​​Илиада — кровавое произведение. Великий эпос Гомера рассказывает о Троянской войне — неудивительно, что к концу действия половина героев погибает. Знаменитая последняя строчка поэмы сообщает о похоронах главного защитника Трои:

«Так погребали они конеборного Гектора тело»

Но сколько именно троянцев и греков-ахейцев положил великий сказитель? Об этом расскажет инфографика по Илиаде.

Из диаграмм можно узнать, что в изображении Гомера греки воюют эффективнее: за весь эпос им удалось убить 201 защитника Трои, потеряв лишь 54 воина. Большая часть смертей приходится на песнь V — длинное описание битвы, в которой на поле боя лично выходит бог войны Арес (Арей):

Страшно, как будто бы девять иль десять воскликнули тысяч
Сильных мужей на войне, зачинающих ярую битву.
Дрогнули все, и дружины троян, и дружины ахеян,
С ужасом: так заревел Арей, ненасытный войною.

Личный рейтинг воинов Троянской войны тоже возглавляет грек. Но не Ахиллес, как вы могли подумать. Героя подвела забастовка: ведь Илиада начинается как раз с того, что Ахиллес разгневался на Агамемнона и отказался сражаться. Так что больше всего фрагов — у Диомеда (35). На втором месте — главный герой защитников, Гектор (29+1 раненый). Кроме Гектора у троянцев фактически нет супер-воинов — ни один из них не добрался даже до 10. А вот у греков таких еще несколько, в частности, Патрокл (27) и Ахиллес (23).

​​Умер Децл — культовый рэпер эпохи MTV. Децл был богом школьников конца 90-х – начала 2000-х. Мы все знали про «вечеринку у Децла дома», на которой «все двигают попами под музыку хип-хопа». Это был не просто крутой клип — это была воплощенная мечта, гимн отвязной свободе. Сегодня та вечеринка окончательно закрылась. «Всё, кончена пати», — сказал бы сам рэпер.

В память о Децле мы сделали визуализацию самых часто встречающихся слов в его текстах. Мы отфильтровали служебные слова вроде предлогов и союзов — и оказалось, что чаще всего Децл упоминал рэп и любовь. Кажется, это очень закономерный результат. Кстати, топ не меняется, даже если привести все слова в текстах Децла к начальной форме, то есть считать формы одного слова вместе.

На третьем месте по частотности — глагол «надоело». Из него почти полностью состоит одноименная песня. Ее первый (и последний) куплет отлично подходит, чтобы закончить этот памятный пост:

Надоело спать, надоело ждать,
Надоело врать, надоело убегать.
Надоело нервничать и кричать,
Надоело жить, надоело умирать.

​​10 художников.
11 лет.
11 картин.
5 главных цветов на каждую картину.
Простая, но говорящая инфографика. Видно, как у Ренуара наступает знаменитый «красный» период, а яркие поначалу гогеновские полотна с таитянками становятся более темными и менее контрастными к концу жизни художника.

​​Пушкин с детства любил путешествовать и много поездил (царская немилость и ссылки способствовали). Но за границей так и не побывал. Хотя знал много языков, французским владел как вторым родным, а в произведениях изобразил и Париж, и Мадрид, и Италию, и Балканы. Вот что говорит сам поэт в своем главном травелоге — «Путешествии в Арзрум»:

«Граница имела для меня что-то таинственное; с детских лет путешествия были моею любимою мечтою. Долго вел я потом жизнь кочующую, скитаясь то по югу, то по северу, и никогда еще не вырывался из пределов необъятной России. Я весело въехал в заветную реку, и добрый конь вынес меня на турецкий берег. Но этот берег был уже завоеван: я все еще находился в России».

В общем, Пушкину не повезло. Хотя сегодня заграница — это не только Эрзурум на территории Турции, но и многие другие пушкинские места: Тифлис-Тбилиси, Кишинев, Киев, Одесса… И даже Уральск, куда поэт ездил вместе с Далем (да-да, тем самым человеком-словарем) для сбора сведений о Пугачевском восстании, ныне находится в Казахстане.

Всего Пушкин проехал более 34 тыс. верст — свыше 36 тыс. километров. Сюда включен и его последний путь — после гибели поэта (к очередной годовщине которой мы написали этот пост) тело отвезли во Псков и похоронили на территории Святогорского монастыря.

