Для исследования литературных сообществ могут быть полезны следующие методы анализа данных:

• Анализ больших данных (Big Data). 1 Позволяет анализировать объёмные текстовые массивы, структурировать материал и исключать случайность выборки. 1 Например, с помощью таких технологий можно изучить особенности функционирования литературного канона в читательских сообществах. 1
• Статистические методы. 3 Основаны на анализе наиболее часто употребляемых слов, знаков препинания, букв, абзацев и других технических характеристик текста. 3 Такие методы помогают автоматически определить язык, жанр или тематику текста, а также его автора. 3
• Алгоритмические методы анализа текстов. 5 Позволяют изучать одну и ту же коллекцию текстов на разных уровнях тематической детализации. 5 Например, с их помощью можно сформировать группы текстов, сходных по тематике, и изучить отношения между ними. 5
• Использование нейросетей. 4 Инструменты на основе нейросетей способны анализировать большие объёмы текстовой информации, выявляя тренды, паттерны и ключевые слова. 4 Нейросети могут проводить глубокий анализ текстов, включая стилометрию (определение стилей писателей) и тематический анализ (анализ тем и мотивов). 4