ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム

徒花

なかなかおもしろかった。最近のベストセラーのテキストデータをすべてぶち込んで分析し、売れる小説と売れない小説の違いを明らかにしようとする試みとその結果をまとめた本。基本的にアメリカのベストセラーなので馴染みがない作品が多いけど、実は本質的なところを突き詰めていけば、売れるコンテンツのルールみたいなものが垣間見えてくる。最初の一文で売れる作品かどうかわかる、など。

2020/11/23

はるき

売り手からみたら、何が売れるか科学的に分析したい気持ちは分かります。でも、そこに的を絞ると読み手はツマラナイんです！ ニッチを応援したい私です。 興味深く読みましたが、怖くもありました。

2017/09/11

くさてる

NYタイムズのベストセラー入りをした作品を分析することにより、売れる為に必要な文章や構成はなにか？を明らかにした一冊。面白かった。多くの人が読みたいと手にとる作品にはそれなりの理由がある。明かされたその真実は私にとっては納得いくものでした。もちろん読書好きとしてはそれだけの要素で本を選ぶわけではないのだけど、たくさん売れるということはそれだけ多くの人を魅了する要素を秘めているので、それを無視してはいけないと思った。巻末のリストは未読の本ばかりだけど読んでみたくなりました。

2017/05/24

izw

ベストセラーとそうでない作品は何が違うのかを判別する2800の特徴量を探し出し、かなりの制度で売れるか売れないかを判別できるシステムを作ったという。トピックの構成、感情の起伏、文体、登場人物のキャラクターがキーとなる、と聞くと、当たり前のようだし、これまでもよく言われてきたようにも思えるが、それをニューヨークタイムズのベストセラーリストを元に数千冊のデータから定量的に測定した結果であることが凄い。今後は、その判別が時代や文化圏による違いがないか、あるいは普遍的なものかの研究を期待したい。

2017/06/20

emitaku

ベストセラーとそうじゃない本の違いは？　テーマ（トピック）、プロット、文体、単語の選び方といった要素をコンピューターで分析し、ベストセラーの特長を解き明かすプロセスは純粋に興味深い。おなじみの大御所や時の人たちの作品がどかんと俎上に載せられています。各カテゴリー別と総合の上位リストはながめているだけで楽しい。ただし、本文中にネタ割れがあるのでご用心。読み物としてとてもおもしろかったです。

2017/05/15