論文の概要: Narrative Maps: An Algorithmic Approach to Represent and Extract Information Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04508v2
• Date: Mon, 26 Oct 2020 14:38:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 11:48:07.233528
• Title: Narrative Maps: An Algorithmic Approach to Represent and Extract Information Narratives
• Title（参考訳）: ナラティブマップ:情報ナラティブの表現と抽出のためのアルゴリズム的アプローチ
• Authors: Brian Keith and Tanushree Mitra
• Abstract要約: 本稿では、物語表現の理論と現代のオンラインシステムのデータを組み合わせる。 物語地図の表現は、物語の中の出来事と物語を、地図上のランドマークとルートのシリーズとして描いている。 我々の発見は、情報アナリスト、計算ジャーナリスト、誤情報研究者に影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Narratives are fundamental to our perception of the world and are pervasive in all activities that involve the representation of events in time. Yet, modern online information systems do not incorporate narratives in their representation of events occurring over time. This article aims to bridge this gap, combining the theory of narrative representations with the data from modern online systems. We make three key contributions: a theory-driven computational representation of narratives, a novel extraction algorithm to obtain these representations from data, and an evaluation of our approach. In particular, given the effectiveness of visual metaphors, we employ a route map metaphor to design a narrative map representation. The narrative map representation illustrates the events and stories in the narrative as a series of landmarks and routes on the map. Each element of our representation is backed by a corresponding element from formal narrative theory, thus providing a solid theoretical background to our method. Our approach extracts the underlying graph structure of the narrative map using a novel optimization technique focused on maximizing coherence while respecting structural and coverage constraints. We showcase the effectiveness of our approach by performing a user evaluation to assess the quality of the representation, metaphor, and visualization. Evaluation results indicate that the Narrative Map representation is a powerful method to communicate complex narratives to individuals. Our findings have implications for intelligence analysts, computational journalists, and misinformation researchers.
• Abstract（参考訳）: 物語は私たちの世界に対する認識の基本であり、時間の出来事の表現に関わるあらゆる活動に広まります。 しかし、現代のオンライン情報システムは、時間の経過とともに起こる出来事の表現に物語を取り入れていない。 本稿では, このギャップを埋めることを目的としており, 物語表現理論と現代のオンラインシステムのデータを組み合わせる。 ナラティブの理論駆動計算表現,データからこれらの表現を得るための新しい抽出アルゴリズム,アプローチの評価という3つの重要な貢献を行っている。 特に,視覚的なメタファの有効性を考えると,経路マップのメタファを用いてナラティブマップ表現を設計する。 物語の地図表現は、物語の中の出来事と物語を地図上の一連のランドマークとルートとして描写している。 我々の表現の各要素は形式的ナラティブ理論の対応する要素によって裏付けられ、この方法に対する確かな理論的背景を提供する。 提案手法は,コヒーレンスを最大化するための新しい最適化手法を用いて,構造的制約とカバレッジ的制約を尊重しながら,物語マップの基盤となるグラフ構造を抽出する。 ユーザ評価を行い,表現,メタファ,可視化の質を評価することによって,提案手法の有効性を示す。 その結果,ナラティブマップ表現は複雑な物語を個人に伝達する強力な手法であることが示唆された。 我々の発見は、情報アナリスト、計算ジャーナリスト、誤情報研究者に影響を及ぼす。

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