論文の概要: HEART-felt Narratives: Tracing Empathy and Narrative Style in Personal Stories with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17633v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 00:17:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:54.627254
• Title: HEART-felt Narratives: Tracing Empathy and Narrative Style in Personal Stories with LLMs
• Title（参考訳）: HEART-Felt Narratives:LLMを用いたパーソナルストーリーにおける共感とナラティブスタイルの追跡
• Authors: Jocelyn Shen, Joel Mire, Hae Won Park, Cynthia Breazeal, Maarten Sap,
• Abstract要約: 共感は、社会的な行動を可能にするための基盤となり、物語の中で個人的な経験を共有することによって引き起こされる。 共感は物語の内容に影響されるが、直感的には物語の語り方にも反応する。 我々は, LLMと大規模クラウドソーシング研究を用いて, スタイルと共感の関係を実証的に検証し, 定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.636456219922906
• License:
• Abstract: Empathy serves as a cornerstone in enabling prosocial behaviors, and can be evoked through sharing of personal experiences in stories. While empathy is influenced by narrative content, intuitively, people respond to the way a story is told as well, through narrative style. Yet the relationship between empathy and narrative style is not fully understood. In this work, we empirically examine and quantify this relationship between style and empathy using LLMs and large-scale crowdsourcing studies. We introduce a novel, theory-based taxonomy, HEART (Human Empathy and Narrative Taxonomy) that delineates elements of narrative style that can lead to empathy with the narrator of a story. We establish the performance of LLMs in extracting narrative elements from HEART, showing that prompting with our taxonomy leads to reasonable, human-level annotations beyond what prior lexicon-based methods can do. To show empirical use of our taxonomy, we collect a dataset of empathy judgments of stories via a large-scale crowdsourcing study with N=2,624 participants. We show that narrative elements extracted via LLMs, in particular, vividness of emotions and plot volume, can elucidate the pathways by which narrative style cultivates empathy towards personal stories. Our work suggests that such models can be used for narrative analyses that lead to human-centered social and behavioral insights.
• Abstract（参考訳）: 共感は、社会的な行動を可能にするための基盤となり、物語の中で個人的な経験を共有することによって引き起こされる。 共感は物語の内容に影響されるが、直感的には物語の語り方にも反応する。 しかし、共感と物語様式の関係は、完全には理解されていない。 本研究では, LLMと大規模クラウドソーシング研究を用いて, スタイルと共感の関係を実証的に検証し, 定量化する。 本稿では,物語の語り手への共感につながる物語スタイルの要素を記述した,新しい理論に基づく分類法HEART(Human Empathy and Narrative Taxonomy)を紹介する。 HEARTから物語的要素を抽出する上でのLLMの性能を確立し,従来の語彙に基づく手法ができることを超える,合理的かつ人間レベルのアノテーションを導き出すことを示す。 そこで我々は,N=2,624名の参加者による大規模クラウドソーシング研究を通じて,物語の共感判断のデータセットを収集した。 LLMを通して抽出された物語要素、特に感情の鮮明さとプロットボリュームは、物語スタイルが個人の物語に対する共感を育む経路を解明できることを示す。 我々の研究は、そのようなモデルが人間中心の社会的・行動的洞察につながる物語分析に利用できることを示唆している。

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