1700 के दशक में आधुनिक अंग्रेजी भाषा के उपन्यासों के जन्म के बाद से, पॉल एटराइड्स से एलिजाबेथ बेनेट के पुरुष और महिला पात्रों ने अपने पृष्ठों के माध्यम से हंसी, मुस्कुराई, महसूस की और अभिनय किया है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके किए गए एक नए अध्ययन ने उनके इतिहास पर नए परिप्रेक्ष्य की पेशकश की है। जर्नल एनालिटिक्स एनालिटिक्स में इस सप्ताह "इंग्लिश-लैंग्वेज फिक्शन में लिंग का परिवर्तन" प्रकाशित हुआ, जिसमें 100, 000 से अधिक उपन्यासों में लिंग की प्रस्तुति का विश्लेषण किया गया, 20 वीं शताब्दी के उपन्यासों की बात आई तो यह विरोधाभास पा रहा है: कठोर लिंग भूमिकाओं के रूप में फैलने लगा, लिंगों के बीच अधिक समानता का संकेत, महिला पात्रों की संख्या- और महिला लेखकों के अनुपात में कमी आई।
इलिनोइस विश्वविद्यालय में अंग्रेजी के लेखक और सूचना विज्ञान के प्रोफेसर टेड अंडरवुड और बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के उनके सह-वैज्ञानिक वैज्ञानिक डेविड बामन द्वारा अध्ययन लेखक टेड अंडरवुड द्वारा निर्मित, एल्गोरिथ्म ने 104, 000 उपन्यासों के पात्रों और लेखकों का विश्लेषण किया। 'जीवनकाल में पढ़ेंगे। अंडरवुड और बामन ने मूल रूप से चरित्र चित्रण पर पिछले अध्ययन के लिए एल्गोरिथ्म का निर्माण किया: वे वर्तमान अध्ययन में इलिनोइस विश्वविद्यालय में स्नातक छात्र कोथोर सबरीना ली द्वारा शामिल हुए थे। उपन्यासों को मुख्य रूप से हाथीथ्रिस डिजिटल लाइब्रेरी से चुना गया था और 1703 से 2009 के बीच बेस्टसेलर का चयन किया गया था। इस सूची में प्राइड और प्रेजुडिस, ड्यूने जैसे लोकप्रिय शीर्षक और रेमंड रेसलर के कुछ उपन्यास शामिल हैं।
डेटा को देखने और समय के अनुसार इसे देखने के बाद, शोधकर्ता कुछ अवधियों में रुझान देख सकते थे: लगभग 1800 और 1970 के दशक के बीच, उदाहरण के लिए, महिला लेखकों के अनुपात में "स्थिर गिरावट" - लगभग 50 प्रतिशत से कम 25 प्रतिशत से। इसी अवधि में, उन्होंने नामांकित महिला पात्रों की संख्या में गिरावट देखी। 20 वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में वे रुझान उल्टे होने लगे। और उनके अध्ययन के दौरान, लिंग को चित्रित करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले शब्दों में नाटकीय और तेज बदलाव - साथ ही विशेष रूप से लिंग वाले शब्दों की संख्या में कमी।
उन शब्दों में से कई स्पष्ट रूप से नहीं दिए गए थे, जैसे "दिल" या "घर", हालांकि संभावित रूप से "स्कर्ट" या "मूंछें" जैसे शब्द शामिल नहीं थे। उदाहरण के लिए, 1800 के दशक में क्रिया "महसूस" महिलाओं के साथ अधिक संबद्ध थी, जबकि क्रिया "मिला" अधिक बार पुरुषों के साथ जुड़ी हुई थी। इन प्रवृत्तियों में समय के साथ गिरावट आई, 1900 तक, अन्य शब्द पुरुषों और महिलाओं के साथ अधिक प्रमुखता से जुड़े थे। 