Изучить все маршруты Пушкина можно на карте:

​​Городские огни и нейроны демонстрируют поразительное сходство. Фотографии городов были сделаны с Международной космической станции, а изображения нейронов — получены с помощью флуоресцентной микроскопии. Снимки городов слева, нейронов — справа.

Флуоресцентная микроскопия представляет собой метод получения увеличенных изображений с использованием люминесценции возбужденных атомов и молекул образца. Флуоресцентная микроскопия позволяет наблюдать за внутренней микроструктурой клеток и даже небольших организмов, причем не только фиксированных, но и живых. В 2014 году за «создание флуоресцентной спектроскопии высокого разрешения» двоим американским и немецкому ученым была вручена Нобелевская премия по химии.

Что читать современному гуманитарию?

Продолжаем рассказывать о наших любимых каналах. В третьем выпуске — гуманитарные каналы с нешаблонной подачей и экзотическим контентом: средневековые редкости и аномалии, антропология и фольклористика третьего мира, музейные инсайды, современное музыковедение.

— @iconographical_mayhem — Иконографический Беспредел
Казусы иконографии, аномалии средневекового христианства, экзотизм неевропейских церквей, дикость современных икон. Когда появился миф о плоской земле и кто двигал небесный свод? Зачем даосскому божеству руки вместо глаз? И, наконец, был ли Иисус Христос грибом?

— @bezbra — Бездуховная брань
Увлекательные рассказы о путешествиях по кишлакам на Памире, женских, жреческих и торговых языках в Армении и Гане, смешении битбокса, госпела и народных текстов в песенной традиции Южной Африки... В общем, фольклор, языки и традиционные культуры.

— @voxmediiaevi — Vox medii aevi
Канал главного редактора журнала Vox medii aevi, где публикуются материалы для медиевистов и сочувствующих: объявления о грантах, конференциях и лекциях, новости о свежих книгах и проектах по медиевистике и, конечно, красивые картинки.

— @bibliothecarius — Дневники библиотекаря
Сотрудник «Российской национальной библиотеки» в Санкт-Петербурге публикует фото редких старопечатных книг, необычных экслибрисов, гравюр и переплётов из собрания библиотеки и рассказывает их историю.

— @Juntaex — Хунта Экспресс
Мелодии и ритмы третьего мира: иранские кочевники, индийские коммунисты, нигерийские кибер-шаманы, курдские партизанские песни, Северная Корея в 90-е, редкие кадры с Кадаффи и Эскобаром и многое другое.

— @museumlamer — Музейный Ламер
Digital-менеджер в сфере искусства делится тизерами к выставкам и анонсами лекций, собирает мемы и красивые картинки, рассказывает об интернет-проектах музеев и флешмобах в социальных сетях — в общем, помогает понять, что музеи — это здорово и весело.

— @monachusludit — Мамкин медиевист
Кому молиться, чтобы соблазнить девушку? Какие хулиганские рисунки можно обнаружить на полях рукописей? Как стать святой покровительницей телевидения? Неизвестные рукописи, кулстори про монахинь и рыцарей, повседневность и менталитет — медиевистика, которую мы точно заслужили.

— @pithhelmet — Пробковый шлем
Канал о непростых отношениях европейских колонизаторов и колонизируемых в Африке, Азии и Океании. Киплинг и Ливингстон, вице-короли и набобы, индийские и бирманские борцы за независимость, а также постколониальное наследие.

— @shlsi — Школа-лаборатория свободных искусств
Современная академическая музыка, рецензии на новые книги и репортажи с конференций, альтернативный музыковедческий взгляд на популярную музыку и экскурсы в музыку старинную, новейшие технологии в музыкальном искусстве.

— @sysblok — Системный Блокъ
Канал о переходе культуры в цифру и применении технологий в гуманитарных науках и искусстве. В каких цветах страдало Средневековье? Как предсказать популярность художника по первой выставке? Как нейросети пишут музыку и как работают музыкальные поисковики? Системный Блокъ — это современный Вергилий, который проведет вас через девять кругов Big Data.

Хотите рассказать нам о своем любимом сообществе? Мы уже собираем продолжение. Пишите.

«Галактика каверов» (Galaxy of Covers) — это визуализация эволюции 50 наиболее популярных кавер-версий всех времен. Название проекта говорит само за себя: подобно планетам, каверы вращаются с разной скоростью по разным орбитам вокруг оригинала-солнца.

