[논문 리뷰] Complicating the Social Networks for Better Storytelling: An Empirical Study of Chinese Historical Text and Novel

Chenhan Zhang|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 25.

Topic Modeling참고 문헌 37인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 자연어 처리(NLP)와 사회망 분석 기법을 활용하여 역사적 문헌 '삼국지'와 소설 '삼국지연의' 속 인물들의 사회망 구조와 감정 표현을 비교한다. 연구 결과, 소설은 역사적 기록보다 훨씬 더 복잡하고 역동적인 사회망을 구축하며, 감정적 분위기와 서사적 풍부함이 높아, 문학 장르가 네트워크 구조의 복잡성 증대를 통해 서사의 복잡성을 어떻게 높이는지 보여준다.

ABSTRACT

Digital humanities is an important subject because it enables developments in history, literature, and films. In this paper, we perform an empirical study of a Chinese historical text, Records of the Three Kingdoms ( extit{Records}), and a historical novel of the same story, Romance of the Three Kingdoms ( extit{Romance}). We employ natural language processing techniques to extract characters and their relationships. Then, we characterize the social networks and sentiments of the main characters in the historical text and the historical novel. We find that the social network in extit{Romance} is more complex and dynamic than that of extit{Records}, and the influence of the main characters differs. These findings shed light on the different styles of storytelling in the two literary genres and how the historical novel complicates the social networks of characters to enrich the literariness of the story.

연구 동기 및 목표

• 디지털 인문학 기법을 활용하여 동일한 이야기를 다룬 역사적 문헌과 역사 소설 간 서사 복잡성의 차이를 조사한다.
• NLP 기법을 통해 '삼국지'와 '삼국지연의' 속 주요 인물들의 사회망을 추출하고 비교한다.
• '삼국지'와 '삼국지연의'에서 조조와 Liu Bei와 같은 주요 인물의 감정 표현 차이를 분석한다.
• 중심성, 조밀도, 소월성(Small-world) 특성 등 사회망의 정량적 위상 특성(톱ولوج리)을 측정하여 구조적 차이를 평가한다.
• 문학 장르가 사회망 복잡성과 감정적 분위기의 강화를 통해 서사의 웅대함을 어떻게 증대시키는지 보여준다.

제안 방법

• BERT 기반 NLP 모델을 활용해 두 텍스트 내 인물 및 관계를 명시적 개체 인식(Named Entity Recognition)으로 식별한다.
• 추출된 인물 간 상호작용을 기반으로 사회망을 구축하며, 각 상호작용을 방향성 있는 간선으로 간주한다.
• 소셜 네트워크 과학 지표인 소월성, 스케일프리 성질, 중심성, 군집 계수 등을 적용하여 네트워크 위상 특성을 기술한다.
• SentiWordNet을 사용해 조조와 유비와 같은 주요 인물과 연관된 평가적 어휘의 감정 성향을 정량적으로 평가한다.
• 워드 클라우드와 감정 점수 비교를 통해 두 텍스트의 주관적 인물 묘사 방식을 시각화하고 분석한다.
• 서사 진행을 표현하기 위해 다섯 조각의 동적 네트워크 모델을 구축하였으며, 더 세밀한 시간적 분할도 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 '삼국지'와 '삼국지연의'의 사회망 위상적 구조는 어떻게 다를까?
• RQ2 역사 소설은 역사 기록보다 얼마나 더 복잡하고 역동적인 사회망을 구축하는가?
• RQ3 조조와 유비와 같은 주요 인물의 감정 묘사는 두 텍스트에서 어떻게 다를까?
• RQ4 서사 복잡성과 인물의 영향력 간의 정량적 관계는 어떠한가?
• RQ5 SentiWordNet에서의 감정 점수는 두 장르에서 작가가 주요 인물에 대해 어떻게 주관적으로 평가했는지를 어떻게 반영하는가?

주요 결과

• '삼국지연의'의 사회망은 '삼국지'에 비해 훨씬 더 복잡하고 역동적이며, 중심성과 군집도가 높다.
• 소설의 네트워크는 소월성과 스케일프리 성질을 모두 보이며, 서사 참여도를 높이는 고도로 연결된 계층적 구조임을 시사한다.
• 조조는 '삼국지연의'에서 '삼국지'에 비해 훨씬 더 많은 부정적 감정 어휘를 받는다.
• 유비는 소설에서 더 긍정적으로 묘사된다.
• SentiWordNet 점수는 조조의 감정 점수가 '삼국지연의'에서 '삼국지'보다 낮고, 유비의 점수가 더 높음을 확인하며, 서사 톤의 변화를 반영한다.
• 두 인물 모두 '삼국지연의'에서 '삼국지'보다 더 높은 감정 점수를 기록하여, 소설이 더 감정적으로 풍부한 서사를 구현하고 있음을 시사한다.
• 본 연구는 역사 소설에서의 문학적 다듬림이 사회망 복잡성과 감정 묘사의 의도적 복잡화를 통해 서사의 생생함을 높임을 입증한다.