​​Автор или авторка: влияет ли пол автора на восприятие произведения
#society #arts

Корнелия Кулен, автор книги «Reading beyond the female: The relationship between perception of author gender and literary quality», исследует, как связана оценка литературного произведения с полом автора.

В своей книге Кулен фокусируется на оценке произведения читателями в зависимости от пола автора и реальных достоинств и недостатков текста. Она приводит данные The Riddle of Literary Quality, исследовательского проекта института истории Нидерландов и Амстердамского университета. Его цель — определить, какие факторы влияют на представление о тексте и его значимости и ценности.

Что спрашивали у читателей

В рамках проекта был проведен опрос читателей: их просили оценить роман по 7-балльной шкале и оставить краткий отзыв на одну из тех книг, которые они оценивали. В эксперименте участвовали 9791 женщина, 3897 мужчин и 96 людей, которые не раскрыли свой пол. Кулен провела регрессионный анализ результатов эксперимента. Ее интересовало, насколько точно независимые переменные — жанр, пол автора и факт перевода (переводная книга или нет) — позволяют прогнозировать зависимую, а именно рейтинг.

С помощью алгоритма множественной линейной регрессии удалось установить, что пол автора является значимым признаком: книги, написанные женщинами, получали более низкие оценки как за их литературные достоинства, так и за общее качество. Если же автором был мужчина, то рейтинг произведения увеличивался сразу на половину пункта. Также, женщины оценивают книги, написанные мужчинами выше, чем те, которые написаны женщиной, и наоборот.

Кулен задается вопросом, можно ли с помощью инструментов автоматической обработки естественного языка выявить объективную взаимосвязь пола автора и созданного им литературного произведения. Для этого был проведен ряд экспериментов.

Эксперимент 1. Бестселлеры и номинанты на премию: что волнует персонажей книг

В этом эксперименте тексты исследовали с помощью инструмента LIWC, Linguistic Inquiry and Word Count (лингвистическое исследование и подсчет слов). LIWC позволяет посчитать частоты слов из заданных списков слов (категорий) и относительную частоту этих слов для конкретного текста. Выбрали категории разных порядков: психологические, лингвистические или личные интересы.

Взяли два набора данных: корпус проекта The Riddle и корпус Nominees — номинантов на премию для нидерландских и бельгийских писателей AKO Literatuurprijs, сбалансированный по количеству мужчин и женщин (24 женщины, 25 мужчин и 1 трансгендерный мужчина).

Эксперимент 2. Машина вычисляет гендер автора

В этом эксперименте корпуса анализировали с помощью методов машинного обучения. Тексты исследуемых корпусов нужно было отнести к одному из двух классов: произведения, написанные автором-мужчиной, и тексты, написанные автором-женщиной.

За основу взяли идею обучения модели классификации с помощью метода опорных векторов на мешке слов (Bag-of-words, BOW) из 60% наиболее распространенных лемм в корпусе. Также была опробована модель на символьных триграмах — Char3grams. Обучение проводилось на корпусе the Riddle, а оценка модели проводилась сразу на двух корпусах: the Riddle и Nominees.

Эксперимент 3. Мужские и женские темы в литературе.

В этом эксперименте на основе корпуса the Riddle провели тематическое моделирование. Для этого из лемматизированного корпуса удалили служебные слова и пунктуацию и поделили его на фрагменты в 1000 токенов. Далее с помощью латентного распределения Дирихле (LDA, мы рассказываем об этом тут) были получены 50 тем и их весá в зависимости от пола автора.

О результатах экспериментов — со скриншотами, таблицами и графиками — читайте в нашей статье: https://sysblok.ru/society/avtor-ili-avtorka-vlijaet-li-pol-avtora-na-vosprijatie-proizvedenija/

Маруся Захарова, Мария Черных, Екатерина Смирнова