영화 스크립트에서 정서적 역학 매핑

캐나다 연구자들은 수천 개의 영화 대본을 사용하여 내러티브가 진행되는 동안 대화의 감정적 온도를 해석함으로써 화자의 감정적 호를 추적할 수 있는 기계 학습 프레임워크를 개발했습니다.

XNUMXD덴탈의 연구, 오타와의 Carleton University에서 자격이 주어집니다. 영화 대화의 감정 역학 와 같은 잘 알려진 영화의 중심 인물에 대한 분석을 포함합니다. 빛나는 와 카지노. 이는 소셜 미디어 스레드 및 심리학 상담 기록과 같은 다양한 채널에서 기계 학습 분석 및 실제 담론 매핑을 위한 잠재적 기반으로 의도되었습니다.

이 작업은 심리학 연구의 유사한 메트릭을 기반으로 발화 감정 역학(UED)의 프레임워크를 제안하고, 전체 대화에 걸쳐 집계된 대화에서 평균 감정 온도를 계산하는 대신 캐릭터별로 스토리 대화에서 감정을 모델링한 최초의 작업입니다. 영화의.

샤이닝(1980)에서 잭 니콜슨의 대화에서 파생된 단어 지도로, 캐릭터의 휴식 중인 감정 상태에 대한 원자가에 대한 색상 매핑입니다. 출처 : https://arxiv.org/pdf/2103.01345.pdf

UED의 구성 요소는 다음과 같습니다. 홈베이스 (전형적인 또는 '휴식' 감정 상태); 변동성 (감정이 변덕스럽고 빠르게 변하는 정도) 그리고 상승/회수율 (도전적인 감정을 조절하는 캐릭터의 능력).

논문의 이 추상적인 예에서 검은색 선으로 표시된 캐릭터는 해당 캐릭터보다 혼란스럽거나 부조화한 사건 중심의 감정 상태에서 회복되는 비율이 훨씬 낮습니다.

이 작업은 다음을 포함하여 문학 이론의 몇 가지 어려운 문제에 답하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 대화에서 플롯을 직접 추론할 수 있는 정도; 중심 인물이 서로 가장 상충되는 내러티브의 지점 식별; 어려운 감정을 협상하는 캐릭터의 능력과 그 결과의 차이.

<샤이닝>의 두 주인공의 대화를 분석해보면 선색은 서사적 시간을 나타내며 서사가 끝날수록 붉은색으로 짙어진다. 검은색 점선은 지속 시간의 95% 동안 주인공을 캡슐화하는 타원의 주요 축과 보조 축을 나타냅니다(명확성을 위해 그래프에는 표시되지 않음).

스크립트를 따라

데이터는 Internet Movie Script Database(IMSDB). 영화당 최소 50개 이상의 캐릭터 간 교환이 있는 캐릭터만 고려하여 대본 자료 코퍼스에 포함된 총 2,687개의 캐릭터 중 54개의 캐릭터 연구 대상을 남겼습니다.

텍스트는 NLTK WordNet으로 처리되었습니다. 레마타이저, 5,673,201개의 자연어 처리(NLP) 단어 토큰을 생성하며 각 캐릭터에는 영화당 약 1,376개의 토큰이 남습니다.

연구자들은 이러한 방식으로 단어를 평가하는 것은 주변 단어(장면의 동일한 캐릭터 또는 다른 캐릭터)와의 관계가 아니라 단어의 명시적인 감정적 가치만을 맥락으로 받아들인다는 점에 주목합니다. 그러나 연구원들은 대부분의 단어가 지배적 인 기본 감각, 집계 단어 캡처는 이러한 컨텍스트 부족을 보상합니다.

정서적 가변성

추출된 영화 대본에서 등장인물의 감정적 변동성을 나타내는 감소된 0>100 그래프를 개발하면서 이 논문은 Sharon Stone의 캐릭터를 카지노 (1995), 질 리치의 캐릭터는 리틀 아테네 (2005)는 Devin Brochu의 캐릭터와 함께 변동성 리그 XNUMX위를 차지했습니다. Hesher (2010) XNUMX위.

아마도 예상대로 Brent Spiner의 안드로이드 생성 Cmdr. 의 데이터 스타 트렉 영화 프랜차이즈는 인간 승무원 Riker(시리즈의 조나단 프레이크스의 캐릭터)를 간신히 이겼지만 연구된 캐릭터들 사이에서 감정적 변동성이 가장 적었습니다.

종이는 우리의 본능을 확인시켜줍니다. 이해 감정은 이야기의 마지막 10-15%에서 어떤 식으로든(부정적으로 또는 긍정적으로) 절정에 이르고 해결될 가능성이 있으며, 갈등이 어떤 식으로든 해결되어야 합니다. 연구에 따르면 영화 속 등장인물의 부정적인 발언은 영화가 진행되는 동안 2% 증가하여 내러티브의 절정에 이르면 91%까지 증가하는 반면, 긍정적인 발언도 같은 시간 프레임에서 덜 두드러지긴 하지만 감소하는 것으로 나타났습니다.

다른 요인

연구원들은 공공 정책, 공중 보건 및 사회 과학을 포함한 다양한 영역에 적용하기 위해 작업을 개발할 계획입니다. 그들은 작업 결과가 감정 상태 평가를 위한 완전한 매트릭스로 간주되어서는 안 되며 이러한 기술을 사용할 때 고려해야 하는 7가지 윤리 지침 템플릿을 제공한다고 지적합니다.

에서 언급 한 바와 같이 최근의 연구 스웨덴 미디어 위원회에 따르면 내러티브의 감정적 온도를 측정하려고 시도할 때 고려해야 할 많은 비텍스트적 요소가 있습니다. 담론의 의미.

컨텍스트가 특히 중요합니다. 예를 들어 Stanley Kubrick의 영화에서 Keir Dullea의 좌초된 우주비행사의 감정 상태에 대해 거의 알 수 없습니다. 2001 : 스페이스 오디세이 (1968) 대본을 연구함으로써 그 캐릭터는 스트레스가 많은 상황에서 문제 해결 사고 방식을 유지하도록 광범위하게 훈련되었기 때문입니다. 또한 감정적으로 담론적인 많은 영화 대화를 드물게 사용하다.