1900 के दशक में, मिर्थ से संबंधित शब्द महिलाओं से अधिक जुड़े हुए थे और पुरुषों के संबंध में उन शब्दों के उपयोग में गिरावट आई थी। "महिलाएं मुस्कुराती हैं और हंसती हैं, " लेखक लिखते हैं, "लेकिन मध्य-शताब्दी के पुरुष, जाहिरा तौर पर, केवल मुस्कराहट और चुगलखोरी कर सकते हैं।" इसी तरह, 19 वीं शताब्दी में, ज्यादातर महिला पात्रों के संबंध में, भावनाओं की चर्चा अधिक होती है। 20 वीं शताब्दी में, शरीर और कपड़े के बारे में बहुत कुछ है - उदाहरण के लिए, मध्य शताब्दी के पुरुष लगातार चीजों को जेब में डाल रहे हैं या उन्हें बाहर निकाल रहे हैं।
यह उस तरह का परिणाम है जो मशीन लर्निंग दृष्टिकोण की आवश्यकता को प्रदर्शित करता है, अंडरवुड कहते हैं: "वास्तविकता यह है कि, संस्कृति यह नहीं बताती है कि लिंग क्या है या साहित्यिक शैली क्या है, इसकी स्पष्ट परिभाषा नहीं है, " वे कहते हैं। "और मशीन लर्निंग हमें उन अवधारणाओं के साथ काम करने दे रही है जो फजी हैं।"
बैंकिंग डेटा के साथ काम करने या सेल्फ-ड्राइविंग कारों को सुरक्षित रखने में मदद करने के लिए विधि का अधिक बार उपयोग किया गया है, इसलिए यह उपन्यास का विश्लेषण करने के लिए एक अजीब तरह की फिट लग सकता है। लेकिन डिजिटल मानविकी के क्षेत्र में अंडरवुड और अन्य विद्वानों में काफी संभावनाएं हैं।
नेब्रास्का विश्वविद्यालय में एक अंग्रेजी प्रोफेसर सेठ लांग, जो डिजिटल मानविकी के क्षेत्र में भी काम करते हैं, कहते हैं कि ये अप्रत्याशित परिणाम मानविकी छात्रवृत्ति के लिए बड़े डेटा की शक्ति को प्रदर्शित करते हैं। "सांख्यिकीय मॉडलिंग को साहित्यिक इतिहास को समझने के बहुत अलग तरीके की आवश्यकता है, " वे कहते हैं। एक एल्गोरिथ्म दी गई जानकारी तक एक खाली स्लेट है, लेकिन एक बार यह जानकारी होने के बाद, यह चीजों को उसमें से निकाल सकती है जो लोग नहीं कर सकते। इस मामले में, यह विद्वानों की धारणाओं को बाधित करता है कि महिलाओं के सामाजिक प्रगति के इतिहास के साथ साहित्य का इतिहास कैसे ट्रैक करना चाहिए।
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में अंग्रेजी के प्रोफेसर क्लेयर जार्विस कहते हैं, "जब आप [अध्ययन] देखते हैं, तो आप पारंपरिक पारंपरिक ऐतिहासिक परियोजनाओं के साथ-साथ ऐसे कनेक्शन देख सकते हैं, जिन्हें आपने अन्यथा नहीं देखा होगा।" यह मात्रात्मक तरीके से, साहित्य के पथ के बारे में उसके कुछ "कूबड़" की पुष्टि करता है। इसमें अध्ययन किए गए पूरे समय की अवधि में महिला लेखकों के अनुपात में कमी शामिल है, जिसने अंडरवुड को आश्चर्यचकित किया।
"मुझे लगता है कि कल्पना में महिलाओं में प्रतिनिधित्व की समानता के संदर्भ में, कुछ प्रगति देखने की उम्मीद होगी, " अंडरवुड कहते हैं। “शायद बहुत प्रगति नहीं है, लेकिन कुछ प्रगति है। और हम वास्तव में कोई नहीं देखते हैं। ”
