論文の概要: Interactive Narrative Analytics: Bridging Computational Narrative Extraction and Human Sensemaking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11459v1
- Date: Fri, 16 Jan 2026 17:34:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.582951
- Title: Interactive Narrative Analytics: Bridging Computational Narrative Extraction and Human Sensemaking
- Title（参考訳）: 対話型ナラティブ分析: 計算ナラティブ抽出とヒューマンセンス作成の橋渡し
- Authors: Brian Keith,
- Abstract要約: 本稿では,対話型ナラティブ分析(Interactive Narrative Analytics,INA)の新たな分野として,計算的ナラティブ抽出と対話型視覚分析を組み合わせることで,センスメイキングを支援する。
INAアプローチは、人間の解釈を促進する計算方法や視覚インタフェースを通じて、物語構造を対話的に探索することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Information overload and misinformation create significant challenges in extracting meaningful narratives from large news collections. This paper defines the nascent field of Interactive Narrative Analytics (INA), which combines computational narrative extraction with interactive visual analytics to support sensemaking. INA approaches enable the interactive exploration of narrative structures through computational methods and visual interfaces that facilitate human interpretation. The field faces challenges in scalability, interactivity, knowledge integration, and evaluation standardization, yet offers promising opportunities across news analysis, intelligence, scientific literature exploration, and social media analysis. Through the combination of computational and human insight, INA addresses complex challenges in narrative sensemaking.
- Abstract（参考訳）: 情報過剰と誤報は、大きなニュースコレクションから有意義な物語を抽出する上で重要な課題を生み出している。
本稿では,対話型ナラティブ分析(Interactive Narrative Analytics,INA)の新たな分野として,計算的ナラティブ抽出と対話型視覚分析を組み合わせることで,センスメイキングを支援する。
INAアプローチは、人間の解釈を促進する計算方法や視覚インタフェースを通じて、物語構造を対話的に探索することを可能にする。
この分野は、スケーラビリティ、対話性、知識の統合、評価の標準化の課題に直面しているが、ニュース分析、知性、科学文献探索、ソーシャルメディア分析にまたがる有望な機会を提供する。
計算と人間の洞察を組み合わせることで、INAは物語のセンスメイキングにおける複雑な課題に対処する。
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