Отображение Эмоциональной Динамики Из Сценариев Фильмов

Канадские исследователи использовали тысячи сценариев фильмов для разработки рамки машинного обучения, которая может отслеживать эмоциональные арки говорящих, интерпретируя эмоциональную температуру их диалога по мере его развития на протяжении повествования.

Исследование, проведенное в Карлтонском университете в Оттаве, озаглавлено Эмоциональная Динамика В Диалогах Фильмов и включает анализ центральных персонажей в известных фильмах, таких как Сияние и Казино. Оно предназначено как потенциальная основа для анализа и отображения реального дискурса в различных каналах, таких как потоки социальных сетей и транскрипты консультаций по психологии.

Работа предлагает рамку динамики эмоций высказываний (UED) на основе аналогичных метрик из исследований психологии и является первой, которая моделирует эмоции из диалогов истории на основе персонажа, а не рассчитывает среднюю эмоциональную температуру в агрегированном диалоге на протяжении всего фильма.

Карта слов, полученная из диалога Джека Николсона в фильме Сияние (1980), цветовая карта валентности против эмоционального состояния персонажа в состоянии покоя. Источник: https://arxiv.org/pdf/2103.01345.pdf

Компоненты UED включают домашнюю базу (типичное или ‘спокойное’ эмоциональное состояние); вариативность (степень, в которой эмоции являются волатильными и склонными к быстрым изменениям); и скорости подъема/восстановления (способность персонажей регулировать сложные эмоции).

В этом абстрактном примере из статьи персонаж, представленный черной линией, имеет гораздо более низкую скорость восстановления от нарушенного или диссонансного событийно-обусловленного эмоционального состояния, чем соответствующий персонаж.

Работа разработана для решения некоторых сложных вопросов литературной теории, включая: степень, в которой персонажи вербализуют свои эмоции напрямую на протяжении повествования; степень, в которой сюжет можно вывести напрямую из диалога; определение точки в повествовании, где центральные персонажи наиболее противоречат друг другу; и разница между способностью персонажей договариваться о сложных эмоциях и их последствиями.

При анализе диалога двух центральных персонажей фильма Сияние, цвет линии указывает на время повествования, углубляясь до красного по мере приближения к концу повествования. Черные пунктирные линии указывают на основные и второстепенные оси эллипса, охватывающего 95% продолжительности основных персонажей (не показано на графике для ясности).

Следуя Сценарию

Данные были сгенерированы из 1 123 открытых сценариев фильмов из базы данных сценариев Internet Movie Script Database (IMSDB). Только персонажи с минимум 50 межперсонажных обменов на фильм были рассмотрены, что оставило 2 687 объектов исследования персонажей из общего числа 54 518 персонажей, содержащихся в корпусе сценарного материала.

Текст был обработан с помощью лемматизатора NLTK WordNet Lemmatizer, в результате чего получилось 5 673 201 токена естественного языкового процессора (NLP), при этом каждый персонаж остался с примерно 1 376 токенами на фильм.

Исследователи отмечают, что оценка слов таким образом учитывает только явную эмоциональную ценность слова, а не его отношение к окружающим словам (либо от того же персонажа, либо от другого персонажа в сцене). Однако исследователи утверждают, что большинство слов имеют доминирующий основной смысл, и что агрегированная захват слов компенсирует это отсутствие контекста.

Эмоциональная Вариативность

При разработке уменьшенной 0>100 графика, представляющего эмоциональную вариативность персонажей по извлеченным сценариям фильмов, статья отмечает, что персонаж Шэрон Стоун из Казино (1995), хотя Джилл Ричи из Маленький Афины (2005) возглавляет лигу волатильности, с персонажем Девина Брошу из Хешер (2010) на втором месте.

Возможно, предсказуемо, андроидная конструкция Брента Спайнера Cmdr. Data из франшизы фильмов Звездный путь демонстрирует наименьшую эмоциональную вариативность среди изученных персонажей, хотя едва опережает человеческого члена экипажа Райкера (персонаж Джонатана Фрейка в сериале).

Статья подтверждает наше интуитивное понимание того, что эмоции, вероятно, достигают пика и разрешаются каким-то образом (отрицательно или положительно) в последних 10-15% повествования, где разработанный конфликт должен быть каким-то образом решен. Исследование показало, что отрицательные высказывания персонажей в фильме увеличиваются на 2% на протяжении его продолжительности, достигая 91% на кульминации повествования, в то время как положительные слова также уменьшаются, хотя менее заметно, в течение того же времени.

Другие Факторы

Исследователи намерены развить эту работу, чтобы применить ее к различным областям, включая государственную политику, общественное здравоохранение и социальные науки. Они отмечают, что результаты этой работы не должны рассматриваться как полная матрица для оценки эмоционального состояния, и предоставляют 7-точечный шаблон этических рекомендаций, который должен быть рассмотрен при использовании этих методов.

Как отмечено в недавнем исследовании Шведского медиа-совета, существует много не-текстовых факторов, которые следует учитывать при попытке оценить эмоциональную температуру повествования, поскольку контекст, музыка, визуальные подсказки и не произнесенные временные факторы (такие как молчание) вносят значительный вклад в смысл дискурса.

Контекст особенно важен: например, можно было бы узнать очень мало об эмоциональном состоянии астронавта Кирка Дуллеа в фильме Стэнли Кубрика 2001: Космическая одиссея (1968) путем изучения сценария, поскольку этот персонаж был обширно обучен для сохранения проблемно-решающего мышления в высоко стрессовых обстоятельствах. Кроме того, многие эмоционально дискурсивные фильмы используют скудное количество диалога.