論文の概要: Victim or Perpetrator? Analysis of Violent Characters Portrayals from Movie Scripts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08225v2
• Date: Sat, 29 Aug 2020 19:00:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 11:41:08.516112
• Title: Victim or Perpetrator? Analysis of Violent Characters Portrayals from Movie Scripts
• Title（参考訳）: 被害者か加害者か? 映画脚本からの暴力的文字ポートフォリオの分析
• Authors: Victor R Martinez and Krishna Somandepalli and Karan Singla and Anil Ramanakrishna and Yalda T. Uhls and Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: メディアにおける暴力的なコンテンツは、視聴者の社会に対する認識に影響を与える可能性がある。 本稿では,映画における暴力の大規模分析を支援する計算手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.32711420774085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Violent content in the media can influence viewers' perception of the society. For example, frequent depictions of certain demographics as victims or perpetrators of violence can shape stereotyped attitudes. We propose that computational methods can aid in the large-scale analysis of violence in movies. The method we develop characterizes aspects of violent content solely from the language used in the scripts. Thus, our method is applicable to a movie in the earlier stages of content creation even before it is produced. This is complementary to previous works which rely on audio or video post production. In this work, we identify stereotypes in character roles (i.e., victim, perpetrator and narrator) based on the demographics of the actor casted for that role. Our results highlight two significant differences in the frequency of portrayals as well as the demographics of the interaction between victims and perpetrators : (1) female characters appear more often as victims, and (2) perpetrators are more likely to be White if the victim is Black or Latino. To date, we are the first to show that language used in movie scripts is a strong indicator of violent content, and that there are systematic portrayals of certain demographics as victims and perpetrators in a large dataset. This offers novel computational tools to assist in creating awareness of representations in storytelling
• Abstract（参考訳）: メディア内の暴力的なコンテンツは、視聴者の社会に対する認識に影響を与える可能性がある。 例えば、被害者や加害者としての特定の人口の描写は、ステレオタイプ化された態度を形作ることができる。 本稿では,映画における暴力の大規模分析を支援する計算手法を提案する。 本手法は,スクリプトで使用される言語からのみ暴力的コンテンツの側面を特徴付ける。 このように、本手法は、制作前のコンテンツ制作の初期段階の映画に適用可能である。 これは、オーディオやビデオのポストプロダクションに依存する以前の作品と相補的である。 本研究では,その役を演じる俳優の人口動態に基づいて,登場人物役(被害者,加害者,ナレーター)のステレオタイプを特定する。 以上の結果から, 被害者と加害者との相互作用の人口動態と, その頻度に有意な差が認められた。(1) 被害者として女性キャラクターの方が多く現れ, 2) 被害者が黒もしくはラテン系である場合, 白人であることが示唆された。 これまでのところ、映画脚本で使われる言語は暴力的なコンテンツの強い指標であり、特定の人口動態を大きなデータセットで被害者や加害者として体系的に描写していることを示す最初の例である。 これはストーリーテリングにおける表現の認知の創出を支援する新しい計算ツールを提供する

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