Читать «Код бестселлера» онлайн - страница 8

Это, конечно, шутка, но, оказывается, под таким названием вышла даже не одна, а две книги! И обе провалились. Преподаватель литературы и писатель Джон Сазерленд, выпустивший два исследования на тему бестселлеров, завершил одно из них словами: «В конечном счете бестселлер отличается от всех остальных книг тем, что он лучше продается. И больше ничем». Далее он добавляет, что «искать какие-то значимые закономерности, тенденции, сходство [между книгами, завоевавшими популярность] бессмысленно, а результаты этого поиска повергают в недоумение». Вердикт Сазерленда кажется обоснованным, справедливым и окончательным. Точнее, казался таковым до появления компьютеров, которые научились читать тексты и вычислять секретный рецепт, позволяющий попасть в список бестселлеров New York Times.

Из любви к книгам

Вернемся к писателям, которые получили множество отказов, но в конце концов прославились. Наша система предсказала Дж. К. Роулинг успех с вероятностью 95 %. Джону Гришэму – с вероятностью 94 %. Паттерсону – 99,9 %. История позволила нам убедиться в точности этих предсказаний. А вот с книгой Кэтрин Стокетт «Прислуга» наша система ошиблась. «Прислуга» оказалась в числе примерно 15 % книг, которые повергли компьютер в недоумение. Он дал ей лишь 50 % вероятности стать бестселлером. В следующих главах мы расскажем о сложностях, с которыми столкнулись, моделируя работу редактора с помощью компьютера. Пока достаточно будет сказать, что система проводит чрезвычайно глубокий анализ; прочитав книгу Стокетт, она заключила, что стиль в целом хорош и понравится американским читателям, что тематика тоже в целом хороша, но использование эмоционально нагруженного языка и в особенности глаголов отличает «Прислугу» от книг, с большой вероятностью попадающих в список бестселлеров. Речь идет о книге, которая привлекла внимание рецензентов тем, что белая писательница активно использовала имитацию диалекта чернокожих персонажей. Мнения рецензентов о правомочности такого авторского решения разделились; и оказалось, что наша система в точности предсказала это разделение во всех источниках, от New York Times до сайта goodreads.com.

Вероятно, вы спросите: зачем пытаться с помощью компьютера смоделировать работу, которую и так выполняют хорошие редакторы? Возможно, будь наша система уже внедрена, творения Дж. К. Роулинг опубликовали бы раньше. Возможно, Джон Гришэм получил бы аванс побольше за свою первую книгу «Пора убивать». Но в конце концов эти писатели добились славы. Редакторы были не уверены в успехе «Прислуги». Наша система – тоже. Какая тогда от нее польза?