論文の概要: Measuring Information Propagation in Literary Social Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13980v2
- Date: Tue, 6 Oct 2020 19:09:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 14:09:10.830958
- Title: Measuring Information Propagation in Literary Social Networks
- Title（参考訳）: 文学的社会ネットワークにおける情報伝達の計測
- Authors: Matthew Sims, David Bamman
- Abstract要約: 我々は5,000以上のフィクション作品における情報伝達のダイナミクスを分析し、異なるコミュニティを結ぶ構造的穴を埋める文字を通して情報が流れることを発見した。
我々は話者属性のための新しいデータセットを公開し、このパイプラインの重要なコンポーネントを、より広い範囲の文学的テキストで評価できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.274563074479305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present the task of modeling information propagation in literature, in
which we seek to identify pieces of information passing from character A to
character B to character C, only given a description of their activity in text.
We describe a new pipeline for measuring information propagation in this domain
and publish a new dataset for speaker attribution, enabling the evaluation of
an important component of this pipeline on a wider range of literary texts than
previously studied. Using this pipeline, we analyze the dynamics of information
propagation in over 5,000 works of fiction, finding that information flows
through characters that fill structural holes connecting different communities,
and that characters who are women are depicted as filling this role much more
frequently than characters who are men.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,文字Aから文字Bから文字Cに渡される情報の断片を,テキストでのみ記述した上で識別することを目的とした,文学における情報伝達をモデル化するタスクを提案する。
本稿では、この領域における情報伝達を測定するための新しいパイプラインについて述べるとともに、話者属性のための新しいデータセットを公開し、このパイプラインの重要なコンポーネントを、以前研究されたよりも広い範囲の文学テキストで評価できるようにする。
このパイプラインを用いて,5,000以上のフィクション作品における情報伝達のダイナミクスを分析し,異なるコミュニティ間をつなぐ構造的穴を埋めるキャラクタを通して情報が流れること,女性であるキャラクタが男性であるキャラクタよりもはるかに頻繁にこの役割を果たすように描かれることを見出した。
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