Проект позволяет не только проанализировать многолетний путь хитов от идеи до современных интерпретаций, но и насладиться красивейшими динамическими визуализациями.

https://telegra.ph/Muzyka-prosto-kosmos-02-15

PixelPlayer: нейросеть научили раскладывать музыку на партии

PixelPlayer — система, разработанная учеными из Массачусетского технологического института (MIT). Она способна выделять из видеозаписи партии отдельных музыкальных инструментов. Предыдущие разработки по выделению отдельных партий требовали аудиозаписей с ручной разметкой, в то время как PixelPlayer работает с неподготовленным видео.

Разработчики PixelPlayer видят потенциал в изучении синхронизации между зрением и слухом. Поэтому система задействует три алгоритма: для обработки видеоряда, аудиодорожки и для объединения первого со вторым. Необычно, что PixelPlayer определяет звук, относящийся к каждому из сегментов картинки.

На сайте разработки есть интерактивное демо. Там можно понажимать на разные сегменты видео и послушать, как они звучат (или не звучат).

Видео, демонстрирующее возможности PixelPlayer:
https://youtu.be/2eVDLEQlKD0

11 лет назад, 19 февраля 2008 года умер Егор Летов. Даже если вы не знакомы с его песнями, в вашей жизни точно была компания (и не одна!), назойливо распевающая «Все идет по плану», а мозг исправно подсказывает, что после «ооо» следует «моя оборона».

Противоречивые тексты Летова становятся темой научных статей, их орут во дворах, по ним защищают диссертации и пишут на заборе; они остаются современными и сейчас.

В честь годовщины смерти главного поэта русского панка мы подготовили небольшое корпусное исследование по его текстам и визуализировали самые интересные находки.

https://telegra.ph/Novyj-mertvyj-horoshij-vizualizaciya-tekstov-Grazhdanskoj-Oborony-02-19

Нейросеть-композитор учится у Баха, Бетховена и Шопена

Команда из Университета Дьюка создает музыкальные произведения, обучая алгоритмы на сочинениях композиторов-классиков.

Сама идея сочинения музыки автоматическим способом, с минимальным участием человека, имеет долгую историю. Сохранились сведения об игре «Музыкальные кости», существовавшей в XVIII веке. Участники брали небольшие музыкальные фрагменты и комбинировали их в порядке, который указывали брошенные на стол игральные кости. Первым же музыкальным произведением, полностью сочиненным компьютером, является «Illiac Suite» (1955-1956).

С тех пор исследователи опробовали множество вероятностных моделей и обучаемых алгоритмов для автоматизированного создания музыки.

Ученые из Университета Дьюка исследуют возможности использования для создания музыки вероятностных моделей временных рядов (в частности, скрытых марковских моделей и изменяющихся во времени авторегрессионных моделей) для алгоритмического создания музыки в стиле фортепианных произведений эпохи Романтизма.

Сочинения получаются вполне благозвучные. Однако ученые признаются, что пока не смогли «объяснить» машине-композитору законы развития мелодии.

Самый лучший результат выходит, если основывать обучение на музыкальных произведениях, состоящих преимущественно из консонантных интервалов. Таких, как, например, «Ода к радости» Бетховена или Канон Пахельбеля.

В «Яндексе» последовали примеру американских ученых и на днях объявили о созданной с помощью нейросети пьесе для альта с оркестром, которую 24 февраля, на закрытии Зимнего международного фестиваля искусств в Сочи, исполнил оркестр «Новая Россия». Однако искусственный интеллект сгенерировал лишь фортепианные партии, а превратил творение машины в полноценное музыкальное произведение и сделал его оркестровку уже человек — композитор Кузьма Бодров.

Больше примеров и подробности о том, как это работает — здесь.

Проработанная историческая обстановка — одна из причин любви критиков и фанатов к видеоиграм Assassin’s Creed. Действие Assassin’s Creed: Origins происходит в эллинистическом Египте; чтобы точно воссоздать эпоху, разработчики игры из Ubisoft обратились к египтологам.

