Česká literatura ve světě. Možnosti mapování ve velkém rozsahu (1820–2020)

0569674 - ÚČL 2023 RIV CZ cze J - Článek v odborném periodiku
Vimr, Ondřej - Rosiński, C.
Česká literatura ve světě. Možnosti mapování ve velkém rozsahu (1820–2020).
[Czech literature in the world. Large-scale mapping opportunities (1820–2020).]
Česká literatura. Roč. 70, č. 6 (2022), s. 711-734. ISSN 0009-0468. E-ISSN 2571-094X
Grant CEP: GA ČR(CZ) GJ20-02773Y
Výzkumná infrastruktura: CLB II - 90136
Institucionální podpora: RVO:68378068
Klíčová slova: Czech literature in translation * translation history * digital literary studies * 19th century * 20th century
Obor OECD: Literary theory
Impakt faktor: <0.1, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://kramerius.lib.cas.cz/uuid/uuid:cdf223c5-2c1f-4f5c-a700-745489c613b9

Příspěvek se zabývá českým přínosem ke světové literatuře za posledních 200 let pomocí komputační analýzy bibliografických dat velkého rozsahu. Příspěvek zkoumá možnosti rekonstrukce bibliografie překladů české literatury zpracováním datových souborů z OCLC (WorldCat.org), České literární bibliografie a Národní knihovny ČR. Data jsou následně využita pro tři případové studie. Sledována je dynamika genderového zastoupení, trendy cílových jazyků a za pomocí klastrování autorů na základě zastoupení v cílových jazycích též globální rozmanitost. Mimo jiné je identifikováno pět klastrů, z nichž jeden představuje globálně překládané autory, zatímco čtyři další klastry jsou etablovány ve specifičtějších kombinacích cílových jazyků.

This paper investigates the Czech contribution to the world literature over the past two centuries (1820-2020) from a global perspective. It uses computational methods to process and analyse data from the OCLC, Czech Literary Bibliography, and Czech National Library and delivers three case studies demonstrating the potential of computationally analysing Czech literature in translation. It analyses the dynamics of gender representation, target language trends, and the global diversity in terms of clustering authors according to their target language profiles. Among other things, the results identify five clusters of authors with one cluster represented globally, and the other four established in limited target language combinations.
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0341044