Vajon van valamilyen közös minta a nagyon sok példányban elkelt könyvek között? Gépi tanulással szűrnék ki ezt, összehasonlítva a még kiadatlan kéziratokkal. Két szakember hisz abban, hogy megtalálhatja a következő sikertörténetet.

A Német Könyvkereskedelmi Egyesület adatai alapján évente hárommillió kézirat érkezik be a kiadókhoz. Ez túl sok anyag ahhoz, hogy a lektorok valamennyit figyelmesen el tudják olvasni, éppen ezért számos dokumentum olvasatlanul kerül vissza a szerzőkhöz. E kéziratok között bőven lehetnek olyanok, amelyekből bestseller is lehetne. A Qualifiction nevű hamburgi startup ezt a problémát akarja megoldani a Bestseller DNS nevű szoftverével. A Gesa Schöning és Ralf Winkler által kifejlesztett algoritmusok szövegeket elemezhetnek és kitalálhatják, hogy milyen eséllyel kerülhetnek fel az egyes kötetek a legnagyobb példányszámban értékesített könyvek listájára.

Hasonló furfangos gépeken és találmányokon agyalt Trurl és Klapanciusz, Stanislaw Lem két tudós mérnöke a '70-es években, a startup fiatal titánjai valószínűleg nem mélyedtek el a lengyel szerző életművében.

Schöning közölte, hogy ilyen módon akarnak a kiadók kezébe egy olyan eszközt adni, amely az összes kéretlenül benyújtott szöveget képes rangsorolni. A termék egyelőre fejlesztés alatt van, de a végleges verzió képes lesz arra, hogy az adott mű tematikáját, személyi összefüggéseit, feszültségíveit és stílusát elemezze, s azokat összehasonlítsa a sikeres kiadványok jellemzőivel.

A Qualifiction a gépi tanulásra épít: a programot több ezer korábbi bestsellerrel és nem bestsellerrel tanították meg a különböző mintáknak és annak a felismerésére, hogy mitől lesz egy könyv sikeres a boltokban. Schöning hangsúlyozta, hogy olyan dolgokról van szó, amelyeket egy emberi olvasó nem biztos, hogy észrevenne. Így például minden ember tudja, hogy melyik stílust szereti (krimi, szépirodalom, sci-fi stb.) vagy hogy érdekli-e az alaptéma, de azt kevésbé veszi észre, hogy miként épül fel a háttérben apró elemekből egy adott karakter vagy bontakozik ki a cselekmény, hogyan vezetik a történetszálakat.

A startup társalapítója szerint az irodalmat értékelő gép nem öli ki a kreativitást, épp ellenkezőleg, így ugyanis a lektorok azokra a művekre koncentrálhatnak, amelyek megérdemlik a figyelmet. Az előszűrés által olyan új tehetséges írókat fedezhetnek fel, akik egyébként elkerülnék a szerkesztők figyelmét. Ráadásul a helyzetből a kiadók is profitálhatnak, hiszen egyrészt a munkatársak kevésbé lesznek leterheltek, másrészt a cégek jobban bízhatnak abban, hogy egy-egy végül kiadott alkotás sikeres lesz. A vállalkozást a két szakember nyáron alapította, és Schöning szerint a kiadók részéről eddig a reakciók többnyire pozitívak voltak.