Big data -analyysi pietarilaisten lukumieltymyksistä

Kirjoittajat

  • Mihail Sokolov
  • Nadežda Sokolova
  • Maria Safonova
  • Elisa Ahonpää
  • Ekaterina Belikova
  • Iuliia Guseva
  • Anneli Hanhisalo
  • Miroslav Girshfeld
  • Ulla Kannisto
  • Elisa Minkkinen
  • Heini Pietilä
  • Lauri Puranen
  • Yevheniia Riabova
  • Anastasia Talchinskaya

Avainsanat:

lukumieltymykset, lukeminen, big data

Abstrakti

Artikkelissa analysoidaan tietokantaa, joka kattaa kaikki lukijat, jotka käyttivät Pietarin kaupunginkirjastojen kirjastokorttia vuonna 2014. Tietokannan avulla voidaan tutkia millaisia kirjoja erilaiset lukijat valitsevat. Tässä artikkelissa analysoimme kulttuuristen mieltymysten laaja-alaisuutta 200 suosituimman kirjailijan avulla. Tulokset tukevat osittain Bourdieun homologiateesiä: on olemassa makujen järjestelmiä, jotka korreloivat merkittävästi koulutuksen tason kanssa, ja teokset voidaan laittaa hierarkkiseen järjestykseen lukijoiden keskimääräisen koulutustason ja työn luonteen (fyysinen tai ei-fyysinen työ) perusteella. Hierarkiassa John Fowles on ylhäällä mutta ”miesten” ja ”naisten” rikoskirjallisuus sekä fantasiakirjallisuus alhaalla. Samalla statuskulttuurin vaikutukset limittyvät sukupolven (nuoret sukupolvet lukevat fantasiakirjallisuutta ja vanhat rikoskirjallisuutta) ja sukupuolen vaikutukseen
(miesten ja naisten välinen oppositio voidaan havaita matalan statuksen kirjallisuudessa, mutta ei korkean statuksen kirjallisuudessa) sekä biografiseen sykliin. Lukemisen luonne muuttuu iän myötä: lasten kirjallisuudesta (joka myös
on polarisoitunut statuksen perusteella) siirrytään kouluopetuksen kautta kohti lukemisen eriytymistä aikuisuudessa. Kirjaston big datan ansiosta voimme havaita ongelman, joka liittyy perinteiseen genrehierarkian rakentumiseen
kulttuurin kuluttamisen sosiologiassa: kulttuurin kuluttamisen jakaantuminen näkyy konventionaalisissa genreissä vain heikosti verrattuna sen alalajeihin.

Osasto
Artikkelit

Julkaistu

2019-01-24

Viittaaminen

Sokolov, Mihail, Nadežda Sokolova, Maria Safonova, Elisa Ahonpää, Ekaterina Belikova, Iuliia Guseva, Anneli Hanhisalo, Miroslav Girshfeld, Ulla Kannisto, Elisa Minkkinen, Heini Pietilä, Lauri Puranen, Yevheniia Riabova, ja Anastasia Talchinskaya. 2019. ”Big data -analyysi pietarilaisten lukumieltymyksistä”. Idäntutkimus 25 (3-4):3-19. https://journal.fi/idantutkimus/article/view/77558.