Mapeo de Dinámicas Emocionales a Partir de Guiones de Películas

Investigadores canadienses han utilizado miles de guiones de películas para desarrollar un marco de aprendizaje automático que puede rastrear arcos emocionales de los hablantes interpretando la temperatura emocional de su diálogo a medida que evoluciona a lo largo de la narrativa.

La investigación, de la Universidad Carleton en Ottawa, se titula Dinámicas Emocionales en Diálogos de Películas y incluye el análisis de personajes centrales en películas conocidas como El Resplandor y Casino. Está destinado a ser una base potencial para el análisis y mapeo de discursos del mundo real en canales diversos como hilos de redes sociales y transcripciones de consultas de psicología.

El trabajo propone un marco de dinámicas de emoción de enunciado (UED) basado en métricas similares de la investigación en psicología, y es el primero en modelar emociones a partir de diálogos de historias en una base por personaje, en lugar de calcular la temperatura emocional promedio en diálogos agregados en toda la película.

Un mapa de palabras derivado del diálogo de Jack Nicholson en El Resplandor (1980), mapeado en color a la valencia contra el estado emocional de descanso del personaje. Fuente: https://arxiv.org/pdf/2103.01345.pdf

Los componentes de UED incluyen base hogareña (un estado emocional típico o ‘en reposo’); variabilidad (el grado en que las emociones son volátiles y propensas a cambiar rápidamente); y tasas de aumento y recuperación (la capacidad de los personajes para regular emociones desafiantes).

En este ejemplo abstracto del papel, el personaje representado por la línea negra tiene una tasa de recuperación mucho más baja desde un estado emocional perturbado o discordante que un personaje correspondiente.

El trabajo está diseñado para ayudar a responder algunas cuestiones desafiantes en la teoría literaria, incluyendo: el grado en que los personajes verbalizan sus emociones directamente a lo largo de la narrativa; el grado en que una trama puede inferirse directamente del diálogo; la identificación de un punto en la narrativa donde los personajes centrales están más en desacuerdo entre sí; y la diferencia entre la capacidad de los personajes para negociar emociones difíciles y sus consecuencias.

Al analizar el diálogo de los dos personajes centrales de El Resplandor, el color de la línea indica el tiempo narrativo, profundizando en rojo a medida que la narrativa se acerca a su fin. Las líneas negras punteadas indican los ejes mayor y menor de una elipse que encierra el 95% de la duración de los personajes principales (no se muestra en el gráfico, por claridad).

Siguiendo los Guiones

Los datos se generaron a partir de 1,123 guiones de películas disponibles abiertamente en la Base de Datos de Guiones de Cine de Internet (IMSDB). Solo se consideraron personajes con un mínimo de 50 intercambios de personajes por película, lo que dejó 2,687 sujetos de estudio de personajes de un total de 54,518 personajes contenidos en el corpus de material de guión.

El texto se procesó con el lematizador WordNet de NLTK Lemmatizer, produciendo 5,673,201 tokens de palabras de procesamiento de lenguaje natural (NLP), con cada personaje quedando con alrededor de 1,376 tokens por película.

Los investigadores señalan que la evaluación de palabras de esta manera solo considera el valor emocional explícito de la palabra, en lugar de su relación con las palabras circundantes (ya sea del mismo personaje o de otro personaje en la escena). Sin embargo, los investigadores argumentan que la mayoría de las palabras tienen un sentido primario dominante, y que la captura agregada de palabras compensa esta falta de contexto.

Variabilidad Emocional

Al desarrollar un gráfico reducido 0>100 que representa la variabilidad emocional de los personajes a lo largo de los guiones de películas extraídos, el papel nota que el personaje de Sharon Stone en Casino (1995), aunque el personaje de Jill Ritchie en Little Athens (2005) encabeza la liga de volatilidad, con el personaje de Devin Brochu en Hesher (2010) en segundo lugar.

Quizás de manera predecible, el personaje de android Cmdr. Data de Brent Spiner en la franquicia de películas Star Trek muestra la menor variabilidad emocional entre los personajes estudiados, aunque solo supera por poco al compañero de tripulación humano Riker (el personaje de Jonathan Frakes en la serie).

El papel confirma nuestra comprensión instintiva de que las emociones probablemente alcancen su punto máximo y se resuelvan de alguna manera (negativa o positivamente) en los últimos 10-15% de la narrativa, donde el conflicto desarrollado debe abordarse de alguna manera. La investigación encontró que las declaraciones negativas de los personajes en una película aumentan un 2% a lo largo de su duración, aumentando al 91% en el clímax de la narrativa, mientras que las palabras positivas también disminuyen, aunque menos marcadamente, en el mismo período de tiempo.

Otros Factores

Los investigadores pretenden desarrollar el trabajo para aplicarlo a una serie de dominios, incluyendo política pública, salud pública y ciencias sociales. Señalan que los hallazgos del trabajo no deben considerarse una matriz completa para la evaluación del estado emocional, y proporcionan una plantilla de 7 puntos de pautas éticas que deben considerarse al utilizar estas técnicas.

Como señala una investigación reciente del Consejo de Medios de Comunicación de Suecia, hay muchos factores no textuales que deben considerarse al intentar evaluar la temperatura emocional de una narrativa, ya que el contexto, la música, las pistas visuales y los factores temporales no dichos (como el silencio) contribuyen en gran medida al significado del discurso.

El contexto es particularmente importante: por ejemplo, se aprendería muy poco sobre el estado emocional del astronauta varado de Keir Dullea en 2001: Una Odisea Espacial (1968) de Stanley Kubrick al estudiar el guión, ya que ese personaje ha sido entrenado extensamente para retener una mentalidad de resolución de problemas en circunstancias altamente estresantes. Además, muchas películas emocionalmente discursivas hacen un uso escaso del diálogo.