Bản đồ Động lực học Cảm xúc Từ Kịch bản Phim

Các nhà nghiên cứu Canada đã sử dụng hàng nghìn kịch bản phim để phát triển một khuôn khổ học máy có thể theo dõi các cung bậc cảm xúc của người nói bằng cách giải thích nhiệt độ cảm xúc của đối thoại của họ khi nó phát triển trong suốt câu chuyện.

Nghiên cứu này, từ Đại học Carleton tại Ottawa, có tiêu đề Động lực học Cảm xúc trong Đối thoại Phim và bao gồm phân tích các nhân vật trung tâm trong các bộ phim nổi tiếng như The Shining và Casino. Nó được thiết kế như một cơ sở tiềm năng cho phân tích và lập bản đồ học máy của diễn ngôn thế giới thực trong các kênh đa dạng như luồng truyền thông xã hội và bản ghi của các cuộc tư vấn tâm lý.

Công việc này đề xuất một khuôn khổ về động lực học cảm xúc của lời nói (UED) dựa trên các chỉ số tương tự từ nghiên cứu tâm lý, và là công việc đầu tiên mô hình hóa cảm xúc từ đối thoại câu chuyện trên cơ sở mỗi nhân vật, chứ không phải tính toán nhiệt độ cảm xúc trung bình trong đối thoại tổng hợp trên toàn bộ bộ phim.

Một bản đồ từ được rút ra từ đối thoại của Jack Nicholson trong The Shining (1980), được ánh xạ màu theo valence so với trạng thái cảm xúc nghỉ ngơi của nhân vật. Nguồn: https://arxiv.org/pdf/2103.01345.pdf

Các thành phần của UED bao gồm trạng thái cảm xúc cơ bản (một trạng thái cảm xúc điển hình hoặc ‘nghỉ ngơi’); biến động (mức độ mà cảm xúc dễ thay đổi nhanh chóng); và tốc độ tăng/giảm (khả năng của các nhân vật điều chỉnh cảm xúc khó khăn).

Trong ví dụ trừu tượng này từ bài báo, nhân vật được biểu diễn bằng đường thẳng màu đen có tốc độ phục hồi từ một trạng thái cảm xúc bị xáo trộn hoặc không hòa hợp thấp hơn so với một nhân vật tương ứng.

Công việc này được thiết kế để giúp trả lời một số vấn đề thách thức trong lý thuyết văn học, bao gồm: mức độ mà các nhân vật trực tiếp thể hiện cảm xúc của họ trong một câu chuyện; mức độ mà một cốt truyện có thể được suy luận trực tiếp từ đối thoại; việc xác định một điểm trong một câu chuyện nơi các nhân vật trung tâm có nhiều mâu thuẫn nhất với nhau; và sự khác biệt giữa khả năng của các nhân vật trong việc đàm phán cảm xúc khó khăn và hậu quả của chúng.

Khi phân tích đối thoại từ hai nhân vật trung tâm của The Shining, màu đường chỉ thời gian câu chuyện, chuyển sang màu đỏ khi câu chuyện kết thúc. Đường chấm đen chỉ các trục chính và phụ của một hình elip bao gồm 95% thời gian của các nhân vật chính (không hiển thị trong đồ thị, vì lý do rõ ràng).

Theo Kịch bản

Dữ liệu được tạo ra từ 1.123 kịch bản phim mở có sẵn từ Cơ sở Dữ liệu Kịch bản Phim Internet (IMSDB). Chỉ các nhân vật có ít nhất 50 trao đổi giữa các nhân vật mỗi phim được xem xét, điều này đã để lại 2.687 đối tượng nghiên cứu nhân vật từ tổng số 54.518 nhân vật trong tập dữ liệu kịch bản.

Văn bản được xử lý với Bộ phân tích từ NLTK WordNet Lemmatizer, tạo ra 5.673.201 token từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), với mỗi nhân vật còn lại khoảng 1.376 token mỗi phim.

Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng việc đánh giá từ ngữ theo cách này chỉ xem xét giá trị cảm xúc rõ ràng của từ, chứ không phải mối quan hệ của nó với các từ xung quanh (cả từ cùng một nhân vật hay từ một nhân vật khác trong cảnh). Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cho rằng hầu hết các từ có ý nghĩa chính, và việc thu thập từ ngữ tổng hợp bù đắp cho sự thiếu sót này về ngữ cảnh.

Biến động Cảm xúc

Khi phát triển một đồ thị giảm 0>100 đại diện cho biến động cảm xúc của các nhân vật trên các kịch bản phim được trích xuất, bài báo lưu ý rằng nhân vật của Sharon Stone từ Casino (1995), mặc dù Jill Ritchie’s nhân vật từ Little Athens (2005) đứng đầu danh sách biến động, với nhân vật của Devin Brochu từ Hesher (2010) đứng thứ hai.

Có thể dự đoán được, nhân vật android Cmdr. Data của Brent Spiner từ loạt phim Star Trek thể hiện sự biến động cảm xúc thấp nhất trong số các nhân vật được nghiên cứu, mặc dù chỉ hẹp hơn một chút so với đồng đội con người Riker (nhân vật của Jonathan Frakes trong loạt phim).

Bài báo xác nhận sự hiểu biết trực giác của chúng ta về cấu trúc ba hồi rằng cảm xúc có khả năng đạt cực đại và giải quyết theo một cách nào đó (tiêu cực hoặc tích cực) trong 10-15% cuối của câu chuyện, nơi mâu thuẫn đã phát triển phải được giải quyết theo một cách nào đó. Nghiên cứu cho thấy rằng các phát biểu tiêu cực của các nhân vật trong một bộ phim tăng 2% trong suốt thời gian của bộ phim, tăng lên 91% tại cực điểm của câu chuyện, trong khi các từ tích cực cũng giảm, mặc dù ít rõ rệt hơn, trong cùng thời gian.

Các Yếu tố Khác

Các nhà nghiên cứu dự định sẽ phát triển công việc này để áp dụng nó vào một loạt các lĩnh vực, bao gồm chính sách công, sức khỏe công cộng và khoa học xã hội. Họ lưu ý rằng các phát hiện của công việc này không nên được coi là một ma trận hoàn chỉnh để đánh giá trạng thái cảm xúc, và cung cấp một mẫu hướng dẫn 7 điểm về đạo đức mà nên được xem xét khi sử dụng các kỹ thuật này.

Como đã được nghiên cứu gần đây từ Hội đồng Truyền thông Thụy Điển, có nhiều yếu tố phi văn bản cần được xem xét khi cố gắng đo nhiệt độ cảm xúc của một câu chuyện, vì ngữ cảnh, âm nhạc, tín hiệu hình ảnh và các yếu tố thời gian không nói (như im lặng) đóng góp rất nhiều vào ý nghĩa của diễn ngôn.

Ngữ cảnh đặc biệt quan trọng: ví dụ, bạn sẽ không học được nhiều về trạng thái cảm xúc của phi hành gia bị mắc kẹt của Keir Dullea trong 2001: A Space Odyssey (1968) của Stanley Kubrick bằng cách nghiên cứu kịch bản, vì nhân vật đó đã được đào tạo rộng rãi để giữ một tâm trạng giải quyết vấn đề trong các tình huống căng thẳng cao. Ngoài ra, nhiều bộ phim cảm xúc sâu sắc sử dụng rất ít đối thoại.