Исследование проходило в рамках гибридной методологии проекта импринта «Лингва», концепция которого в 2026 году звучит как «География языка». Чтобы зафиксировать объективную картину того, о чем пишут авторы, — помимо экспертного и народного интернет-голосования, — организаторы обратились к современным текстам. Аналитические модели обработали более 6 500 книжных новинок, выпущенных издательством «АСТ-Азбука» с декабря 2025 года по настоящий момент.
Внедрение подобных передовых IT-решений в гуманитарный проект стало возможным в результате технологической трансформации самого книжного рынка. За последние годы российская издательская отрасль столкнулась с необходимостью масштабного юридического аудита выпускаемых и уже изданных текстов на предмет соблюдения обновленных требований законодательства (отслеживание возрастных маркировок, деликатных тем и информации, ограниченной к распространению). Осуществлять сплошной комплаенс-контроль десятков тысяч рукописей вручную оказалось физически невозможным, поэтому IT-команды издательств разработали и внедрили специализированные алгоритмы. Как показала практика, инфраструктура обработки естественного языка, созданная для автоматизации правового мониторинга, является мощнейшим филологическим инструментом. Команда data-специалистов смогла дообучить и адаптировать эту систему для исследовательской задачи проекта «Слово года».
ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР ИЗДАТЕЛЬСТВА «АСТ-АЗБУКА» ТАТЬЯНА ГОРСКАЯ:
Писатели первыми замечают глобальное новое и переносят это в книги, а проект «Слово года» помогает нам увидеть, о чем говорит современная литература и что волнует людей сегодня — в масштабе. Чтобы разобраться в тысячах текстов, мы обратились к алгоритмам: они помогли найти ключевые смыслы, темы-рефрены и слова, точнее всего описывающие наше время. Сохраняя традиции, издательство сегодня осваивает новые инструменты — и это помогает нам лучше понять самих себя.Для глубокой смысловой работы с книгами разработчики развернули закрытую инфраструктуру на базе нейросетевой модели QWEN — одной из самых продвинутых систем нового поколения, архитектура которой позволяет многоуровнево работать с огромными массивами текстов, гибко менять задачи, а главное работать с данными сугубо в контуре издательства.
ГЛЕБ ДАВЫДОВ, ДИРЕКТОР ПО ЦИФРОВЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ ИЗДАТЕЛЬСТВА «АСТ-АЗБУКА»:
Перед алгоритмами стояла задача не просто механически посчитать слова, а выявить смысловую фактуру современной литературы. Наша команда выстроила многоступенчатый процесс. На этапе машинного обучения (ML) модель привела всю лексику к начальной форме, а затем отсекла лексический шум: структурные элементы текста (такие как «глава» и «часть»), числительные, предлоги, союзы и технические перечисления, используемые в выходных типографских данных. Кроме того, мы задействовали алгоритм TF-IDF. Это специальная статистическая мера: она «пессимизирует» слишком общие для всей речи слова (которые встречаются вообще везде) и «подсвечивает» ту лексику, которая имеет особый вес и уникальную значимость именно в анализируемой выборке новинок. Таким образом аналитика показала то, что действительно волнует авторов и читателей прямо сейчас.
ТОП-30 СЛОВ СОВРЕМЕННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ — 2026
По итогам многоуровневой очистки данных система машинного обучения сформировала итоговый рейтинг. В него вошли самые частотные существительные и прилагательные из актуальных книг.Слова в порядке убывания частотности:
1. Время
2. Человек
3. Новый
4. Жизнь
5. Дом
6. Слово
7. Вопрос
8. Место
9. Большой
10. Работа
11. Мир
12. Момент
13. Внимание
14. Главный
15. Период
16. Язык
17. Власть
18. Связь
19. История
20. Отношение
21. Земля
22. Город
23. Деньги
24. Решение
25. Возможность
26. Ребенок
27. Женщина
28. Дело
29. Процесс
30. Система
ПОДРОБНЫЙ ПРЕСС-РЕЛИЗ — ПО ССЫЛКЕ.