Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают новый подход к пониманию того, как люди реагируют на истории в социальных сетях, и представляют инструмент для сравнительного анализа повествовательных практик.
В статье представлена концепция Social Story Frames (SSF) — формализация и конвейер моделирования для анализа реакции читателей на онлайн-истории с применением методов здравого смысла и анализа социальных медиа.
Несмотря на богатые интерпретативные и эмоциональные реакции, вызываемые чтением историй, вычислительные модели анализа этих реакций остаются ограниченными. В данной работе, озаглавленной ‘Social Story Frames: Contextual Reasoning about Narrative Intent and Reception’, представлен формализм SocialStoryFrames, позволяющий моделировать вероятные выводы читателя об авторском намерении и оценочных суждениях на основе контекста и принципов нарративной теории. Разработанные модели SSF-Generator и SSF-Classifier, валидированные с помощью опросов и экспертных оценок, позволяют характеризовать частоту и взаимосвязь намерений в рассказываемых историях. Какие новые возможности для изучения нарративных практик в онлайн-сообществах открывает предложенный подход к моделированию реакций аудитории?
Постижение Реакции на Повествования: Основополагающая Задача
Прогнозирование реакции аудитории на повествования имеет первостепенное значение для эффективной коммуникации, однако представляет собой задачу, сопряженную со значительными трудностями. В то время как создатели контента стремятся донести определенное послание, восприятие этой информации слушателем или читателем подвержено влиянию множества факторов — от культурного контекста и личного опыта до текущего настроения и даже физиологического состояния. Сложность заключается в нелинейности этого процесса: один и тот же сюжет может вызывать совершенно разные эмоции и интерпретации у различных людей, что делает точное предсказание реакции практически невозможным. Понимание этой сложности является ключевым для разработки более эффективных стратегий коммуникации, учитывающих индивидуальные особенности восприятия и контекстуальные нюансы.
Традиционные подходы к изучению восприятия повествований часто оказываются недостаточно чувствительными к сложной взаимосвязи между намерениями автора, контекстом, в котором разворачивается история, и индивидуальной реакцией читателя. Исследования нередко концентрируются на анализе текста как такового, упуская из виду, что смысл не является заложенным в самом тексте, а активно конструируется в процессе взаимодействия с ним. Влияние культурных норм, личного опыта и текущего эмоционального состояния читателя может существенно изменить интерпретацию даже самых четко сформулированных авторских интенций. Таким образом, понимание того, как читатель создает смысл, требует отхода от упрощенных моделей и учета многогранности этого когнитивного процесса, где авторское намерение — лишь один из факторов, определяющих конечный результат.
SocialStoryFrames: Система Анализа Восприятия Повествований
Социальные фреймы историй (SocialStoryFrames) представляют собой формализованную систему, предназначенную для анализа восприятия повествований и преодоления разрыва между авторским замыслом и интерпретацией аудитории. Данная система позволяет структурировать процесс понимания того, как различные читатели или зрители воспринимают один и тот же сюжет, выявляя закономерности в их реакциях. Формализация достигается путем определения четких критериев и категорий для анализа ответов, что позволяет перейти от субъективных оценок к объективному анализу и прогнозированию восприятия. В отличие от традиционных подходов, фокусирующихся исключительно на тексте или авторе, SocialStoryFrames учитывает активную роль аудитории в создании смысла и ее контекстуальные особенности.
В основе SocialStoryFrames лежит иерархическая таксономия (SSF-Taxonomy), предназначенная для систематизации и анализа разнообразных реакций аудитории на повествования. SSF-Taxonomy представляет собой многоуровневую структуру классификации, позволяющую детализировать и кодировать различные типы интерпретаций, от базовых эмоциональных ответов до сложных когнитивных оценок. Эта таксономия включает в себя категории, определяющие как поверхностные проявления реакции (например, «позитивная», «негативная»), так и более глубокие аспекты, такие как выявление ключевых тем, оценка достоверности информации и формирование личных убеждений. Использование иерархической структуры позволяет учитывать взаимосвязь между различными типами реакций и проводить более точный анализ, выявляя закономерности и тенденции в восприятии историй.
