Revisiting the relevance of traditional genres: a network analysis of fiction readers’ preferences

要約

ファンタジー、スリラー、文学などの伝統的なフィクションのジャンルが読者の好みをどの程度反映しているかを調査します。
Goodreads のユーザー データを使用して、同じ人が両方を読んだり楽しんだりする傾向がある場合に、2 つ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の書籍のコミュニティに分割し、それぞれに The Open Library のテーマのリストを割り当てて、伝統的なジャンルのプロキシとして機能させます。
私たちの分析では、ネットワーク コミュニティは従来のジャンルの既存の組み合わせに対応していますが、正確なコミュニティは、人々が読む本と考えるか、人々が楽しむ本と考えるかによって異なることがわかりました。
さらに、主成分分析をデータに適用し、本のコミュニティの分散は、本の成熟度/幼稚さとリアリズム/幻想的な性質の2つの要因によって最もよく説明されることを発見しました。
この成熟度とリアリズムの平面を、ストーリーの大まかな分類ツールとして使用することを提案します。

要約(オリジナル)

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.

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