Die kühne Behauptung dieses Buches lautet, dass Bucherfolge nicht beliebig entstehen und dass der Buchmarkt nicht so unberechenbar ist, wie viele meinen. (Seite 13f)
Zum Inhalt
Kann man einen Bestseller voraussagen? Haben Bestseller etwas gemeinsam, was sie dazu prädestiniert, ein Bestseller zu werden - und wenn ja, was?
Diesen und einigen anderen Fragen sind die Autoren dieses Buches nachgegangen und haben Erstaunliches zutage gefördert.
Meine Meinung
Schon manches Mal habe ich mich gefragt, weshalb es Bücher gibt, die quasi „automatisch“ zu Bestsellern werden und andere, die trotz immenser Werbeaufwendungen auf keinen grünen Zweig kommen. Der Titel dieses Buches suggerierte, auf diese Frage eine Antwort zu geben; so ging ich denn mit einigen Erwartungen ans Lesen.
Die Autoren beschreiben, wie sie ihren Computern das „Lesen“ (und Verstehen des „Gelesenen“) beigebracht haben. Sie suchen nach möglichen Gemeinsamkeiten zwischen Bestsellern, auch wenn manche auf den ersten Blick gar keine zu haben scheinen. Sie untersuchen, inwieweit die im Roman behandelten Themen - und möglicherweise die Anzahl selbiger - eine Rolle spielen. Nicht zu vergessen, ob es Themen gibt, die eher für oder eher dagegen sprechen, daß aus einem Buch ein Bestseller wird.
Auch wenn dem Buch teils recht komplexe Untersuchungen zugrunde liegen, haben die Autoren diese gut verständlich und nachvollziehbar beschrieben. Zu jedem der Hauptkapitel des Buches gab es am Schluß die Liste der Bücher, die der „Bestseller-o-mat“ ausgeworfen hat. Abgesehen davon, daß ich nur die wenigsten dieser Bücher kannte (oder überhaupt lesen wollte), gab es da so manche Überraschung in die eine wie die andere Richtung.
Ein kleiner Nachteil ist, daß die Autoren die Bestsellerliste der New York Times zugrunde legen - was bedeutet, daß ausschließlich Romane, die es auf diese Liste geschafft haben (also englischsprachige), Berücksichtigung finden. Interessant wäre es, eine solche Untersuchung mit deutschen Bestsellerlisten zu machen. Dazu müßte der „Bestseller-o-mat“ allerdings erst einmal Deutsch lernen.
Verblüffend war, daß der Computer einen Bestseller mit einer Trefferquote von über 80%, oft sogar deutlich über 90%, erkennen konnte. Beruhigend ist, daß es trotzdem offensichtlich nicht unbedingt möglich ist, anhand der Algorithmen einen erfolgreichen Roman vom Computer schreiben zu lassen - am Ende kommt es denn doch auf die menschliche Fantasie und Kreativität an.
Am Ende hatte ich einen Überblick über die Faktoren, die einen Bestseller von einem - drastisch ausgedrückt - Flop unterscheiden. Dadurch werde ich künftig wohl etwas bewußter lesen und manches in Büchern besser verstehen. Meine Erwartungen an das Buch wurden also erfüllt. Ob das dann allerdings deutlich mehr Bestseller sein werden als bisher, sei dahingestellt. Denn auch beim Lesen kommt es letztlich auf die persönlichen Interessen und Vorlieben des Lesers an.
Mein Fazit
Auch wenn der „Bestseller-Algorithmus“ nicht mit abgedruckt wurde, gibt das Buch deutliche Hinweise darauf, was einen Bestseller ausmacht und was nicht.
Über die Autoren (Verlagsangabe / Autorenwebseite)
Jodie Archer war für Penguin UK tätig, bevor sie ihren Doktor in Englisch an der Stanford University machte. Danach arbeitete sie bei Apple als Forschungleiterin für Literatur. Inzwischen ist sie freiberufliche Autorin.
Matthew L. Jockers ist Professor für Englisch an der University of Nebraska-Lincoln. Dort leitete er das Nebraska Literary Lab. Über seine Forschungen zum Text Mining wurde vielfach berichtet. Seit 2021 arbeitet er für Apple.
Bibliographische Angaben
244 Seiten, einige Grafiken, gebunden mit Schutzumschlag
Originaltitel: The Bestseller Code - Anatomy of The Blockbuster-Novel. Aus dem Amerikanischen von Sascha Mattke
Verlag: Plassen Verlag, Kulmbach 2017; ISBN 978-3-86470-499-4