論文の概要: Narrative Structure in Tropes: A Computational Analysis of `Friends'
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19499v1
- Date: Wed, 17 Jun 2026 18:36:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-02 22:55:38.894305
- Title: Narrative Structure in Tropes: A Computational Analysis of `Friends'
- Title（参考訳）: トロープの物語構造:「友人」の計算解析
- Abstract要約: 本研究は,TVTropesのトロープアノテーション,エピソード書き起こし,IMDb評価を用いて,Sitecom Friendsのトロープを解析する。
トロープ数と重み付きIMDb評価との間に統計的に有意な相関が認められた。
我々は1,954個の異なる対流を15個の意味論的解釈可能なクラスタにグループ化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.078898099611427
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tropes are recurring narrative devices in television and film. We carry out a computational analysis of tropes in the sitcom Friends, using human-curated trope annotations from TVTropes, episode transcripts, and IMDb ratings. Because automatic trope detection remains challenging, we treat existing trope annotations as a curated analytical layer and focus on their downstream narrative and semantic functions. We first examine the relationship between episode-level trope frequency and audience reception. We find a statistically significant positive association between trope count and weighted IMDb ratings, although the modest explanatory power suggests that more than trope density alone explains audience evaluation. We then connect trope annotations to dialogue transcripts and represent trope-related dialogue using TF-IDF-based semantic features. Using PCA and k-means clustering, we group 1,954 distinct tropes into 15 semantically interpretable clusters. Chi-square analyses show that the six main characters are unevenly distributed across these clusters, with character-specific trope profiles that are broadly consistent with their established narrative identities. Finally, we project trope clusters into the ousiometric power-danger space to examine their semantic organization. The results show that "Physical and Sexual Comedy" occupies a region associated with relatively high danger, while "Revelation, Surprise, and Reaction" occupies a region associated with relatively high power. Overall, our work demonstrates a way to operationalize trope measurement and shows that identifiable trope clusters can provide holistic "distant reading" descriptions of characters and stories.
- Abstract（参考訳）: トロープはテレビや映画で繰り返し物語の装置です。
そこで我々は,TVTropes や エピソードスクリプティング,IMDb による人為的なトロープアノテーションを用いて,Sitecom Friends のトロープの計算分析を行った。
自動トロープ検出は依然として困難であるため,既存のトロープアノテーションを解析層として扱い,下流のナラティブやセマンティック関数に注目する。
まず、エピソードレベルのトロップ周波数とオーディエンス・レセプションの関係について検討する。
トロープ数と重み付きIMDb評価との間に統計的に有意な相関が認められたが、控えめな説明力は、トロープ密度だけでは観客評価が説明できないことを示唆している。
次に, TF-IDFに基づく意味的特徴を用いて, トロープアノテーションを対話文に接続し, トロープ関連対話を表現する。
PCAとk平均クラスタリングを用いて、1,954個の異なるトロピーを15個の意味論的解釈可能なクラスタにグループ化する。
チ二乗分析により、6つの主要文字が不均一にこれらのクラスタに分散し、確立された物語のアイデンティティと広く一致している文字固有のトローププロファイルが示される。
最後に, トロープクラスタをユビオメトリック・パワーダンガー空間に投射し, その意味的構造について検討する。
その結果,「身体的・性的な喜劇」は比較的危険な地域を占有し,「啓示・サプライズ・アンド・リアクション」は比較的高い権力を持つ地域を占有していることがわかった。
本研究は, 全体として, トロープ計測の運用方法を示し, 識別可能なトロープクラスタが, 登場人物や物語の全体的「異読」記述を提供することを示す。
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