मूवी स्क्रिप्ट्स से भावनात्मक गतिविधियों का मैपिंग

कैनेडियन शोधकर्ताओं ने हजारों मूवी स्क्रिप्ट्स का उपयोग करके एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित किया है जो स्पीकर्स के भावनात्मक तापमान को व्याख्या करके उनके संवाद के भावनात्मक आर्क्स को ट्रैक कर सकता है।

ओटावा में कार्लटन विश्वविद्यालय से यह शोध मूवी डायलॉग में भावना गतिविधि नामक है और इसमें द शाइनिंग और कैसिनो जैसी प्रसिद्ध फिल्मों के केंद्रीय पात्रों का विश्लेषण शामिल है। इसका उद्देश्य मशीन लर्निंग विश्लेषण और वास्तविक दुनिया के वार्तालाप के मानचित्रण के लिए एक संभावित आधार के रूप में किया गया है, जैसे कि सोशल मीडिया थ्रेड्स और मनोविज्ञान परामर्श के लिप्यंतरण में।

इस कार्य में मनोविज्ञान अनुसंधान से मिलते-जुलते मापदंडों पर आधारित एक फ्रेमवर्क ऑफ उत्तरांचली भावना गतिविधि (UED) का प्रस्ताव है, और यह पहला है जो प्रति-पात्र आधार पर कहानी संवाद से भावनाओं का मॉडल बनाता है, न कि एक फिल्म में संग्रहीत संवाद में औसत भावनात्मक तापमान की गणना करता है।

जैक निकोल्सन के संवाद से व्युत्पन्न एक शब्द-मैप द शाइनिंग (1980) में, वैलेंस के खिलाफ रंग-मैप किया गया है जो पात्र की आराम की भावनात्मक स्थिति है। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2103.01345.pdf

UED के घटकों में होम बेस (एक प्रतिष्ठित या ‘आराम’ की भावनात्मक स्थिति); परिवर्तनशीलता (भावनाओं की अस्थिरता और तेजी से बदलने की संभावना); और वृद्धि/पुनर्प्राप्ति दर (चुनौतीपूर्ण भावनाओं को नियंत्रित करने की पात्रों की क्षमता) शामिल हैं।

इस अमूर्त उदाहरण में, काली रेखा द्वारा दर्शाए गए पात्र की एक विक्षुब्ध या असंगत घटना-चालित भावनात्मक स्थिति से पुनर्प्राप्ति दर एक संबंधित पात्र की तुलना में बहुत कम है।

यह कार्य साहित्यिक सिद्धांत में कुछ चुनौतीपूर्ण मुद्दों का उत्तर देने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिनमें पात्रों द्वारा अपनी भावनाओं को सीधे एक कथा में व्यक्त करने की सीमा; एक कथा से सीधे एक पlot का अनुमान लगाने की सीमा; एक कथा में एक बिंदु की पहचान जहां केंद्रीय पात्र एक दूसरे के साथ सबसे अधिक विरोधाभासी हैं; और पात्रों की कठिन भावनाओं को नेगोशिएट करने और उनके परिणामों के बीच का अंतर।

द शाइनिंग के दो केंद्रीय पात्रों से संवाद का विश्लेषण करते समय, रेखा रंग कथा समय को दर्शाता है, जो कथा के अंत में गहरे लाल रंग में बदल जाता है।

स्क्रिप्ट्स का पालन

डेटा इंटरनेट मूवी स्क्रिप्ट डेटाबेस (आईएमएसडीबी) से 1,123 खुले मूवी स्क्रिप्ट्स से उत्पन्न किया गया था। प्रति मूवी में कम से कम 50 अंतर-पात्र आदान-प्रदान वाले पात्रों को ही माना गया, जिससे 54,518 पात्रों के कुल स्क्रिप्ट सामग्री से 2,687 पात्र अध्ययन विषय बचे।

पाठ को एनएलटीके वर्डनेट लेम्मेटाइज़र के साथ संसाधित किया गया, जिससे 5,673,201 प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) शब्द टोकन उत्पन्न हुए, जिसमें प्रति मूवी में प्रति पात्र लगभग 1,376 टोकन थे।