В ходе совместной работы авторы задумались, насколько долгим и трудоемким до сих пор остается процесс перевода древнеегипетского языка. Так появилась идея проекта The Hieroglyphics Initiative — машинного переводчика египетских иероглифов. И фанаты Assassin’s Creed за одну ночь помогли собрать материал для его обучения!

https://telegra.ph/Kak-gejmery-drevneegipetskoe-pismo-rasshifrovyvali-03-03

​​Спасение утопающих ученых

Статьи в научных журналах — главный продукт современного ученого. Ежегодно исследователи производят около миллиона публикаций. Навигация в этом огромном информационном потоке остается нерешенной задачей. Одна из ключевых проблем — содержание научных статей трудно индексировать для электронного поиска. Мощным подспорьем здесь могут послужить алгоритмы машинного обучения (ML) и обработка естественного языка (NLP).

Уже сейчас существуют системы поиска, позволяющие находить в огромных массивах данных не просто ключевые слова, а скрытые взаимосвязи, и ранжировать результаты по релевантности. Увы, пока семантический анализ в системах поиска далек от идеального. Использование алгоритмов машинного обучения и NLP позволит улучшить качество поиска научных статей и существенно упростит работу.

Стартапы, внедряющие семантический поиск по научным статьям, уже существуют — например, Semantic Scholar. Многие из них предоставляют сервисы поиска близких по смыслу статей на основе ключевых слов, краткой аннотации (абстракта) или ссылки на документ. Получив их, такой поисковик возвращает близкие или смежные статьи в виде сети.

Близость статей передают через силу (вес) связей в получившейся сети. Так пользователь может увидеть на группы наиболее схожих статей в виде плотных клубков.

Еще научный поисковик может использовать рекомендательную систему, как в Amazon или Netflix. Статьи, которые понравились пользователю А, могут рекомендовать пользователю B, у которого схожие научные предпочтения.

В биомедицине поисковики пытаются искать не только по текстам, но и по изображениям. Однако результаты их анализа всё ещё требуют проверки человеком — алгоритмы компьютерного зрения не дают стопроцентной точности.

Ксения Михайлова

Большинство из наших читателей наверняка слышали про языковые корпуса: Британский национальный корпус (BNC), Корпус языка Пушкина, Национальный корпус русского языка (НКРЯ) с его подкорпусами — газетным, поэтическим, диалектным, историческим...

Но иногда лингвистам для исследований нужны совершенно нестандартные коллекции текстов, и сегодня мы рассказываем о таких необычных корпусах — от рассказов о грушах до учебников русского языка.

https://telegra.ph/Pomedlennee-ya-zapisyvayu-03-03

Как поздравляют российских женщин? Изучаем корпус поздравлений с 8 марта — и генерируем собственные с помощью марковской цепи!

СПОЙЛЕР: в процессе изучения этих текстов у нас взорвались три стереотипометра и еще кое-что полыхнуло.

https://telegra.ph/Smejtes-i-detej-rozhajte-iz-chego-sdelany-pozdravleniya-s-8-marta-03-08

Долгое время лингвистика входила в число классических гуманитарных наук, но все изменилось с появлением работ Фердинанда де Соссюра и его последователей-структуралистов в начале XX в. Именно благодаря ним в 40-50-х гг. лингвистика привлекла внимание математиков и инженеров, что повлекло за собой рождение новой дисциплины — компьютерной лингвистики.

Несмотря на то, что компьютерная лингвистика считается относительно молодой наукой, современному человеку уже сложно представить свою жизнь без существования голосовых помощников, эффективных веб-поисковиков или автоматических переводчиков.

Рассказываем о развитии дружбы лингвистики с точными науками: https://telegra.ph/Kak-lingvistika-stala-blizkoj-podrugoj-matematiki-i-informatiki-03-03

Сторителлинг — исскусство рассказывать истории — существует уже не одно тысячелетие. Как оно трансформировалрсь в век цифровых технологий? Каким образом вписать статистику в увлекательный сюжет? Какую роль в data-сторителлинге играет визуализация? Об этом — наша сегодняшняя статья.

https://telegra.ph/Data-storitelling-dannye-govoryat-sami-za-sebya-12-23

Исследователи из Стэнфордского университета решили проверить, как выглядят эмоции из литературных произведений, если их перенести на карту города, и провели количественный анализ английских романов XVIII и XIX века, события которых происходят в Лондоне.

Знакомим вас с нарративной географией и рассказываем, какие технологии использовались в исследовании, в какой части Лондона герои счастливее и как это меняется со временем.

https://telegra.ph/Strah-i-schaste-v-Londone-geografiya-ehmocij-03-11

​​Как лайки влияют на наш мозг

Лайки появились совсем недавно, но уже стали неотъемлемой чертой общения в сети. Раньше психологи, антропологи и социологи пытались разобраться в сути явления с помощью опросов или других косвенных методов. Сегодня ученые получили возможность заглянуть прямо в мозг — как он воспринимает лайки, как видоизменяются и адаптируются сформировавшиеся в течение долгого времени механизмы к новому феномену социальной жизни.

Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) позволяет с высоким пространственным разрешением оценить активность разных участков головного мозга во время выполнения разных дел, в том числе в процессе общения. Сложно вести светскую беседу, находясь внутри МРТ-сканнера, но при изучении коммуникации в социальных сетях сегодня можно обойтись и без собеседника.

В ходе эксперимента 58 участникам предъявлялись фотографии из Инстаграма: собственные снимки и фото других участников. После просмотра каждой фотографии можно было нажатием кнопки обозначить лайк или просто переключиться на новую фотографию. Все это время регистрировалась активность мозга. Далее участникам предъявлялись их собственные фотографии из соцсетей с уже проставленными лайками от других людей.

Так исследователи выделили зоны мозга, активирующиеся только в тех случаях, когда человек лайкал фотографию, и области, активность которых проявляется при просмотре собственной фотографии с большим количеством лайков.

После наложения картинок исследователи выделили области мозга, задействованные в обоих случаях:

На сегодня в мозге человека достаточно хорошо изучена система «вознаграждения» (reward system) — в первую очередь в ходе экспериментов в сфере нейроэкономики. В таких экспериментах обычно моделируются ситуации с выигрышем или потерей денежных средств и регистрируется активность мозга в случае удачи.

Так же существует пул исследований, посвященных изучению эмоционального отклика в мозге человека в момент возникновения положительных эмоций в ходе общения с другими людьми. Одно из важнейших отличий в этих двух ситуациях: «исчисляемость» реакции в случае с деньгами, возможность выделить отдельные «кванты». В ходе общения гораздо сложнее выделить какой-то единый эквивалент и лайки как раз позволяют это сделать.

Исследователи сравнили активность мозга в эксперименте с результатами предыдущих исследований и оказалось, что задействованы обе системы.

Получается, наш мозг вполне всерьез воспринимает лайки. Это помогает объяснить, почему мы постоянно обновляем страницы социальных сетей и смотрим, как изменяется заветное число под фотографией или постом.

Ирина Зябрева

Мы перешли к системе, в которой компьютеры все меньше контролируются человеком. Вместо того чтобы вручную писать алгоритмы, управляющие поведением компьютера, мы часто просим машину написать свои собственные инструкции — на основе имеющегося опыта и некоторой модели проблемы, которую нужно решить. Это называется машинным обучением.

Гуманитарии могут внести вклад в этот образовательный проект, потому что они уже знакомы с одной из главных задач машинного обучения — поиском закономерностей в изменчивом человеческом поведении.

Гуманитарные науки несут в себе разумный скептицизм и критическое отношение к количественным данным и подходам.

Однако скептицизм — не единственное, что могут предложить гуманитарии. Они могут показать, что проблема не в только машинном обучении или алгоритмах, но в самом сложной и непредсказуемой сущности человека, культуры и общества. Сотрудничая с технарями и вдумчиво анализируя количественные модели, гуманитарные исследователи могут действительно приблизить людей к пониманию того, как функционируют сложные механизмы культуры.

https://telegra.ph/Zachem-nuzhny-gumanitarii-v-ehpohu-mashinnogo-obucheniya-03-28

Наблюдать за появлением нового языка в XXI веке — редкая возможность, и у нас она есть! В октябре 2011 года Apple добавила emoji как международную клавиатуру. С тех пор цифровой язык развился настолько, что сейчас половина комментариев и хэштегов в Instagram содержат эмодзи.

А если у смайликов есть своя клавиатура, значит это фактически новый искусственный язык, и, применяя методы машинного обучения и обработки естественного языка, можно понаблюдать за его семантикой и обнаружить любопытные скрытые закономерности. 😎💻💡

https://telegra.ph/CHto-v-smajlike-tebe-moem-03-30