आधुनिक अंग्रेजी का उपयोग करने वाले पहले उपन्यासों को मनोरंजन के रूप में और एक वैध साहित्यिक प्रयास के रूप में कम देखा गया। जार्विस कहते हैं, "लेकिन जैसा कि उपन्यास अधिक से अधिक सम्मानजनक है, " यह महिला लेखक के साथ कम जुड़ा हुआ है। "दूसरे शब्दों में: पुरुषों को उपन्यास लिखने पर मिला जब यह" गंभीर "खोज की तरह लगने लगा।
हालांकि साहित्यिक इतिहासकारों ने उपन्यास से महिलाओं के प्रस्थान से पहले कुछ बिंदुओं पर बात की है, अंडरवुड कहते हैं, किसी ने भी व्यापक स्तर के काम नहीं किए हैं जो निरंतर रुझानों का प्रदर्शन करेंगे। यहीं से मशीन लर्निंग आती है।
ली कहते हैं, "साहित्य के विद्वान, हम बहुत जागरूक हैं कि वहाँ सन्नाटा है, " - अर्थात्, साहित्यिक इतिहास में स्थान जहां किताबें लिखी गई थीं। एक और खामोशी जो वह महसूस करती है वह यह है कि अध्ययन किए गए उपन्यासों में नामित महिला पात्रों की बढ़ती अनुपस्थिति है। वह छद्म नाम के इतालवी लेखक एलेना फेरेंटे के उपन्यासों की प्रशंसक हैं, और कहती हैं कि फेरेंट की किताबों में महिला मित्रता के चरित्र चित्रण में अतीत और वर्तमान दोनों से कहीं कहीं कल्पना में महिला मित्रता की "चुप्पी" पर प्रकाश डाला गया है। उसके लिए, अध्ययन एक ही बात को रेखांकित करता है, और "महिलाओं को देखने वाली महिलाओं के साथ काम के महत्व पर प्रकाश डालता है।" उपन्यास से महिलाओं की अनुपस्थिति ने "चुपचाप साहित्यिक इतिहास के बारे में महसूस करने के तरीके को आकार दिया है, " अंडरवुड कहते हैं।
लेखक ध्यान दें कि उनका अध्ययन इस समय अवधि के दौरान लिखे गए सभी उपन्यासों को कवर नहीं करता है, और शैली उपन्यासों जैसे रोमांस उपन्यास और जासूसी उपन्यास से प्रतिनिधित्व गायब है, जो 20 वीं शताब्दी में लोकप्रिय हो गया। हालांकि, शोधकर्ताओं ने अन्य डेटाबेस के खिलाफ अपने डेटाबेस का परीक्षण करके अपने पूर्वाग्रह के लिए सही करने के लिए कदम उठाए। उनके द्वारा चुनी गई पुस्तकें अकादमिक पुस्तकालयों द्वारा महत्वपूर्ण मानी जाने वाली साहित्य का प्रतिनिधित्व करती हैं, और लेखक ध्यान देते हैं कि शैली कथा साहित्य पर अधिक काम किया जाना है। "साहित्यिक लिंग का निर्माण अलग-अलग शैलियों में, या साहित्यिक क्षेत्र के अलग-अलग हिस्सों में किया जा सकता है, " लेखक लिखते हैं।
मशीन लर्निंग के तरीके अतीत की चुप्पी और उपस्थिति को देखने के लिए एक नया तरीका प्रदान करते हैं-अजीब तरह से, भविष्यवाणी के लेंस के माध्यम से। आमतौर पर, एल्गोरिदम का उपयोग सूचनाओं के समूह के आधार पर भविष्यवाणियां करने या प्रतिमानों का पता लगाने के लिए किया जाता है, लेकिन लॉन्ग का कहना है कि इतिहास के लिए उनका उपयोग यह है कि वे अतीत में दीर्घकालिक रुझानों का पता लगा सकते हैं, साथ ही वर्तमान या भविष्य का भी। "मुझे लगता है कि यह हमारी खुद की व्याख्याओं को बनाए रखने का इतना शक्तिशाली तरीका है, " वे कहते हैं।
