数字が明かす小説の秘密

小説家は、女に<叫ばせ>、男を<にやりと笑わせる>。

作家は、小説内では異性に<キスをさせる>。

統計から見えてくるジェンダーによる偏りをはじめ、

文章のテクニックまでを検証。



ビジネスのトレンドである「統計的思考」を、

小説や文章の世界に応用した画期的な1冊!



ハーバード大学統計学部名誉教授 カール・N・モリス推薦!

本書は、偉大な作家の作品についてビックデータ的発想を与えてくれる。

そして、その洞察と統計結果は、私たち自身の文章を磨くことにも役立つだろう。



言葉と数字の世界へようこそ!

1膨大なテキストを解析して数値化。

小説にまつわるさまざまな「ルール」や「思い込み」を検証します。

2取り上げる作品も、古典文学から、ベストセラー小説、ファンフィクション(いわゆる二次創作)までさまざま。

大量のデータベースを用いながら、使われる語彙や表現を統計的に扱うことで、小説についての一般的な言説がデータによって裏切られ、また証明されます。

3作家志望の方はもちろん、小説好きのみなさんならだれでも楽しめます。



<本書で検証されるトピックの一部>

◆「副詞を多用するな」と語ったヘミングウェイは、本当に他の作家より副詞の使用頻度が低いのか?

◆男女で書き方の差に違いは出るのか?

◆小説にはジェンダーの偏りが(かなり)あった!

◆データ解析で覆面作家の正体を暴けるのか?(スティーヴン・キングと変名であるリチャード・バックマンの文章を解析してみると…)

◆一文の単語数がどんどん減少していることが判明!

◆共感覚者だったナボコフは色名を他の作家より多く使っていて、いちばん多用された色は藤色だった。

◆『ハリーポッター』のヒットで、アメリカの書き手がイギリス的表現を多用するようになった?

◆(ありきたりな)動物の直喩をいちばん使っている作家は、『チャタレイ夫人の恋』のD・H・ロレンスだった。

◆イギリスとアメリカの官能小説でもっとも差が出る単語。

◆ニューヨークとテキサスの官能小説でもっとも差が出る単語。

◆ベストセラー作家は、表紙の20%を名前が占めるようになる。…etc.



目次

まえがき 文学ミステリーを解決した確率関数

統計学による新しい文章分析

文章のさまざまな「ルール」を検証する



1章 控えめに用いなさい

副詞使用率と作品の人気の相関関係

簡潔に書いた作品ほど成功する

プロ対アマチュア