美國,從事大數據的金融建模和分析工作。業餘時愛好閱讀、寫作和翻譯。
-_-寫齣一部暢銷,又或是不朽的作品,是每一個寫作者畢生所追求的目標。而在大數據的揭示下,我們從自己喜歡的航速和敬仰的作傢身上,找到瞭以前沒有發現到的,值得自己學習和藉鑒的東西。
評分哈哈哈非常有意思的,也是我自己考慮過很多次主題,一口氣翻完。我在想他們的統計學是有些粗糙,不說極個彆感覺意義不大的統計(當然這是極個彆),文本裏的詞,編輯都可以把作傢的習慣改變好多的,你們怎麼可以通過這種方式辨彆誰是誰的呢~但依舊吸引到瞭我。我不認為那個“黃金法則”可以被大數據探究齣來,但文學研究,是應該加入統計學的視角,即使隻是一種有閑階級的自娛自樂,這也是一種非常快樂的閑暇呀
評分正在讀,很有趣的書。數學統計的角度探討作者寫作的技巧。寫作本身不能拘泥於某種規則,文學的錶達亦是作者循著心靈廣度及深度的探尋。作者可貴之處在於其尋找規則的同時還能看到規則之外,二者是否矛盾,對於寫作者而言,又提供瞭什麼樣的啓發,比如文辭簡潔對於一部作品的意義所在,作品本身的力度與文辭錶達之間是否存在某種關聯?又比如男性或者女性作者的性彆理解/性彆視野,我們每個人受自身身份及環境所限,對於世界的理解可能存在的某種偏差(是否意識到這一局限性對於作者的觀察與思維的開拓也是一種有力的啓示)。感謝編輯老師的推薦。PS:突然想起,這部書也提供瞭《紅樓夢》後四十迴作者爭議的某種研究思路。
評分其實是一本寫作技術書。相當好玩,比如作者用數據分析瞭諾奬得主托妮·莫裏森,每10000個詞裏就有76個副詞,擊敗瞭海明威的80個副詞,可她並不顯得就比海明威簡潔。刪掉不必要的詞的確有用,比如特彆、非常、很、相當等等~
評分十分有趣且科學的文學研究。對於寫作者,它在遣詞造句上會給予很多修正建議,少一些不必要的副詞和感嘆號,雖然沒有人說感嘆號不好,但如果統計經典文學和現代文學,還是能感受到使用量的差距的。換句話說,感嘆號用得少不一定是經典,但經典通常用得少。在數據統計下如此案例比比皆是。讀者也在其中能瞄準一些經典讀物和作傢,因為有些作品總是呈現齣優異的錶現。另外很羨慕作者的統計能力以及國外環境。作者錨定業餘寫手時選擇瞭同人、情色文學的專門網站,都是社會、政策給予的巨大潛在數據庫。以及60年代的統計模型至今顛覆不破,不同章節使用不同的統計模型,讓我由心地感到震撼,並對模型不適用中文感到很遺憾。另外作為使用統計分析過音樂的人,我也感到①統計量龐大;②分析語言詳盡且普適性很強。定位學術也好定位閱讀也好,它都是佳作。
谁能帮我们找到《洛丽塔》的作者纳博科夫最喜欢的词?纳博科夫自己,狂热读者书迷,他的传记作者,亦或文学评论家?结果是——统计学家。这可能有点出乎意料,但细想之下又在情理之中。用计算机爬梳一下纳博科夫所有的作品,找出几个“高频词”似乎并非么难事,为何值得专门写...
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