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Literary Mathematics (eBook)

Quantitative Theory for Textual Studies
eBook Download: PDF
2022
280 Seiten
Stanford University Press (Verlag)
978-1-5036-3391-9 (ISBN)
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Across the humanities and social sciences, scholars increasingly use quantitative methods to study textual data. Considered together, this research represents an extraordinary event in the long history of textuality. More or less all at once, the corpus has emerged as a major genre of cultural and scientific knowledge. In Literary Mathematics, Michael Gavin grapples with this development, describing how quantitative methods for the study of textual data offer powerful tools for historical inquiry and sometimes unexpected perspectives on theoretical issues of concern to literary studies. Student-friendly and accessible, the book advances this argument through case studies drawn from the Early English Books Online corpus. Gavin shows how a copublication network of printers and authors reveals an uncannily accurate picture of historical periodization; that a vector-space semantic model parses historical concepts in incredibly fine detail; and that a geospatial analysis of early modern discourse offers a surprising panoramic glimpse into the period's notion of world geography. Across these case studies, Gavin challenges readers to consider why corpus-based methods work so effectively and asks whether the successes of formal modeling ought to inspire humanists to reconsider fundamental theoretical assumptions about textuality and meaning. As Gavin reveals, by embracing the expressive power of mathematics, scholars can add new dimensions to digital humanities research and find new connections with the social sciences.
Erscheint lt. Verlag 25.10.2022
Reihe/Serie Stanford Text Technologies
Stanford Text Technologies
Sprache englisch
Themenwelt Literatur Essays / Feuilleton
Geisteswissenschaften Sprach- / Literaturwissenschaft Anglistik / Amerikanistik
Geisteswissenschaften Sprach- / Literaturwissenschaft Literaturwissenschaft
Schlagworte Corpus Linguistics • Cultural Analytics • digital humanities • distributional semantics • Geographical Text Analysis • History • Literature • Networks
ISBN-10 1-5036-3391-8 / 1503633918
ISBN-13 978-1-5036-3391-9 / 9781503633919
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