Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych

1 2013

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Rola analizy sieci społecznych w odkrywaniu narracyjnej struktury fikcji leterackiej

Jarynowski A., Boland S.

Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych

2013

nr 12

35-42

Narzędzia matematyczne rozwinięte w celu opisu układów z łożonych z powodzeniem są używane w naukach społecznych oraz coraz częściej znajdują zastosowanie w humanistyce. W prezentowanym interdyscyplinarnym projekcie pragniemy wykorzystać metody analizy sieciowej, aby lepiej zrozumieć sposób kreacji oraz przedstawienia świata przez autorów utworów literackich. Jednakże percepcja takiego świata zależy od subiektywnej wizji czytelnika, więc zwróciliśmy szczególną uwagę na różne sposoby ekstrakcji sieci powiązań społecznych z fikcyjnej rzeczywistości. Celem badań było odczytywanie różnych interakcji społecznych w tekście przez porównanie sieci otrzymanych przez algorytmy przetwarzania języka naturalnego (ang.natural language processing NLP) z tymi odtworzonymi na podstawie kwestionariuszy wypełnionych przez czytelników. Sieci dialogów, czy uczestnictwa w tej samej scenie zostały już opisane przez naukowców z amerykańskich uniwersytetów Stanford i Columbia, ale wciąż brakowało analizy relacji na ogólniejszym poziomie (interakcje międzyludzkie nie ograniczają się jedynie do dialogów bądź przebywania w tym samym miejscu). Zaproponowaliśmy kilka metod NLP w celu detekcji tych interakcji i skonfrontowaliśmy je z ludzkim postrzeganiem. Przy okazji odkryliśmy obszary teorii literatury, w których nie da się wykorzystać analizy sieciowej (np. interakcje nawiązujące do fabuły nie tworzą klasycznego trójkąta z punktem kulminacyjnym znanym z teorii literatury).

In our paper we would like to make a cross-disciplinary leap and use the tools of network theory to understand and explore narrative structure in literary fiction, an approach that is still underestimated. However, the systems in fiction are sensitive to reader’s subjectivity and attention must to be paid to different methods of extracting networks. The project aims at investigating into different ways social interactions are, read in texts by comparing networks produced by automated algorithms-natural language processing (NLP) with those created by surveying more subjective human responses. Conversation networks from fiction have been already extracted by scientists, but the more general framework surrounding these interactions was missing. We propose several NLP methods for detecting interactions and test them against a range of human perceptions. In doing so, we have pointed to some limitations of using network analysis to test literary theory (e.g. interaction, which corresponds to the plot, does not form climax).