結論
どの著者が Literature に影響を及ぼしているかを調べるため，Wikipedia のlink 構造を抽出し，それに PageRank アルゴリズムを適用した．その結果は表に示した通りである．また異なる言語の Wikipedia のデータを同じカテゴリ(今回の例では著者)に関して適用することで，各言語の Wikipedia 間の違いを見ることができた．個人的に面白いなと思ったのは，たとえばイギリスの著作家に Winston Churchil や Issac Newton が入っていることである．今回始めて Winston Churchil はノーベル文学賞受賞者であることを知った．
Computational Literature
私は最近，言語や文学を理解するために，情報科学あるいは数学的なアプローチを用いている．Bren'e Brown は彼女の TED talk で ``Maybe stories arejust data with a soul.'' と述べた．もしかしたらそうかもしれないと思う．ただし，私は soul が data にかすかな影を落としているように思えてならない．もちろん，現状ではこの影から soul を再構成することなど到底できそうにない．それでも，すばらしい作品は私の心を動かす．本を読むというのは，ある意味，ただ単なるデータ，シンボルの列，を読んでいるだけなのに，感動が起こることは確かにある．私はこの魂の影がデータの中にあるのではないかと思って，このようなアプローチを試してみることがある．今回の著者の文学界への影響というものも，その一種の試みである．私はこのアプローチを何と呼んで良いのかわからないのだが，他に良い名前を思いつくまで仮に，これを計算機を用いた文学へのアプローチという意味で， Computational literature と呼んでいる．
Future work
議論で述べたこと含めてまとめておく．
- Wikipedia の著者による bias はあるのか
- どのように自動でデータを取得するか．カテゴリの問題を避ける方法はあるか．
- PageRank 以外のグラフ構造解析アルゴリズムを用いてはどうか．
- Marix が full rank でないことなど，ネットワーク構造をさらに数学的に調べたら面白いかもしれない．
- 他の言語の Wikipedia で他の言語の著者に関しても興味がある．
- この手法は著者に限ったことではないので，音楽家や政治家など興味ある対象があれば調べてみたい．
二部に渡る長い話におつきあい下さった方，どうもありがとうございます．この話はあと一回，Python の Unicode 処理についての付録で終わりたいと思います．
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