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G. Bourne则认为那十二篇文章的作者是麦迪逊。 大多数历史学家试图根据每篇文章的政治理念进行梳理，确定作者麦迪逊真的会用那些措辞主张设立中央银行？汉密尔顿会如此直接地支持针对国会的限制？也许这一篇是杰伊写的？ 直到两个世纪以后的1963年，问题才最终得以解决。两位受人尊敬的教授哈佛大学的莫斯特勒Frederick Mosteller和芝加哥大学的华莱士David Wallace给出了明确的答案。然而，与之前试图解决这个问题的许多教授不同，两人并非历史学家，不以早期美国学术研究工作闻名，甚至从未发表过一篇关于历史人物的论文。莫斯特勒和华莱士都是统计学家。 莫斯特勒最为人瞩目的一篇论文是关于美国职业棒球大联盟总冠军赛的，他在论文中提出：从统计学的角度来看，七场比赛是否能够决出最好的棒球队。在着手研究十二篇文章著作权的前几年，华莱士也发表过一篇论文，题目是《T分布和卡方分布的正态近似界限》。听上去很难以置信吧？有人想用概率方程解决历史难题，1963年的历史学教授大概会认为这是一派胡言。 莫斯特勒和华莱士所用的方法与政治或意识形态无关，他们只是首批利用词频和概率展开研究的统计学家。 他们解决问题的过程在某些方面较为复杂，比如采用了含有阶乘的方程、指数、求和、对数以及T分布，但核心方法却是惊人的简单： 根据确定是汉密尔顿或麦迪逊所写的文章，分别统计某些常用词出现的频率。 在需要进行研究的文章里统计相同词汇出现的频率。 通过比较上述两个频率，确定争议文章的作者。 事后回头看，即便不使用那些玄妙的概率方程，两位统计学家的研究结果似乎也是显而易见的。《联邦党人文集》里麦迪逊的文章中，超过一半文章使用了whilst这个词，但从未用过while。相反，汉密尔顿大约三分之一的文章中使用了while，但从未用过whilst。 莫斯特勒和华莱士并不是只依靠一个词的分析，从统计学上来讲那样做是不充分的。他们选择了几十个基本单词，然后在有争议的文章中观察每个词的使用频率。许多词没有任何政治含义，两位不同作者的使用率竟然出现明显的不同。比如，麦迪逊用also这个词的频率是汉密尔顿的两倍，而汉密尔顿使用according的频率则比麦迪逊高很多。 莫斯特勒和华莱士采用的方法具有可证伪性 。研究结果表明，如果在已知作者身份的文章中使用相同的方法，他们可以准确无误地识别作者。而对于那些有争议的文章，他们得出结论：麦迪逊是十二篇文章的实际作者 。 在总结研究结果时，也许担心惹恼一代又一代苦恼不已的历史学家，两位数学家的立论和措辞十分谨慎，但展示的数字却毫不含糊，两人对自己的统计方法有十足的信心。所有已知作者身份的文章的测试分析都毫无瑕疵，作者未明的文章也与其一致。由此得出最终结论，汉密尔顿所言为虚，那十二篇文章的作者并不是他。 经过无数统计和非统计的研究后，莫斯特勒和华莱士的分析结果（麦迪逊是作者）已经成为目前统计学家和历史学家们的共识。他们超前于所处的时代，他们的研究虽然涉及一些复杂公式，但本质上还是依靠的统计统计。如果是今天，通过计算机统计单词和频率是件简单的小事，但在1963年，情形却并非如此。 当时统计单词是靠手工完成的。比如，要找出每一篇文章中upon出现的次数，他们得一页页、一个个地找出来。为了感受和理解莫斯特勒和华莱士（至少是他们的研究助理）都经历了什么，我打印了一本完整的《联邦党人文集》，开始数upon这个词出现的次数。三十分钟后，我只进展到全文的八分之一，在大约四十页里有三十七个upon。没过多久，我的眼皮狂跳，脑子发木Upon在哪里？这种痛苦就像在漫漫人海中寻找某张人脸。 活在1963年实在有些辛苦，最后我放弃了，转而采用二十一世纪的技术进行计数：我打开谷歌，搜索联邦党人文集完整文本，点进第一个搜索结果进行下载，再用Microsoft Word打开文件。两分钟后，我选定部分内容，再使用菜单里查找命令，随后发现Upon出现了四十六次。借助电脑后，不仅在速度上快了二十八分钟，而且结果远比疲惫的肉眼来得准确。 再找一个词汇结果也还是一样，一个人浏览一遍《联邦党人文集》全文的时间在四小时左右，电脑所需时间几乎可以忽略。不管是莎士比亚文集、《圣经》、《白鲸》，还是英语文学集，对当时的莫斯特勒和华莱士来说，进行类似的分析是无法想象的难题。现在情况就完全不一样了，在电脑上统计某个单词在大部头文本里出现的次数，绝大多数十来岁的青少年皆可轻松完成。 莫斯特勒和华莱士公布研究结果的五十年后，电脑的文本辅助功能发展迅速。谷歌在其搜索结果中运用文本分析，以此决定对哪些用户投放哪些广告。目前还有研究人员试图用文本分析进行判断，是什么原因让一条Twitter像病毒一样传播。媒体也经常对同类型的内容进行措辞上的细微调整，以期实现页面浏览量的最大化。但是到目前为止，这些科技公司对文本分析的应用还比较单一，它还有更大的可能性。 莫斯特勒和华莱士使用的统计方法虽然比较简单，但实验获得的成功却产生了深远的影响。作家们确实有各自的风格，而且是可以进行预测的。事实证明，留下个人风格印记的不仅仅是十八世纪的政客，所有书籍的作者无论广受欢迎远近闻名，还是晦涩难懂饱受批评都在数十年的写作中不断重复自己的遣词造句，这便是他们留下的印记。 莫斯泰勒和华莱士提出的问题和作出的解答虽有一定局限性，但文本分析确实可以回答各种各样的问题，那些让一代代作家和读者感到疑惑的问题：相比其他作家，海明威真的更少使用副词吗？书籍的阅读难易程度对其受欢迎程度有什么样的影响？男性和女性作家的写作方式有何不同？作家提出的创作建议有用吗？他们自己会遵循那些建议吗？除了一些明显不同的拼法问题，还有什么原则可以用来区分美国小说家和英国小说家？从纳博科夫到E.L.詹姆斯（E. L. James ，我们喜欢的作家喜欢用的词是什么？ 虽然学术界已经开始研究成功作家的写作模式，但仍有许多问题有待探索。对普通读者、主修文学的大学生以及野心勃勃的作家来说，这些问题既有趣又有用。你可能不关心泊松分布 ，也不在乎解读语言的程序，但你也许想知道自己最喜爱的作家是如何写作的，以及这对你来说可能意味着什么。 用数据分析来研究写作不仅妙趣横生，还能提供丰富的信息，有时也会非常搞笑。此外，我们也能借此了解平时阅读的作家，思考我们自己写作时使用的词句，这一切正是本书要深入探讨的。在这本书里，每一章都专注于一个文学新问题的研究。 这些研究并不会达到令人痛苦的复杂地步。实际上，只要具有真正价值，研究无须也不应那般复杂。关于经典文学或现代畅销书的许多有趣问题是可以通过统计的透视镜来观察的，但针对这些问题的统计分析尚未形成体系。本书将用一种崭新的方法来攻克这些简单而独特的问题。这是一本关于文字的书，但却是用数字写成的。 "

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