論文の概要: Revisiting the relevance of traditional genres: a network analysis of
fiction readers' preferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05080v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 07:31:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 15:43:39.029212
- Title: Revisiting the relevance of traditional genres: a network analysis of
fiction readers' preferences
- Title（参考訳）: 伝統的なジャンルの関連性の再検討--フィクション読者の好みのネットワーク分析
- Authors: Taom Sakal, Stephen Proulx
- Abstract要約: 我々は、ファンタシー、スリラー、文学といった伝統的なフィクションジャンルが読者の好みをいかに反映しているかを考察する。
Goodreadsのユーザデータを使って、2冊の本が強く結びついている本ネットワークを構築します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate how well traditional fiction genres like Fantasy, Thriller,
and Literature represent readers' preferences. Using user data from Goodreads
we construct a book network where two books are strongly linked if the same
people tend to read or enjoy them both. We then partition this network into
communities of similar books and assign each a list of subjects from The Open
Library to serve as a proxy for traditional genres. Our analysis reveals that
the network communities correspond to existing combinations of traditional
genres, but that the exact communities differ depending on whether we consider
books that people read or books that people enjoy.
In addition, we apply principal component analysis to the data and find that
the variance in the book communities is best explained by two factors: the
maturity/childishness and realism/fantastical nature of the books. We propose
using this maturity-realism plane as a coarse classification tool for stories.
- Abstract（参考訳）: ファンタジー、スリラー、文学といった伝統的なフィクションジャンルが読者の好みをいかによく表しているか調査する。
goodreadsのユーザデータを利用することで、同じ人が読んでも楽しんでも、2冊の本が強くリンクされるブックネットワークを構築します。
次に、このネットワークを類似した書籍のコミュニティに分割し、各主題のリストをThe Open Libraryから割り当て、従来のジャンルのプロキシとして機能させる。
分析の結果,ネットワークコミュニティは従来のジャンルのコンビネーションと一致しているが,本を読むか,読むかによってコミュニティが異なっていることが明らかとなった。
さらに,主成分分析をデータに適用し,本書コミュニティのばらつきを,本書の成熟・児童性・リアリズム・ファンタスティック性という2つの要因により最もよく説明できることを示す。
本稿では,この成熟現実主義平面をストーリーの粗い分類ツールとして用いることを提案する。
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