Код бестселлера - [7]

Джоди пришла со своим исследовательским вопросом к Мэтту, который в то время был лектором в Стэнфордском университете и сооснователем Стэнфордской литературной мастерской. Объединив усилия, Джоди и Мэтт поняли, что существует другой ответ, не просто «маркетинг». В 2008 году Мэтт как раз закончил свою часть работы над исследованием авторского стиля священного текста «Книга мормона» (The Book of Mormon) с помощью компьютера. Эта работа вызвала много споров. Результаты компьютерного анализа авторского стиля «Книги» дали возможность предположить, что ее действительно писал не один человек, то есть выдвигавшиеся ранее гипотезы, возможно, были верны. Исследование также подкрепило одну определенную теорию происхождения «Книги», которую церковь мормонов отвергла как ложную. Результаты анализа не давали сделать однозначное заключение, но отклики на статью, в том числе весьма интересное опровержение, сделанное мормонскими богословами из Университета имени Бригама Янга, показали, каким революционным орудием может быть компьютерный анализ текста.

Эта работа над определением авторства и «стилеметрией» убедила Мэтта в том, что компьютеры видят многое и помогают нам обнаружить в тексте то, чего мы обычно не замечаем. Дальнейшие исследования позволили Мэтту создать компьютерную программу, которая с точностью 82 % определяла пол автора всего лишь по его или ее манере использовать самые простые слова английского языка, такие как the[28] и of[29]. Мэтт не первым заметил, что у авторов-мужчин и авторов-женщин – разные стилевые привычки, но в своей работе он сосредоточился исключительно на романах XIX века. Затем он обнаружил, что, опираясь лишь на использование слова the, компьютер может достаточно уверенно определить, английский это писатель или американский.

Реакцию Джоди можно примерно описать словами «Ну и что?». Конечно, очень интересно, что компьютер может отличить британца от американца, но это – искусственная задача, решение которой никому не интересно. Чтобы убедиться в могуществе компьютерного метода, Джоди хотела увидеть, как с помощью машин решаются настоящие литературоведческие задачи. Мэтт же, в свою очередь, был не в восторге от того, что Джоди зациклена на современных бестселлерах. Он считал их одноразовыми поделками – прочел и забыл. Его надо было убедить, что в них скрыто золото, которое оправдает труды старателя.

Все это было несколько лет назад. С тех пор мы объединили свои силы и бросили их на доказательство следующей гипотезы: все бестселлеры характеризуются определенным набором скрытых сигналов, неким тайным кодом. Вместо того чтобы угадывать, какая книга окажется популярной, мы решили довериться тому, что читатели уже поняли, сами того не заметив. Список бестселлеров лишь на первый взгляд кажется случайной подборкой непохожих друг на друга книг – на самом деле это еженедельно обновляемый набор сигналов, на зов которых идет читатель, и этот набор постоянно уточняется посредством коллективного голосования. Учит ли чему-нибудь глас читающего народа? Смогут ли наши компьютеры выделить сигнал из этого шума? Есть ли у этих броских обложек – будь то высокоинтеллектуальные романы из университетской программы или чтиво для пляжа – что-нибудь общее?

Если ответ «да», то мы сможем узнать кое-что об анатомии успеха. Мы сможем даже опровергнуть распространенную в книжном мире теорию и создать алгоритм, позволяющий предсказать, станет ли та или иная книга бестселлером.

Итак, мы начали обучать компьютер чтению.

Машинное чтение

Конечно, компьютеры на самом деле не умеют читать, во всяком случае – в том смысле, в котором вы читаете эту страницу. Но можно также сказать, что они умеют читать в том смысле, в каком они умеют делать все остальное – они «считывают» текст, то есть принимают его в качестве входной информации. Затем они проводят разбор, то есть разбивают текст на единицы, которые мы, люди, считаем осмысленными: буквы, запятые, слова, предложения, главы и т. д. На этой стадии компьютер в значительной мере подражает человеку, и чем совершенней была обучающая программа, тем точнее подражание. Разница между читателем-человеком и читателем-машиной заключается в том, что человек понимает значение читаемого текста, а компьютер – нет. Ирония здесь, однако, в том, что компьютерный способ чтения позволяет нам вглядеться в текст пристальней любого самого опытного литературного критика. Все потому, что компьютеры – мастера различать детали в таком мелком масштабе, какой человеку и не снился.

Вспомним вопрос, с которого началось наше исследование. Можно ли предсказать заранее, что та или иная книга станет бестселлером? Чтобы предсказывать, нужно уметь обнаруживать закономерности. Если вы не умеете гадать на картах, то вся ваша надежда – на способность распознавать определенные характеристики текста. Обычно такими вещами занимаются литературные критики и ученые-литературоведы. Джозеф Кэмпбелл, великий специалист по мифологии, всю жизнь читал мифы и легенды разных народов мира и научился видеть в них схожие мотивы. Он был мастером по распознаванию повторяющихся узоров. Но даже если человек всецело предан своему делу, объем текстов, которые он может переработать, конечен, и столь же ограниченно внимание, с которым он исследует каждую отдельную книгу. Следовательно, в обоих направлениях мы сталкиваемся с ограничениями масштаба и как будто вынуждены одним глазом смотреть в микроскоп, а другим – в телескоп.