शोधकर्ताओं का उल्लेख है कि शब्दों का इस प्रकार का मूल्यांकन केवल शब्द के स्पष्ट भावनात्मक मूल्य को ही ध्यान में रखता है, न कि इसके आसपास के शब्दों (या तो उसी पात्र से या दृश्य में अन्य पात्र से) के साथ इसके संबंध को। हालांकि, शोधकर्ताओं का तर्क है कि अधिकांश शब्दों में एक प्रमुख प्राथमिक अर्थ होता है, और समग्र शब्द कैप्चर इस संदर्भ की कमी के लिए क्षतिपूर्ति करता है।

भावनात्मक परिवर्तनशीलता

निकाले गए मूवी स्क्रिप्ट्स में पात्रों की भावनात्मक परिवर्तनशीलता का 0>100 ग्राफ बनाने के लिए, पत्र में कैसिनो (1995) से शेरोन स्टोन के पात्र का उल्लेख किया गया है, हालांकि लिटिल एथेंस (2005) से जिल रिची का पात्र अस्थिरता में शीर्ष स्थान पर है, और हेशर (2010) में डेविन ब्रोचु का पात्र दूसरे स्थान पर है।

शायद अनुमानित रूप से, स्टार ट्रेक मूवी श्रृंखला से ब्रेंट स्पिनर का एंड्रॉइड सृजन कमांडर डेटा पात्रों में सबसे कम भावनात्मक परिवर्तनशीलता प्रदर्शित करता है, हालांकि मानव चालक दल के साथी राइकर (जोनाथन फ्रेक्स का पात्र श्रृंखला में) को केवल थोड़ा पीछे छोड़ता है।

इस पत्र में हमारी सहज समझ की पुष्टि होती है कि भावनाएं कथा के अंतिम 10-15% में किसी न किसी तरह से (नकारात्मक या सकारात्मक रूप से) चरम पर पहुंचती हैं और हल होती हैं, जहां विकसित संघर्ष को किसी न किसी तरह से संबोधित किया जाना चाहिए। शोध में पाया गया कि पात्रों द्वारा नकारात्मक कथन एक मूवी की अवधि में 2% बढ़ जाते हैं, जो कथा के चरम पर 91% तक पहुंच जाते हैं, जबकि सकारात्मक शब्द भी उसी समय के दौरान कम हो जाते हैं, हालांकि कम ध्यान देने योग्य।

अन्य कारक

शोधकर्ता कार्य को विकसित करने का इरादा रखते हैं ताकि इसे सार्वजनिक नीति, सार्वजनिक स्वास्थ्य और सामाजिक विज्ञान जैसे विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जा सके। वे उल्लेख करते हैं कि इस कार्य के निष्कर्षों को भावनात्मक राज्य मूल्यांकन के लिए एक पूर्ण मैट्रिक्स के रूप में नहीं माना जाना चाहिए, और उन्होंने 7-बिंदु नैतिक दिशानिर्देशों का एक टेम्पलेट प्रदान किया है जिसे इन तकनीकों का उपयोग करते समय विचार किया जाना चाहिए।

स्वीडिश मीडिया काउंसिल से हाल के शोध के अनुसार, जब कथा के भावनात्मक तापमान को मापने का प्रयास किया जाता है, तो कई गैर-पाठ्य कारकों पर विचार किया जाना चाहिए, क्योंकि संदर्भ, संगीत, दृश्य संकेत और अस्पष्ट कालिक कारक (जैसे कि मौन) वार्तालाप के अर्थ में बहुत योगदान करते हैं।

संदर्भ विशेष रूप से महत्वपूर्ण है: उदाहरण के लिए, स्टैनली कुब्रिक की 2001: ए स्पेस ओडिसी (1968) में कीर दुल्ले के फंसे हुए खगोलयात्री की भावनात्मक स्थिति के बारे में बहुत कम जानकारी प्राप्त होगी यदि केवल स्क्रिप्ट का अध्ययन किया जाए, क्योंकि उस पात्र को अत्यधिक तनावपूर्ण परिस्थितियों में समस्या-समाधान मानसिकता बनाए रखने के लिए व्यापक प्रशिक्षण दिया गया है। इसके अलावा, कई भावनात्मक रूप से विविध फिल्में संवाद का बहुत कम उपयोग करती हैं।