Francesca Benatti博士认为，专业的文本分析软件可以帮助我们对经典文学发展出新见解。
当玛丽·雪莱（Mary Shelley）在200年前于1818年出版《 科学怪人》时 ，她可能没有想到她的小说会继续被阅读和重印到二十一世纪。 像我们过去文化中的许多其他作品一样，《 科学怪人》可以多种数字格式提供，也可以从古腾堡计划等免费收藏中获得。 这使我们有机会借助专门的文本分析软件来研究阅读科学怪人的新方法。
计算机擅长处理人类发现的挑战性任务，例如识别和计算重复模式。 因此，数字阅读可以引起我们对文本现象的关注，值得进一步研究。 如果我们在Voyant Tools （由StéfanSinclair和Geoffrey Rockwell创建的免费在线文本分析工具套件）的帮助下阅读科学怪人 ，那么我们可以获得什么见解？
Voyant提出的第一个工具Cirrus基于我们选择的文本中出现频率最高的单词，创建了一个单词列表和单词云可视化。 在研究其输出之前，值得记住的是，默认情况下，Voyant会排除“停用词”，即英语中最常见的词，例如文章，代词和介词。 这个简单的词汇表可以作为我们对小说进行分析的跳板。 例如，我们可以将男性 （137次）和父亲 （134次）的高频率与仅有24次女性和33次母亲的频繁度进行比较。 这可以使我们对小说中性别的表达方式提出假设，然后我们可以通过用自己的眼睛阅读小说来发展这些假设。 我们还可以观察到单词表中的115个生命实例与79个死亡实例是平衡的， 夜晚的92个实例与白天的80个实例也是如此。 104次眼睛的出现和94次锯的出现可能表明小说对非凡事件的叙述依赖于其叙述者的视觉感知。
…数字阅读与人类对文本的仔细阅读结合使用，可以使我们检验假设…
弗兰肯斯坦（Frankenstein ）最常用的单词列表对于其中未出现的单词也很重要。 如果将科学怪人与另一本1818年著名的小说《 简·奥斯丁的说服力》进行比较 ，我们可以观察到后者的单词表由角色的名称和标题主导，例如主角安妮 （447） 艾略特 （254）和她的情趣船长 （ 303） 温特沃斯 （ Wentworth） （191）。 相比之下， 维克多· 弗兰肯斯坦 （ Victor Frankenstein）的名字分别仅出现28和27次。 但是，《 科学怪人》字词列表中的缺失甚至更大。 尽管流行文化通常指的是“弗兰肯斯坦怪物”，但小说中怪物只出现31次。 这些与其他角色的频繁提及形成鲜明对比，例如伊丽莎白的92个实例， 克莱尔瓦尔的59个实例和贾斯汀的55个实例。 如果我们还包括生物 ，则还会记录44个事件。
要分析这些内容，我们可以测试Voyant的另一个功能，即“ 上下文”工具，它使我们能够检查紧接在所选术语之前和之后的单词。 Monster伴随着强烈的负面表达，例如“令人讨厌”，“可憎”和“邪恶”。 此外，他还从事暴力活动，例如“抓住”，“抓紧”和发出“狂野和不连贯”的声音，这些声音强调了他的特征，如不人道和动物般。 但是，如果我们检查生物 ，则图片更加矛盾。 首先，在提及怪物和其他人类时，单词的用法大致分为两半。 后者往往与积极的形容词相关联，例如“高尚”，“快乐”和“年轻”。 怪物反而与否定的描述语联系在一起，例如“悲惨”和“不幸”。 通常，通过诸如“你的”，“我的”和“他的”之类的所有格来强调与科学怪人的关系。 该生物非常缺乏个人名字，因此无法将其存在与创造者分开，后者在某种程度上对他的行为负有责任。
可以随意使用Voyant中的众多其他工具探索科学怪人 ，并检查将数字阅读与人类对文本的仔细阅读结合使用如何使我们能够检验假设，建立自己的解释并获得新见解。
这些链接将重定向到Voyant Tools界面，其中已经预装了科学怪人文本。 如果每月访问一次该页面，则该链接将保持有效。 如果链接不再有效，请从数字文本存储库下载科学怪人，然后开始探索。
Francesca Benatti博士是 开放大学 艺术与社会科学学院数字人文科学的研究员 。 本文先前于 2018 年1月 发布在 OpenLearn 上。 订阅我们的新闻简报可 获取更多免费课程，文章，游戏和视频。
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