國文課堂上，講到《紅樓夢》作者時常說，前八十回公認的作者是曹雪芹，後四十回原作散佚，因而衍生作者之謎；其中胡適大膽假設為高鶚續書，然各學派說法不一。2018年，有一篇網路文章嘗試以統計學，從「用語習慣上是否一致」來解釋《紅樓夢》作者謎團。當時，取徑於數據分析打開了文學讀者的另一層視野——文學在質性詮釋之餘，也能透過量化分析來統整模式，並找出大數據下的文字所透露的訊息。

　　統計學家和記者布萊特所著的《文學大數據》一書或可回應這樣的趣味。作者在開篇提及，美國《聯邦論》中十二篇文章的身世之謎，也成為爭論超過百年之久的歷史懸案，最終被兩位統計學家破解了。由此得到啟發，布萊特進一步運用此概念和研究方法，鎖定經典與暢銷書，設計一個超過1500本書的資料庫，試圖發現文學與科學間交織的規律，並透過數據和文本分析的方式，細細檢視作家的寫作指紋，找出得以成為經典和暢銷的不敗模式。值得一提的是，布萊特以嚴謹的研究歷程來呈現本書內容，具備問題意識、研究方法、分析過程和結論，令人驚豔。以下就讓我們跟著布萊特的奇思妙想，打開一扇扇文學實驗室之門吧！

數據分析能解決文學上的什麼問題？

　　在閱讀和寫作時，我們曾想過以下問題嗎？

‧暢銷作家有沒有獨門寫作訣竅？

‧暢銷作家最愛用的開頭與結尾寫法是什麼？

‧優秀作家或最好的書，用的副詞比較少嗎？

‧寫作者的性別會影響其下筆及作品嗎？

除了上述問題，本書作者布萊特更提出各種對文學寫作的有趣疑問。這些問題都可能深藏於讀者心中，在面對自己喜愛的作家作品時，才湧現好奇的泉源，欲一探究竟。有別於傳統的文字賞析，布萊特在本書說到：「用統計分析來檢視寫作，很可能既有趣又饒富知性，不時也令人莞爾。更重要的是，它能讓人更了解我們日日閱讀的作家，也更了解我們自己的用字遣詞，而這些事情就是本書想要探究的。」換言之，數字能解決的不僅是作者之謎，也能幫助我們更加瞭解寫作這一件事，或關於自己(這位讀者)的哪些事。

文學為什麼需要數據分析？

　　近年來，學術界和坊間興起一股探討成功寫作模式的風潮，在讀者無法遍覽古今中外經典、暢銷書的情況下，藉由科技輔助的蒐尋與計算是二十一世紀才有的文本分析方式——大量、迅捷且精準。以「優秀作家或最好的書，用的副詞比較少嗎？」這個問題為例，統計學家布萊特在研究時不把焦點放在一小搓樣本上，而檢視作品整體的副詞使用率，例如從海明威的全部作品，再擴大調查範圍，到史蒂芬‧金以及獲諾貝爾獎的兩位美國作家，來綜觀每10000字的ly後綴副詞數。其後持續建立新樣本，參考有關單位提出的二十世紀文學名單，經由篩選，找出十五位公認傑出作家及其傑出好書，甚至從一本書在好讀網上得到多少次評價，來探討、驗證經典作家的副詞使用頻率和造就成功作品的關係為何。也就是說，當遣詞用字愈精簡時，作品是否愈廣受歡迎？反之，行文冗長則容易遭人遺忘嗎？

透過數據分析，能發現什麼文學新世界？

　　大數據分析文本的結果，常有一半符合常識，另一半則刷新眼界，前者如副詞量與作品優劣的相關性，以及作品中使用懸念式結尾很有效果等，後者像男女作家筆下性別角色的差異；而布萊特在研究過程中說明「統計上的相關並不意味著因果」，答案往往沒有這麼簡單，但透過數據分析能指引讀者的是整體趨勢、模式或想法，甚至對作家和作品產生新的評價。布萊特在本書後記也提到：「在本書中檢視的數據、用過的計算方式，能協助我們閱讀並看出某些模式——不過，這些數據與計算無法讓我們得知何時該打破這些模式。」我們透過觀察、歸納而得出通則，如同從小到大的作文課，老師常說「起承轉合」是文藝創作上好用的結構技巧，很多時候也映證了作品因此而吸引人。然而這些通則不該成為創作的窠臼和限制，像布萊克提到的「這些問題對作家或讀者來說都只是起點，而不是一種想以我們理解與描述藝術的方式來「操縱」藝術的企圖。」而立足於起點之上的，是無數作家讀者的好奇心。我們轉動探究的鏡頭尋求、蒐集各種可能性，每一次的發現都在重新定義自己與文學，甚至與世界的距離。

　　如果想了解寫作，閱讀是不二法門。布萊特透過本書的實踐，或許想告訴我們，在創作面前，技藝可以被了解。在琢磨個人寫作時，可以藉由他人寫作來獲取方法，在探究他人作品優劣時，也能回顧自身寫作特質；且透過檢視大範圍資料的方式，挖掘出文字中乍看不明顯的資訊，甚至更深層的訊息(如人類行為與心理學等)，並得以欣賞從數學角度看到的文學橫切面，藉此結合，激盪出趣味與知性的新發現。