Используя компьютерную систему, которая читает книги, распознает в них определенные характеристики и просеивает тысячи таких характеристик в тысячах текстов, мы открыли, что существуют удивительные сочетания параметров, свойственные книгам, которые с наибольшей вероятностью будут пользоваться успехом на рынке. Эти параметры могут многое поведать о нас, читателях, и о том, как мы читаем. На этих страницах мы расскажем, как и зачем мы построили такую модель и как она обнаружила, что в 80–90 % случаев очень легко различить бестселлер среди других книг в использованном нами корпусе текстов. Наши компьютеры выявили 80 % книг, побывавших в списке New York Times за последние 30 лет, и назвали их вероятными кандидатами в бестселлеры. Более того, наша система обрабатывала каждую книгу так, словно это новая, никому не известная рукопись, а затем не просто выносила один из двух вердиктов — «вероятно, бестселлер» или «скорее всего, нет», — но и вычисляла индекс, указывающий, каковы шансы книги обрести популярность. Эти индексы сами по себе чрезвычайно интересны, и мы не только расскажем, как они устроены, но и объясним, что держит читателя как магнитом, заставляя переворачивать страницы одну за другой.

Рассмотрим индексы, вычисленные нашей системой. Она предсказала, что «Инферно» Дэна Брауна окажется бестселлером с вероятностью 95,7 %. «“Линкольн” для адвоката» Майкла Коннелли — с вероятностью 99,2 %. Обе побывали на первом месте в списке New York Times — то есть, пожалуй, на самой престижной позиции, какую может завоевать книга. Конечно, Браун и Коннелли — известнейшие авторы с прочным положением на литературном Олимпе. Но наша система не знает имен авторов и с той же уверенностью раздает оценки трудам неизвестных писателей. Например, «Вязание по пятницам», дебютный роман Кейт Джейкобс, получил оценку 98,9 %. «Счастливые девочки не умирают», совсем другой по характеру дебютный роман Джессики Нолл, получил индекс успеха 99,9 % — исключительно на основе текста. Книги Джейкобс и Нолл попали в список бестселлеров и задержались там на много недель. «Марсианин» (еще до того, как Мэтт Деймон пообещал сыграть главную роль в экранизации) получил 93,4 %. Можно привести примеры из самых разных жанров: «Телефонный звонок с небес» (произведение из разряда «литература о духовности») Митча Элбома — 99,2 %; «Искусство поля», литературный дебют Чеда Харбаха, — 93,3 %; «Обнаженная для тебя», эротический любовный роман Сильвии Дэй, — 91,2 %.

Эти индексы, измеряющие «бестселлерный потенциал» книги, приводят в восторг одних людей, возмущают других и у многих вызывают подозрение. Последних можно понять: эти индексы не укладываются в голове, они как будто ниспровергают существующий порядок вещей. Некоторым ветеранам книжной индустрии они кажутся абсурдными. Но они могут совершить переворот в книгоиздании, и уж точно благодаря им вы будете совсем по-другому воспринимать следующий бестселлер, который попадет вам в руки.

Научить нейросеть (или что-то в этом роде) распознавать уже существующие бестселлеры, написать об этом книгу, профит?

Впрочем, даже и предсказательная сила должна быть у такой распознающей системы. Будущие бестселлеры, определенно, должны наследовать какие-то черты прошлых.

В принципе, какой-нибудь автор, имеющий доступ к этой системе, мог бы составить текст, который был бы опознан как 100% бестселлер. Только вряд ли этот текст действительно обрел бы этот статус в реальности.