Настоящий проект представляет собой интерактивную визуализацию сети нобелевских лауреатов по литературе и упоминаемых ими персон, построенную на основе OWL-онтологии. Граф отражает интеллектуальные связи между писателями через их речи и лекции: кого они цитировали, чьи произведения упоминали, к каким культурным традициям обращались.
Алгоритм Лувена выявляет скрытые литературные сообщества, а географическая карта показывает глобальное распределение культурных влияний.
Проект выполнен в рамках подготовки выпускной квалификационной работы на программе «Цифровые методы в гуманитарных науках» (НИУ ВШЭ, 2026).
This project presents an interactive network visualization of Nobel Literature laureates and the people they mention in their speeches and lectures, built on an OWL ontology. The graph captures intellectual connections between writers — who they quoted, whose works they referenced, and which cultural traditions they engaged with.
The Louvain community detection algorithm reveals hidden literary clusters, while the geographic map illustrates the global distribution of cultural influence.
The project was developed as part of a graduation thesis in the Digital Humanities programme (HSE University, 2026).
Настоящий проект представляет собой интерактивную визуализацию сети нобелевских лауреатов по литературе и упоминаемых ими персон, построенную на основе OWL-онтологии. Граф отражает интеллектуальные связи между писателями через их речи и лекции: кого они цитировали, чьи произведения упоминали, к каким культурным традициям обращались.
Алгоритм Лувена выявляет скрытые литературные сообщества, а географическая карта показывает глобальное распределение культурных влияний.
Проект выполнен в рамках подготовки выпускной квалификационной работы на программе «Цифровые методы в гуманитарных науках» (НИУ ВШЭ, 2026).
This project presents an interactive network visualization of Nobel Literature laureates and the people they mention in their speeches and lectures, built on an OWL ontology. The graph captures intellectual connections between writers — who they quoted, whose works they referenced, and which cultural traditions they engaged with.
The Louvain community detection algorithm reveals hidden literary clusters, while the geographic map illustrates the global distribution of cultural influence.
The project was developed as part of a graduation thesis in the Digital Humanities (HSE University, 2026).