В основе SocialStoryFrames (SSF) лежит способность учитывать контекст восприятия нарратива для повышения точности прогнозирования реакций аудитории. Анализ контекста включает в себя рассмотрение социальных, культурных и ситуативных факторов, влияющих на интерпретацию рассказа. SSF предполагает, что значение, придаваемое нарративу, не является исключительно внутренним свойством текста, а формируется во взаимодействии с внешними обстоятельствами и предшествующим опытом реципиента. Таким образом, понимание контекста позволяет SSF не просто фиксировать различные интерпретации, но и предсказывать наиболее вероятные реакции аудитории на основе анализа конкретных контекстуальных переменных и их взаимосвязей.
Вычислительное Моделирование с SSF-Generator и SSF-Classifier
Для построения SSF-Generator, модели, способной делать правдоподобные выводы на основе повествований, была использована языковая модель Llama-3.1. SSF-Generator функционирует как генеративная модель, принимающая текстовый ввод в виде нарратива и выдающая вероятные продолжения или ответы, соответствующие контексту исходного текста. В процессе разработки Llama-3.1 была адаптирована и обучена для генерации осмысленных и когерентных ответов, соответствующих различным стилям и жанрам повествований. Архитектура Llama-3.1 позволила добиться высокой производительности и качества генерируемых ответов, что является ключевым фактором для последующего анализа и категоризации этих ответов с помощью SSF-Classifier.
Для классификации полученных ответов, генерируемых SSF-Generator, используется SSF-Classifier, модель, обученная с применением контролируемого обучения (supervised finetuning). В процессе обучения модель настраивается на соответствие заранее определенной SSF-Таксономии, что позволяет автоматически присваивать каждой сгенерированной реплике категорию, отражающую ее содержание и тематику. Использование контролируемого обучения обеспечивает высокую точность классификации, поскольку модель обучается на размеченных данных, что позволяет ей эффективно обобщать и классифицировать новые, ранее не встречавшиеся реплики. Этот процесс необходим для количественного анализа и сравнения различных повествовательных практик, выявляемых с помощью SSF-Sim.
Для оценки сходства сгенерированных выводов и разнообразия ответов используется косинусное сходство и расхождение Дженсена-Шеннона. Косинусное сходство, вычисляемое как $cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{||A|| \cdot ||B||}$, позволяет определить степень соответствия между векторами, представляющими различные выводы. Расхождение Дженсена-Шеннона (JSD) измеряет статистическую разницу между двумя вероятностными распределениями и является симметричной мерой, что делает её более подходящей для оценки разнообразия. Наш инструмент SSF-Sim, использующий эти метрики, позволяет получать количественные данные о различиях в практиках повествования между различными сообществами, выявляя специфические особенности их нарративов и предпочтений.
Валидация и Результаты, Полученные на Основе Корпуса SSF
Корпус SSF служит надёжной основой для обучения и оценки разработанных моделей, обеспечивая их устойчивость и способность к обобщению. Этот обширный набор данных, содержащий разнообразные реакции читателей на повествования, позволяет проводить тщательную проверку алгоритмов и выявлять потенциальные недостатки. Использование корпуса SSF в процессе обучения гарантирует, что модели не только эффективно обрабатывают знакомые сюжеты, но и способны адекватно интерпретировать новые, ранее не встречавшиеся истории. Благодаря этому, модели демонстрируют высокую степень адаптивности и точности в различных условиях, что делает их ценным инструментом для анализа и понимания читательских реакций.
Анализ корпуса SSF показал значительное разнообразие реакций читателей на один и тот же нарратив. Исследование выявило, что интерпретации одного и того же повествования могут существенно различаться в зависимости от индивидуального опыта и когнитивных особенностей каждого читателя. Это разнообразие проявляется не только в деталях понимания сюжета, но и в эмоциональном отклике, акцентировании различных аспектов истории и формировании уникальных ментальных моделей. Корпус продемонстрировал, что единого “правильного” прочтения не существует, и богатство нарратива заключается именно в возможности множественных интерпретаций, отражающих субъективный опыт каждого читателя. Полученные данные подчеркивают важность учета этой вариативности при разработке систем обработки естественного языка, стремящихся к пониманию и моделированию читательского восприятия.
