• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 105066, г. Москва,
Старая Басманная ул., д. 21/4

Как до нас добраться

 

Телефон: +7 (495) 772-95-90 доб. 22734

E-mail: ling@hse.ru

По вопросам, связанным с сайтом: portalhseling@gmail.com

Руководство
Заместитель руководителя Ахапкина Яна Эмильевна
Книга
Сборник статей к 85-летию В.С. Храковского

М.: Издательский дом ЯСК, 2019.

Глава в книге
Башкирский стих и проблема национальной литературы

Орехов Б. В.

В кн.: Национальные литературы на современном этапе: научные концепции и гипотезы: круглый стол, посвященный 80-летию создания Института языка, литературы и искусства им. Г. Ибрагимова Академии наук Республики Татарстан (11 сентября 2019 г., г. Казань). Вып. 1. Каз.: нститут языка, литературы и искусства им. Г. Ибрагимова АН РТ, 2019. С. 135-145.

Препринт
Inspector: The Tool For Automated Assessment Of Learner Text Complexity

Olga I. Vinogradova, Olga N. Lyashevskaya, Irina M. P.

WP BRP 55/LNG/2017. Высшая школа экономики, 2019. No. 79.

Сотрудники школы лингвистики выступили на семинаре международной лаборатории сетевого анализа

Доцент школы лингвистики Франк Фишер и преподаватель Даниил Скоринкин сделали доклад о сетевом анализе художественных произведений.

Исследования сетевых структур опираются на математическую теорию графов. Поскольку в виде графа могут быть представлены самые разные объекты (социальные группы, экономико-географические связи, каналы распространения инфекций, медиа, научные публикации), применение сетевого анализа и теории графов активно развивается во многих областях научного знания. Международная лаборатория прикладного сетевого анализа  НИУ ВШЭ — один из центров, где ведутся подобные исследования и разрабатываются новые методы для них. 

С недавнего времени графами заинтересовались и литературоведы. Эта математическая абстракция оказалась достаточно удобна для формализации взаимодействий между персонажами литературных произведений. Появилась возможность, с одной стороны, получить некоторые численные подтверждения для традиционных интерпретаций и прочтений (например, кого мы считаем главными героями того или иного произведения, какие группы персонажей можно выделить и т.п.),  а с другой — посмотреть на текст в новом (графовом) представлении и увидеть не вполне очевидные при прочтении свойства, которыми обладает «социальная сеть» персонажей. 

Сотрудники школы лингвистики  Франк Фишер и Даниил Скоринкин применяют сетевой анализ для исследования русских драматических текстов. С его помощью исследуется структура пьесы, выявляются моменты авторских новаций, изучаются и классифицируются типы сетевых структур, встречающиеся в текстах. Например, так выглядят сети 13 русских драматических произведений от "Недоросля" Фонвизина до "Клопа" Маяковского:

Здесь, к примеру, видно, что третья пьеса в верхнем ряду — "Борис Годунов" А.С. Пушкина — заметно отличается от окружающих (больше героев, нет единого ядра персонажей). Это неслучайно: "Борис Годунов"  — т.н. пьеса для чтения, изначально не предназначенная для постановки в театре, что и позволяет Пушкину ввести такое количество действующих лиц; кроме того, действие в ней разделено пространственно на сцены в Польше, в Москве и на полях сражений между ними. В графе благодаря этому легко выделяются группы (кластеры)   — польский, московский вокруг царя, "народный".

Для современной data-центричной науки особенно важно, что представление пьесы в виде графа взаимодействий персонажей достаточно легко формализовать, этот процесс неплохо автоматизируется, что позволяет исследовать и сопоставлять сотни текстов, делая выводы о типологии и временных изменениях драмы в целом. Кроме того, поскольку уже имеются аналогичные данные для 700 немецких и 800 французских драматических текстов, становятся возможны кросс-культурные исследования.