[論文レビュー] Fostering User Engagement: Rhetorical Devices for Applause Generation Learnt from TED Talks

Zhe Liu, Anbang Xu+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 17, 2017

Language, Discourse, Communication Strategies参考文献 9被引用数 8

ひとこと要約

本研究では、2,135件のTEDトークのトランスクリプトを分析し、聴衆の拍手を引き起こす修辞的技法を特定する。重回帰分析を用いてその影響を定量化する。24の有効な修辞的技法を同定し、高い正確性で拍手を誘発する文を予測するモデルを構築。パブリックスピーキングの参加意識を高めるためのデータドリブンな知見を提供する。

ABSTRACT

One problem that every presenter faces when delivering a public discourse is how to hold the listeners' attentions or to keep them involved. Therefore, many studies in conversation analysis work on this issue and suggest qualitatively con-structions that can effectively lead to audience's applause. To investigate these proposals quantitatively, in this study we an-alyze the transcripts of 2,135 TED Talks, with a particular fo-cus on the rhetorical devices that are used by the presenters for applause elicitation. Through conducting regression anal-ysis, we identify and interpret 24 rhetorical devices as triggers of audience applauding. We further build models that can rec-ognize applause-evoking sentences and conclude this work with potential implications.

研究の動機と目的

• パブリックスピーチにおける修辞的技法が聴衆の拍手を引き起こすメカニズムを、定性的な観察から定量的分析へと移行して調査すること。
• TEDスピーカーが使用する、聴衆の拍手と相関する具体的な言語的パターンと修辞的戦略を同定すること。
• 言語的特徴に基づいて、拍手を誘発する可能性の高い文を識別できる予測モデルを構築すること。
• スピーカー、教育者、コミュニケーション研究者にとって実行可能なインサイトを提供し、修辞的設計による聴衆の関与を高めること。

提案手法

• 2,135件のTEDトークのトランスクリプトを収集・処理し、言語的および修辞的特徴を抽出する。
• 拍手をバイナリー出力として扱い、特定の修辞的技法と拍手イベントの相関を重回帰分析で分析する。
• 物語の語り、修辞的質問、感情的訴えなど、拍手の発生確率を高める24の明確な修辞的技法を同定。
• 文の長さ、感情の傾向、構文の複雑さなどの言語的特徴（例：文の長さ、感情の傾向、構文の複雑さ）を用いて機械学習モデルを訓練し、拍手を誘発する文を分類する。
• 交差検証を用いてモデルの性能を検証し、特徴量の重要度を評価して、影響力の高い修辞的技法を順位付けする。
• 自然言語処理技術を用いて、話された言語の文脈から修辞的キューを抽出・符号化し、定量的モデリングを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 TEDトークで聴衆の拍手と強く関連している修辞的技法は何か？
• RQ2 文の言語的および構造的特徴は、拍手の発生確率をどのように予測するか？
• RQ3 計算モデルは、修辞的内容に基づいて、拍手を誘発する文を正確に特定できるか？
• RQ4 異なる修辞的戦略が、聴衆の関与を引き起こす上で果たす相対的な貢献度は何か？
• RQ5 感情のトーン、物語の構造、文法的パターンは、拍手反応にどのように相互作用するか？

主な発見

• 本研究では、物語の語り、修辞的質問、感情的訴えなど、拍手の発生確率を顕著に高める24の明確な修辞的技法を同定した。
• 修辞的質問と個人のエピソードの使用が、特に効果的であり、拍手イベントと強い正の相関を示した。
• 感情の価値が高く、構文の複雑さが中程度の文は、単純すぎるか複雑すぎる構成よりも、拍手を誘発する傾向が高かった。
• 予測モデルは、言語的および修辞的特徴を用いて、拍手を誘発する文を識別する際、80％を超える分類精度を達成した。
• 「私達（we）」や「あなた（you）」という代名詞の強調は、聴衆の関与が高まり、共感性が向上し、拍手の発生確率が高まることと関連していた。
• スピーチのセグメントに明確な物語の構造的展開やクライマックスが存在する場合、そのセグメントの後に拍手の発生確率が顕著に上昇した。