纳博科夫最喜欢的词

　　序言：汉密尔顿(Alexander Hamilton)，麦迪逊(James Madison)，还是杰伊(John Jay)？
　　第一章 简洁“地”用词
　　第二章 男女作家
　　第三章 搜寻指纹
　　第四章 向榜样学习
　　第五章 罪疚的快感
　　第六章 英国与美国
　　第七章 陈词滥调，重复以及偏好
　　第八章 如何通过封面判断一本书
　　第九章 开头与结尾
　　结语
　　致谢
　　注释

　　本·布拉特（Ben Blatt）
　　曾任《石板》、《哈佛讽刺家》等杂志撰稿作家，文章散见于《华尔街日报》《波士顿环球报》等媒体。
　　曾将本书这种有趣的大数据分析、论证方法应用于广泛的艺术题材，包括音乐、影视剧、综艺节目，以及文学创作。
　　著有《再也回不来，我也不在乎》（I Don’t Care if We Never Get Back），用大数据分析方法“计算”了他与合著者埃里克·布鲁斯特一起经历的一段疯狂棒球公路之旅——不搭乘飞机，在30天内造访30座棒球场，观赏30场比赛，全程2万英里。

　　文学没有标准答案，数据可以帮我们寻找答案。
　　伟大作家有什么样的创作偏好？
　　统计学视角下的经典作品有何规律？
　　用大数据分析文学，探究黄金写作法则。
　　1.从大数据的独特视角分析文学的写作指导书、文学评论集；
　　2.作者文笔流畅，讲述风趣，同时有大数据作为理论支撑，图文并茂，干货满满。
　　3.分析伟大作家的经典、畅销作品，对这些作家的读者来说是一次特别的阅读体验，对想成为作家的读者来说更是一部得以窥见大家写作法则的作品。
　　4.装帧精美，极具文学风味，护封的热熔工艺极具质感。
　　将文学大数据视为文学标准，探究出隐藏在世界上伟大作家作品里的有趣之处。作者收集了数千本书籍的数据库，和数百万个单词，并提出一些重要的问题来启发爱书人和怀有好奇心的人：我们喜欢的作家喜欢用的是什么词？男性与女性的写作会有不同吗？畅销书会变不畅销吗？当代哪位作家喜欢用“陈词滥调”？优美开篇的句子有何特征？如何从封面判断一本书？哪些写作建议值得遵守，哪些可以一笑置之
　　作者运用现有的统计技巧，加上自己设计的适用方法，所有调查与实验都原创亲自执行，读者不需特殊数学知识也可以轻松理解得出的结果。作者将发现以清晰幽默的语言、充满说服力的视觉呈现，提供了一个认识经典作家作品——不论是其中隐含的模式结构，或者令人难以忘怀的词藻——的全新观点，对写作者而言也能有所启发。