Przyczynek do badań nad możliwością zastosowania algorytmu k-średnich do typologii postaci z bajek ludowych

Resumen

Klasyfikacja postaci z baśni ludowych przy użyciu metod statystycznych – zwłaszcza tych związanych z uczeniem maszynowym bez nadzoru – pozostaje w dużej mierze niezbadanym obszarem w ramach folklorystyki. Za koncepcyjne podstawy takich badań można uznać kilka tradycji intelektualnych, w tym formalizm, strukturalizm oraz kognitywne podejścia do badań nad formami mitycznymi, które łączy nacisk na identyfikację powtarzających się wzorców w tekstach folklorystycznych. W ostatnich latach algorytmy klastrowania uległy znacznemu rozwojowi. Ich obecny stan zaawansowania wydaje się wystarczający, by sprostać podstawowym wymaganiom analiz wprowadzających w folklorystyce. Badanie przedstawione w niniejszym artykule zostało zaprojektowane tak, aby dostarczyć jednoznacznych i interpretowalnych wyników, a cel ten został pomyślnie osiągnięty. Chociaż wyniki sugerują, że zastosowanie algorytmów klastrowania w badaniach folklorystycznych jest bardzo obiecujące, kwestia ciągłości między powstałymi grupami pozostaje problematyczna. Rozwiązanie tego wyzwania wymaga dalszej refleksji teoretycznej oraz opracowania ram metodologicznych zdolnych do uwzględnienia płynnego i nakładającego się charakteru klasyfikacji postaci z opowieści ludowych.