숨겨진 연결고리: 페르시아 시의 네트워크 분석

이 연구는 고전 페르시아 시의 네트워크 분석을 통해 시인들 간의 영향 관계를 밝히고, 덜 알려진 시인들의 중요성을 부각하며 디지털 인문학에 새로운 가능성을 제시합니다.

고전 페르시아 시의 세계를 재조명하다: Kourosh Shahnazari와 Seyed Moein Ayyoubzadeh는 최근 논문 **"NAZM: Network Analysis of Zonal Metrics in Persian Poetic Tradition"**에서 컴퓨터 모델을 활용, 페르시아 시인들 간의 영향 관계를 흥미롭게 밝혀냈습니다. 단순한 비교를 넘어, 다차원적인 유사성 네트워크를 구축하여 시인들의 상호 작용을 시각화한 것입니다.

Ganjoor 코퍼스의 힘: 방대한 페르시아 시 데이터베이스인 Ganjoor 코퍼스를 기반으로, 연구진은 각 시인의 작품을 의미론, 어휘, 스타일, 주제, 운율 등 다섯 가지 측면에서 분석했습니다. 각 측면은 가중치가 부여된 유사성 행렬로 표현되고, 이것들이 종합되어 시인 간의 영향 관계를 보여주는 거대한 그래프를 생성합니다. 이는 마치 거대한 지도처럼, 페르시아 문학사의 숨겨진 연결들을 드러냅니다.

중심 인물과 숨은 영웅들: 네트워크 분석을 통해, 단순히 유명한 시인들뿐 아니라, 그들의 네트워크에서 중요한 역할을 했지만 상대적으로 덜 알려진 시인들까지 밝혀낼 수 있었습니다. 연구진은 차수 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 고유 벡터 중심성, Katz 중심성 등 다양한 척도를 활용하여 네트워크 내의 핵심 인물과 그들의 영향력을 정량적으로 분석했습니다.

문학 사조의 재해석: Louvain 커뮤니티 탐지 알고리즘을 사용하여, 유사한 스타일과 주제를 공유하는 시인들의 그룹(문학 사조)을 분류했습니다. 흥미롭게도, 이 결과는 Sabk-e Hindi, Sabk-e Khorasani, Bazgasht-e Adabi와 같은 기존에 알려진 문학 사조와 밀접하게 일치하는 것으로 나타났습니다. 이는 이 연구의 신뢰성을 더욱 높여줍니다.

디지털 인문학의 새로운 지평: 이 연구는 계산 언어학과 문학 연구의 성공적인 융합을 보여줍니다. 단순히 과거의 문학을 재해석하는 것을 넘어, 디지털 인문학 연구에 새로운 가능성을 제시하며, 앞으로 더욱 폭넓은 연구를 위한 기반을 마련했습니다. 이 연구는 페르시아 문학뿐만 아니라, 다른 문학 전통을 분석하는 데에도 적용 가능한 훌륭한 모델을 제공합니다. 이는 마치 새로운 렌즈를 통해 문학사를 바라보는 것과 같습니다. 숨겨진 연결고리를 찾아, 문학의 깊이를 더욱 탐구해 보는 것은 어떨까요?