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 los arcos emocionales de los hablantes interpretando la temperatura emocional de su diálogo a medida que evoluciona a lo largo de la narrativa.

El la investigación, de la Universidad de Carleton en Ottawa, se titula Dinámica de las emociones en los diálogos de las películas e incluye análisis de personajes centrales en películas conocidas como El resplandor y Casino. Está pensado como una base potencial para el análisis de aprendizaje automático y el mapeo del discurso del mundo real en diversos canales, como hilos de redes sociales y transcripciones de consultas de psicología.

El trabajo propone un marco de dinámica de emociones de expresión (UED) basado en métricas similares de la investigación en psicología, y es el primero en modelar las emociones del diálogo de la historia por personaje, en lugar de calcular la temperatura emocional promedio en el diálogo agregado a lo largo. de una película

Un mapa de palabras derivado del diálogo de Jack Nicholson en The Shining (1980), mapeado en color para valencia contra el estado emocional en reposo del personaje. Fuente: https://arxiv.org/pdf/2103.01345.pdf

Los componentes de UED incluyen base de operaciones (un estado emocional típico o de "reposo"); variabilidad (la medida en que las emociones son volátiles y es probable que cambien rápidamente); y tasas de aumento/recuperación (la capacidad de los personajes para regular las emociones desafiantes).

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

El trabajo está diseñado para ayudar a responder algunas cuestiones desafiantes en la teoría literaria, que incluyen: la medida en que los personajes verbalizan sus emociones directamente sobre una narración; la medida en que una trama se puede inferir directamente del diálogo; la identificación de un punto en una narración 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 línea indica el tiempo narrativo, profundizándose en rojo a medida que la narración llega a su fin. Las líneas punteadas negras indican los ejes mayor y menor de una elipse que encapsula a los personajes principales el 95 % de la duración (no se muestra en el gráfico, para mayor claridad).

Siguiendo los guiones

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

El texto fue procesado con NLTK WordNet Lematizador, produciendo 5,673,201 tokens de palabras de procesamiento del lenguaje natural (NLP), y a cada personaje le quedan alrededor de 1,376 tokens por película.

Los investigadores señalan que la evaluación de las palabras de esta manera solo toma en contexto 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 de palabras agregada compensa esta falta de contexto.

Variabilidad emocional

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

Tal vez como era de esperar, la creación de Android de Brent Spiner Cmdr. Datos de la Star Trek La franquicia de películas muestra la menor variabilidad emocional entre los personajes estudiados, aunque solo supera por poco a su compañero de equipo humano Riker (el personaje de Jonathan Frakes en la serie).

El artículo confirma nuestra instintiva comprensión que es probable que las emociones alcancen su punto máximo y se resuelvan de alguna manera (negativa o positivamente) en el 10-15% final de la narración, donde el conflicto desarrollado debe abordarse de alguna manera. La investigación encontró que las declaraciones negativas de los personajes de una película aumentan en un 2 % durante su duración, llegando al 91 % en el clímax de la narración, mientras que las palabras positivas también disminuyen, aunque de manera menos marcada, durante el mismo período de tiempo.

Otros factores

Los investigadores tienen la intención de desarrollar el trabajo para aplicarlo a una variedad de dominios, incluidas las políticas públicas, la salud pública y las 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 pautas éticas de 7 puntos que deben tenerse en cuenta al utilizar estas técnicas.

Como ha señalado la investigación reciente del Consejo Sueco de Medios, hay muchos factores no textuales que deben tenerse en cuenta cuando se intenta medir la temperatura emocional de una narración, ya que el contexto, la música, las señales visuales y los factores temporales tácitos (como el silencio) contribuyen en gran medida a la significado del discurso.

El contexto es particularmente importante: uno aprendería, por ejemplo, muy poco sobre el estado emocional del astronauta varado de Keir Dullea en la película de Stanley Kubrick. 2001: Una odisea del espacio (1968) estudiando el guión, ya que ese personaje ha sido ampliamente entrenado para mantener una mentalidad de resolución de problemas en circunstancias altamente estresantes. Además, muchas películas emocionalmente discursivas hacer un uso escaso del diálogo.