Какие методы анализа данных могут помочь в исследовании литературных сообществ?

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

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