МУЛЬТИДЖЕРЕЛЬНИЙ АЛГОРИТМІЧНИЙ АНАЛІЗ ЧИТАЦЬКИХ І КОМЕРЦІЙНИХ ТРЕНДІВ КНИЖКОВОГО РИНКУ

Автор(и)

  • Володимир ДРУЖИНІН Київський національний університет імені Тараса Шевченка image/svg+xml Автор https://orcid.org/0009-0009-5049-0099
  • Євгеній БАТРАК Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" Автор https://orcid.org/0000-0003-3027-4507
  • Наталія ЦЬОПА Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" Автор https://orcid.org/0000-0002-3215-0711
  • Ольга НІКОЛЕНКО Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" Автор https://orcid.org/0009-0003-2304-7821

DOI:

https://doi.org/10.17721/ISTS.2025.10.96-110

Ключові слова:

інтегрований аналіз даних, кросплатформне порівняння, відкриті дані, алгоритмічний аналіз, кластеризація, моделювання читацької поведінки

Анотація

Вступ. Книжковий ринок зазнає швидких трансформацій під впливом цифрових платформ, а вчасне виявлення літературних трендів стає критично важливим для видавництв, що працюють із перекладною літературою. Мета дослідження – створення й обґрунтування інтегрованої моделі мультиджерельного аналізу ключових читацьких і комерційних показників за даними Goodreads, Amazon і The New York Times Bestsellers для забезпечення виявлення закономірностей формування літературних трендів та уточнення методологічних підходів до прогно-зування їхньої динаміки.

Методи. Проаналізовано 280 книжок із Goodreads Choice Awards 2024, 225 видань зі списку Amazon Best Books 2024 і 949 книжок рейтингу NYT Bestsellers. Дані збирали Python-скриптами (Selenium, BeautifulSoup), очищали та нормалізували (pandas, numpy). Використано статистичний аналіз, PCA і кластеризацію K-Means для порівняння читацьких, комерційних і медійних показників.

Результати. Аналіз трьох джерел виявив виразні закономірності та спільні тенденції. На рівні читацьких уподобань (Goodreads) найширшу аудиторію зберігають жанри Romance і Fiction, тоді як History та Nonfiction стабільно демонструють високі рейтинги. Окремо виділяються "приховані перлини" – жанри World War II, Mental Health і Health, які поєднують високу оцінку з невеликим охопленням і відкривають можливості для цільового просування.  У комерційному сегменті (Amazon) переважають паперові формати Hardcover і Paperback, а Kindle Edition залиша-ється найдоступнішим за ціною. Преміальні ніші, як-от Epic Fantasy та регіональна художня проза, утримують найвищі середні ціни, що підтверджує готовність читачів інвестувати у винятковий контент. Кореляційний аналіз засвідчив відсутність прямого зв'язку між вищою ціною і кращим рейтингом, проте показав помірну залежність між кількістю доступних форматів і загальною вартістю.  Медійна видимість (NYT Bestsellers) свідчить, що тривалий інтерес публіки забезпечують дитячі серії та нехудожня література: окремі видання залишаються у списку понад 300 тижнів. Сезонність дебютів має два піки – у першому та третьому кварталах, що підвищує шанси книжок на довготривалу присутність у рейтингах.  У підсумку лише вісім видань одночасно досягли високих показників за читацькими, ринковими та медійними критеріями, демонструючи збалансований успіх і найбільший потенціал для перекладу та міжнародного просування.

Висновки. Інтегрований аналіз трьох джерел показав, що комерційний успіх книжки не визначається одним фактором: потрібне поєднання стійкої читацької уваги, збалансованої цінової політики та здатності довго зали-шатися у публічному полі. Таке комплексне бачення дає змогу видавцям планувати портфель не лише за жанровими пріоритетами, а й за довгостроковою економічною доцільністю. Важливо враховувати й часові коливання попиту, адже ринкові цикли впливають на ефективність маркетингових і перекладацьких кампаній. Зіставлення читацьких, комерційних і медійних критеріїв створює основу для точнішого прогнозування та мінімізує ризик одноразових успіхів. У підсумку отримані дані формують методологічну базу, яка допомагає приймати стратегічні рішення щодо перекладу, інвестицій і розвитку міжнародних проєктів.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

Kousha, K., & Thelwall, M. (2016). Can Amazon.com reviews help to assess the wider impacts of books? Journal of the Association for Information Science and Technology, 67(3), 566–581. https://doi.org/10.1002/asi.23404

Kousha, K., Thelwall, M., & Abdoli, M. (2017). Goodreads reviews to assess the wider impacts of books. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(8), 2004–2016. https://doi.org/10.1002/asi.23805

Maity, S. K., Panigrahi, A., & Mukherjee, A. (2018). Analyzing Social Book Reading Behavior on Goodreads and how it predicts Amazon Best Sellers (No. arXiv:1809.07354). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1809.07354

Pruett, J. (2022). New York Times Hardcover Fiction Bestsellers (1931–2020). Post45 Data Collective. https://doi.org/10.18737/CNJV1733p4520220211

Опубліковано

2025-12-29

Номер

Розділ

Інформаційні системи та технології

Як цитувати

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають