Изменение настроения от чтения художественной литературы
Группа авторов стремилась визуализировать изменения эмоционального содержания через тексты или в динамике времени.
Первоначальной работой в этом направлении является статья двух ученых, которая начинается с предположения, что удовольствие от чтения исходит из аффективных тонов текста.
Такие эмоциональные тона создают конфликт, который может перерасти в кульминацию целого ряда кризисов, что необходимо для того, чтобы произведение художественной литературы было привлекательным для читателя.
С помощью списка из 1000 наиболее распространенных английских слов, аннотированных рейтингами валентности, возбуждения и доминирования, 107 рассчитывают балл конфликта, принимая среднее значение рейтинга для каждого слова в отдельном отрывке текста.
Ведь чем хуже оценка, тем выше конфликт, и наоборот. Кроме того, они дают оценку конфликтам за каждые последующие 100 слов тестовой истории и обеспечивают качественный анализ пиков. По их мнению, читатель, имеющий доступ к тексту, сможет найти связь между событиями в сюжете и пиковыми значениями на графике.
При этом авторы по-прежнему подчеркивают, что такое толкование по-прежнему зависит от мнения читателя. Кроме того, другие материалы авторов основаны на тех же предпосылках.
В книге "Альм и Проат " представлены результаты выполнения задания на аннотацию 22 сказок братьев Гримм и дана оценка моделям развития эмоциональной истории.
Создание графика эмоций
Эмоции делятся на положительные и отрицательные категории и каждая история делится на пять частей, из которых вычисляются совокупные значения частоты объединенных категорий эмоций.
Итоговые числа выводятся на график, показывающий волнообразный рисунок. Из этого графика, утверждают исследователи, видно, что первая часть сказок наименее эмоциональна, что, вероятно, связано с расстановкой сцен, а последняя часть показывает рост положительных эмоций, что может означать счастливый конец.
В двух других исследования, основное внимание уделяется различиям между литературой разных жанров в выражении эмоций, а также эмоциональным траекториям.
Интенсивность эмоционального слова определяется как количество раз, когда читатель встречает эмоциональное слово при чтении каждого словосочетания.
Кроме того, для каждого текста присваивается несколько баллов за каждую эмоцию, которые определяются как отношение слов, связанных с одной эмоцией, к общему количеству эмоциональных слов в тексте.
В обоих метриках используется аффективный лексикон NRC для выявления случаев появления эмоциональных слов.
Сказки имеют значительно более высокое ожидание, отвращение, радость и удивительную плотность слов, но значительно более низкую плотность доверительных слов по сравнению с романами.
Работы одного ученого представляют собой тематическое исследование в автоматическом эмоциональном анализе работ Кафки "Америка" и "Дас Шлосс".
В работе анализируется развитие эмоций в обоих текстах, а также проводится характерно-ориентированный анализ эмоций, который выявляет специфические черты характера в обоих текстах.
В связи с этим он разработал немецкий словарь слов, связанный с фундаментальными эмоциями Экмана, а также, с презрением, применил их к обоим рассматриваемым текстам для автоматического определения эмоциональных слов.
В результате проведенного ими анализа, в "Дас Шлосс " был отмечен значительный рост неожиданности к концу и пик страха вскоре после начала третьей главы.
Анализ, проведенный в отношении "Америки", показывает, что после пика, описанного в главе 4, наблюдается снижение уровня удовольствия.
Авторы предполагают, что литературные жанры могут быть связаны с развитием эмоций в ходе текста. Для проверки этого они собрали более 2000 книг из пяти жанров (приключения, научная фантастика, тайны, юмор и романтика) из проекта "Гутенберг" и определили прототипы форм эмоций для каждого жанра.
Каждая новелла в составе корпуса разделена на пять последовательных одинакового размера сегментов (следуя пятиактной теории драматических действий).
Каждый из пяти жанров показывает тесное соответствие грусти, гневу, страху и отвращению, т.е. постоянное увеличение этих эмоций от первого до пятого акта, который может соответствовать развлекательному рассказу.
В книгах о тайнах и научной фантастике гнев нарастает к концу, а радость - обратно пропорционально уменьшается от первого до второго акта, за исключением юмора.
Заключение
В ходе этого исследования исследователи показали, что в цифровом гуманитарном образовании растет интерес к анализу чувств и эмоций.
С учетом того, что ЦТ за последнее десятилетие превратилось в процветающую науку, то можно с уверенностью сказать, что данное направление исследований является достаточно новым.
С другой стороны, исследования в области анализа настроений начались в компьютерной лингвистике более двух десятилетий назад и в настоящее время являются общепризнанной областью, где проводятся семинары и тренинги в рамках основных конференций в области компьютерной лингвистики.
Мета-анализы, проведенные недавно, показывают, что с каждым годом число статей, посвященных анализу настроений, стремительно растет.
В действительности, тема еще не обогнала себя, и не стоит ожидать, что она исчезнет в ближайшее время.
Возникает вопрос, касается ли то же самое анализа настроений в цифровых гуманитарных науках. Будет ли интерес к этой теме постоянно расти или же она достигнет своего пика и исчезнет через несколько лет?
Возможно, что скоро мы обо всём узнаем.
