Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sentiment Dynamics of Success: Fractal Scaling of Story Arcs Predicts Reader Preferences

論文の概要: Sentiment Dynamics of Success: Fractal Scaling of Story Arcs Predicts Reader Preferences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07497v1
Date: Tue, 14 Dec 2021 16:00:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-15 20:15:39.578631
Title: Sentiment Dynamics of Success: Fractal Scaling of Story Arcs Predicts Reader Preferences
Title（参考訳）: 成功の知覚ダイナミクス: ストーリーアークのフラクタルスケーリングは読者の嗜好を予測する
Authors: Yuri Bizzoni, Telma Peura, Mads R. Thomsen, Kristoffer Nielbo
Abstract要約: 我々は、物語の全体的感情傾向を予測的テクスタイパーとして考えていないが、アークのハースト指数で表されるように、時間とともにその一貫性と予測可能性に焦点を当てている。ハースト値の劣化は品質スコアの劣化を示唆する傾向にあり, ハースト指数の55～65は文学的評価の「スイートスポット」を示す可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.02294014185517203
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We explore the correlation between the sentiment arcs of H. C. Andersen's fairy tales and their popularity, measured as their average score on the platform GoodReads. Specifically, we do not conceive a story's overall sentimental trend as predictive \textit{per se}, but we focus on its coherence and predictability over time as represented by the arc's Hurst exponent. We find that degrading Hurst values tend to imply degrading quality scores, while a Hurst exponent between .55 and .65 might indicate a "sweet spot" for literary appreciation.
Abstract（参考訳）: 我々は,H.C.アンデルセンの妖精物語の感情圏と,プラットフォームGoodReadsの平均スコアとして評価される人気との相関について検討した。具体的には、ストーリーの全体的な感情傾向を予測する \textit{per se} とは考えていないが、その一貫性と予測可能性に焦点を当てている。劣化するハースト値が品質スコアを劣化させる傾向にあるのに対し、.55から.65の間のハースト指数は文学的評価の「スイートスポット」を示す可能性がある。

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