Mapeamento de Dinâmicas Emocionais a Partir de Roteiros de Filmes

Pesquisadores canadenses utilizaram milhares de roteiros de filmes para desenvolver uma estrutura de aprendizado de máquina que pode rastrear arcos emocionais de falantes, interpretando a temperatura emocional de seu diálogo à medida que evolui ao longo da narrativa.

A pesquisa, da Universidade Carleton em Ottawa, intitula-se Dinâmicas Emocionais em Diálogos de Filmes e inclui análise de personagens centrais em filmes conhecidos, como O Iluminado e Casino. É destinada como uma base potencial para análise e mapeamento de discurso do mundo real em canais diversos, como threads de mídia social e transcrições de consultas de psicologia.

O trabalho propõe uma estrutura de dinâmicas emocionais de enunciado (UED) baseada em métricas semelhantes da pesquisa em psicologia e é o primeiro a modelar emoções a partir de diálogos de história em uma base por personagem, em vez de calcular a temperatura emocional média em diálogos agregados ao longo de todo o filme.

Um mapa de palavras derivado do diálogo de Jack Nicholson em O Iluminado (1980), mapeado por valência contra o estado emocional de repouso do personagem. Fonte: https://arxiv.org/pdf/2103.01345.pdf

Os componentes da UED incluem base caseira (um estado emocional típico ou ‘de repouso’); variabilidade (a extensão com que as emoções são voláteis e propensas a mudar rapidamente); e taxas de subida/recuperação (a capacidade dos personagens de regular emoções desafiadoras).

Neste exemplo abstrato do artigo, o personagem representado pela linha preta tem uma taxa de recuperação muito menor de um estado emocional perturbado ou discorde, em comparação com um personagem correspondente.

O trabalho é projetado para ajudar a responder a algumas questões desafiadoras na teoria literária, incluindo: a extensão com que os personagens verbalizam suas emoções diretamente ao longo da narrativa; a extensão com que uma trama pode ser inferida diretamente do diálogo; a identificação de um ponto na narrativa onde os personagens centrais estão mais em desacordo entre si; e a diferença entre a capacidade dos personagens de negociar emoções difíceis e suas consequências.

Ao analisar o diálogo dos dois personagens centrais de O Iluminado, a cor da linha indica o tempo narrativo, escurecendo para vermelho à medida que a narrativa se aproxima do final. As linhas pontilhadas pretas indicam os eixos principal e secundário de uma elipse que encapsula 95% da duração dos personagens principais (não mostrada no gráfico, por clareza).

Seguindo os Roteiros

Os dados foram gerados a partir de 1.123 roteiros de filmes disponíveis abertamente no Internet Movie Script Database (IMSDB). Apenas personagens com um mínimo de 50 trocas de diálogo entre personagens por filme foram considerados, o que deixou 2.687 estudos de personagens de um total de 54.518 personagens contidos no corpus de material de roteiro.

O texto foi processado com o Lemmatizer WordNet do NLTK, produzindo 5.673.201 tokens de processamento de linguagem natural (NLP), com cada personagem deixado com cerca de 1.376 tokens por filme.

Os pesquisadores observam que a avaliação das palavras desta forma só considera o valor emocional explícito da palavra, e não sua relação com as palavras circundantes (seja do mesmo personagem ou de outro personagem na cena). No entanto, os pesquisadores argumentam que a maioria das palavras tem um sentido primário dominante, e que a captura agregada de palavras compensa essa falta de contexto.

Variabilidade Emocional

Ao desenvolver um gráfico reduzido 0>100 representando a variabilidade emocional dos personagens nos roteiros de filmes extraídos, o artigo observa que o personagem de Sharon Stone em Casino (1995), embora o personagem de Jill Ritchie em Little Athens (2005) lidera a lista de volatilidade, com o personagem de Devin Brochu em Hesher (2010) em segundo lugar.

Talvez previsivelmente, a criação android de Brent Spiner, Cmdr. Data, da franquia de filmes Star Trek, exibe a menor variabilidade emocional entre os personagens estudados, embora apenas ligeiramente superando o companheiro de tripulação humano Riker (personagem de Jonathan Frakes na série).

O artigo confirma nossa compreensão instintiva de que as emoções tendem a atingir um pico e se resolver de alguma forma (negativa ou positivamente) nos últimos 10-15% da narrativa, onde o conflito desenvolvido deve ser abordado de alguma forma. A pesquisa encontrou que as declarações negativas dos personagens em um filme aumentam 2% ao longo de sua duração, atingindo 91% no clímax da narrativa, enquanto as palavras positivas também diminuem, embora de forma menos acentuada, ao longo do mesmo período.

Outros Fatores

Os pesquisadores pretendem desenvolver o trabalho para aplicá-lo a uma variedade de domínios, incluindo política pública, saúde pública e ciências sociais. Eles observam que os resultados do trabalho não devem ser considerados uma matriz completa para avaliação de estado emocional e fornecem um modelo de diretrizes éticas de 7 pontos que deve ser considerado ao utilizar essas técnicas.

Como observado por pesquisa recente do Conselho de Mídia da Suécia, existem muitos fatores não textuais que devem ser considerados ao tentar medir a temperatura emocional de uma narrativa, pois contexto, música, dicas visuais e fatores temporais não falados (como silêncio) contribuem muito para o significado do discurso.

O contexto é particularmente importante: por exemplo, aprenderíamos muito pouco sobre o estado emocional do astronauta preso de Keir Dullea em 2001: Uma Odisseia no Espaço (1968) de Stanley Kubrick, estudando o roteiro, pois esse personagem foi extensivamente treinado para manter uma mentalidade de resolução de problemas em circunstâncias altamente estressantes. Além disso, muitos filmes emocionalmente discursivos fazem uso parcimonioso do diálogo.