В статье предлагается подход к количественному анализу социальной струк- туры русских литературных сообществ на основе построения графа личных взаимодействий писателей. Актуальность исследования обусловлена дефицитом структурированных датасетов в данной предметной области и возрастающей ролью методов цифровых гуманитарных наук (Digital Humanities) в изучении социодинамики литературы. Эмпирической базой для построения математической модели сообщества послужил перечень авторов из официального «Кодификатора ЕГЭ по литературе» (2026 г.), что исключает преднамеренную связность авторов. С помощью нейросетевых моделей (DeepSeek, YandexGPT) и последующей верификации экспертом были собраны данные о социальных связях (личное общение, переписка, членство в союзах) для 102 русских писателей 1757–2003 гг. Проведенный анализ сетевой структуры социальных взаимосвязей между писателями выявил типичные для социальных сетей свойства графа. Для ранжирования писателей предложена комбинированная метрика, сочетающая локальную и глобальные центральности, показана ее корреляция с алгоритмом PageRank. Предложенный подход к построению графа социальных взаимодействий дает результаты, согласованные с экспертными источниками, и может быть использован для социодинамического анализа литературных сообществ. Методы анализа социальных сетей хорошо применимы для изучения литературных сообществ и позволяют предложить альтернативный подход к оценке статуса писателя через структуру личных связей.