Ваш браузер устарел, поэтому сайт может отображаться некорректно. Обновите ваш браузер для повышения уровня безопасности, скорости и комфорта использования этого сайта.
Обновить браузер

«Эврика!»: ученый разгадал сюжет «Ведьмака» с помощью больших данных

Созданная на основе романов схема отражает все связи героев и события

1 марта 2022
«Эврика!»: ученый разгадал сюжет «Ведьмака» с помощью больших данных
Источник:
Legion Media

Исследователь из Центрально-Европейского университета Милан Яносов создал сетевую карту для вселенной «Ведьмака». Ведущий научный сотрудник Датополиса сам увлекся сериалом, а затем и книгами Анджея Сапковского.

Яносов признается: сюжет саги затягивает, но человек не в состоянии запомнить всех героев в таких произведениях и держать в голове все коллизии. По мнению автора исследования, от читателя и зрителя могут ускользать какие-то важные детали. Поэтому Яносов задался целью показать все отношения внутри этой вселенной на одной карте.

Он начал со сбора данных для схемы сначала из субтитров сериала, а затем из книг. Затем ученый написал программу и загрузил в нее полный список персонажей.

Программа «прочитывала» каждую страницу, отмечала имена героев в тексте и определяла действующие лица, которые упоминались рядом. Чтобы программа улавливала понятие контекста, разработчик задал ей условную близость персонажей — не дальше пяти предложений друг от друга.

«Эврика!»: ученый разгадал сюжет «Ведьмака» с помощью больших данных

Точки, которыми обозначены персонажи, связываются линиями. Это означает, что герои взаимодействуют в одних событиях или упоминаются в одном контексте.

— Я испытал «момент эврики»! — рассказал автор исследования. — Вдруг всё начало обретать смысл: кто с кем встречался, кто объединился, где разворачиваются основные конфликты.

По его словам, после составления карты сплелись в единую картину даже второстепенные сюжетные линии, а процесс напомнил ему расследование.

Автор карты отмечает: пример с Ведьмаком забавен, но лишь показывает, как сетевую науку можно использовать в реальном мире. Создание подобных схем позволяет посмотреть на события «сверху», выявить скрытые закономерности в больших объемах данных.

Подобные инструменты используются, например, для создания комфортной рабочей среды в компаниях, а также в исследованиях социальных сетей, особенностей международной торговли и телекоммуникаций.

Подписываясь на рассылку вы принимаете условия пользовательского соглашения