纳博科夫最喜欢的词

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继《写作课》之后，用大数据分析文学、探究黄金写作法则的写作指导图书

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◎ 编辑推荐

★ 马尔克斯、海明威、乔伊斯、纳博科夫、马克·吐温、福克纳、简·奥斯汀、斯蒂芬·金……这些伟大作家有怎样的创作偏好？

★ 布克奖、普利策奖作品、《纽约时报》畅销作品有何规律？

★《百年孤独》《老人与海》《尤利西斯》《洛丽塔》《傲慢与偏见》《动物农场》《哈利·波特》《五十度灰》的创作背后有怎样的趣味冷知识？

用大数据分析1500部文学作品，数百名伟大作者，数百万个奇妙单词，探求真相数字与文字的奇妙游戏。用理科生思维观测写作的隐秘模式，探索经典中的隐藏规律，发现难以忘怀的辞藻应用，继而优化自身，提高写作认知。

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◎ 媒体推荐

一本由数字写成的关于文字的书

极具启发性和趣味性的阅读体验……是一部基于数据的文学评论。

——《科克斯书评》

太有趣了！本·布拉特这本书充满魅力，利用数学技巧解答文学风格的问题，梳理了诸如悬念、副词、美国人比英国人“写作嗓门”更大等观点。（没错！我们就是嗓门大！）

——《数学教你不犯错》作者乔丹·埃伦贝格

与其说是文学史研究，不如说是统计学著作。这本书只用了点儿纸和笔，便揭开了困扰世人几个世纪的《联邦党人文集》谜案。本·布拉特以专注的调查精神、令人意想不到的揭示能力和洞察力探索了文学的标准，最终出版了这样一本书：有节奏感的、发人深省的、有趣的文学侦探故事。

——《生存算法》（Algorithms to Live by）合著者布莱恩·克里斯蒂安

本·布拉特这本可爱的书给了我们一个研究伟大作家作品的新颖视角——大数据。它的幽默、洞见和对数据的应用十分迷人，甚至能够鼓励我们开始自己的写作生涯。

——哈佛大学统计学系荣誉教授卡尔·N. 莫里斯

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◎ 内容简介

将文学大数据视为文学标准，探究出隐藏在世界上伟大作家作品里的有趣之处。作者收集了数千本书籍的数据库，和数百万个单词，并提出一些重要的问题来启发爱书人和怀有好奇心的人：我们最喜欢的作家最喜欢用的是什么词？男性与女性的写作会有不同吗？畅销书会变不畅销吗？当代哪位作家喜欢用“陈词滥调”？最棒的开篇第一个句子有何特征？如何从封面判断一本书？哪些写作建议值得遵守，哪些可以一笑置之？

作者运用现有的统计技巧，加上自己设计的适用方法，所有调查与实验都原创亲自执行，读者不需特殊数学知识也可以轻松理解得出的结果。作者将发现以清晰幽默的语言、充满说服力的视觉呈现，提供了一个认识经典作家作品——不论是其中隐含的模式结构，或者令人难以忘怀的词藻——的全新观点，对写作者而言也能有所启发。

◎ 作者简介

本·布拉特（Ben Blatt）曾任《石板》《哈佛讽刺家》等杂志撰稿作家，文章散见于《华尔街日报》《波士顿环球报》等媒体。

曾将本书这种有趣的大数据分析、论证方法应用于广泛的艺术题材，包括音乐、影视剧、综艺节目，以及文学创作。

著有《再也回不来，我也不 在乎》（I Don ’t Care if We Never Get Back），用大数据分析方法“计算”了他与合著者埃里克·布鲁斯特一起经历的一段疯狂棒球公路之旅——不搭乘飞机，在30天内造访30座棒球场，观赏30场比赛，全程2万英里。

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◎ 译者简介

杜森，苏州人，毕业于上海外贸学院，现居美国，从事大数据的金融建模和分析工作。业余时爱好阅读、写作和翻译。