Исследования показали, что при сопоставлении различных интерпретаций одного и того же повествования ключевым является учет семантической близости. Стандартные метрики семантического сходства часто оказываются недостаточными для точной оценки взаимосвязи между различными прочтениями. Разработанная метрика SSF-Sim, продемонстрированная на рисунке 11, значительно превосходит традиционные подходы, позволяя более эффективно выявлять и анализировать тонкие нюансы в понимании сюжета и характеров. Это указывает на необходимость применения более чувствительных инструментов для анализа интерпретаций и способствует более глубокому пониманию процесса восприятия и осмысления литературных произведений.
К Более Глубокому Пониманию Нарративных Практик
Платформа SocialStoryFrames закладывает основу для всестороннего изучения нарративных практик в различных сообществах и культурах. Она предоставляет структурированный подход к анализу повествований, позволяя выявлять универсальные элементы и культурно-специфические особенности рассказывания историй. Благодаря стандартизированной системе аннотаций, SocialStoryFrames облегчает сравнительный анализ нарративов, собранных из разных источников, и способствует более глубокому пониманию того, как люди конструируют и передают смысл посредством повествований. Это, в свою очередь, открывает возможности для исследования влияния культуры на способы восприятия и интерпретации информации, а также для выявления общих закономерностей в человеческом опыте, выраженном через истории.
В дальнейшем планируется значительное расширение корпуса SSF-Corpus, чтобы включить в него повествования, представляющие более широкий спектр культурных и социальных контекстов. Это предполагает сбор и анализ историй, отражающих различные возрастные группы, географические регионы, этнические принадлежности и жизненные опыты. Увеличение разнообразия данных позволит глубже понять универсальные структуры повествования, а также специфические особенности, присущие различным сообществам. Расширение корпуса не только повысит статистическую значимость исследований, но и откроет новые возможности для разработки более точных и чувствительных алгоритмов анализа нарративов, способных учитывать нюансы культурного контекста и индивидуального опыта рассказчика.
Исследование открывает широкие перспективы для практического применения, простирающиеся от создания персонализированных нарративов, адаптированных к индивидуальным предпочтениям, до разработки более эффективных стратегий коммуникации в различных сферах. Подтверждением надёжности используемых методик аннотации служит достижение показателя Macro F1 Score, превышающего 0.80 по всем анализируемым параметрам. Это гарантирует высокую степень согласованности и объективности при интерпретации повествовательных структур, что критически важно для дальнейших исследований и разработки инновационных приложений, использующих данные о нарративных практиках.
Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на понимании реакции читателей на онлайн-истории, что требует глубокого анализа контекста и намерений автора. Этот подход созвучен философии Кен Томпсона: «В программировании, как и в математике, важна не столько сложность решения, сколько его элегантность и доказанность». Подобно тому, как алгоритм должен быть безупречен, так и анализ нарратива требует четкой формализации и понимания социальных рамок (Social Story Frames), чтобы исключить двусмысленность и обеспечить объективную оценку реакции аудитории. Работа стремится к созданию доказуемой модели понимания нарративного приема, а не просто констатации наблюдаемых эффектов.
Куда Далее?
Представленная работа, формализуя понятие «Социальных Сюжетных Фреймов», лишь обозначает границы проблемы, а не решает её. Подобно тому, как Эйнштейн не «уничтожил» Ньютона, а лишь расширил его рамки, данное исследование не ставит крест на существующих подходах к анализу нарративов, но предлагает новый уровень детализации. Истинная сложность, однако, заключается не в количестве выделенных фреймов, а в возможности доказать их универсальность и устойчивость к изменениям в социальных контекстах.
Очевидным ограничением является зависимость от конкретных социальных медиа-платформ. Алгоритм, прекрасно работающий с одним источником данных, может оказаться бесполезным в другом. Необходимо разработать абстрактные модели, инвариантные к формату представления информации. Иначе, подобно алхимикам, мы обречены вечно перегонять свинец в другой свинец, лишь меняя его форму.
В перспективе, представляется важным отойти от простой констатации факта «понимания» нарратива к построению доказуемых моделей предсказания поведенческих реакций. В конечном счёте, ценность любого алгоритма определяется не его элегантностью, а способностью к масштабируемой и устойчивой работе в реальном мире. И лишь тогда можно будет говорить о настоящем прогрессе в понимании человеческого повествования.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15925.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Генеративные сети и квантовая энергия: новый взгляд на регуляризацию
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- РеФьюжн: Новая архитектура для генерации текста
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
- Математика и код: Ключ к оценке искусственного интеллекта
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
2025-12-21 09:34