[논문 리뷰] Towards a Formal Model of Narratives

Louis Castricato, Stella Biderman외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 23.

Artificial Intelligence in Games참고 문헌 27인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 논리적 의미론과 엔트로피를 사용하여 서사의 구조, 서사자에서 독자로의 정보 흐름, 믿음의 진화 및 불확실성 등을 모델 이론적 프레임워크로 형식화한다. 계산적 서사학에서의 이야기의 일관성과 정보 정확성을 측정하기 위한 실험적으로 검증 가능한 새로운 지표인 '세계 일관성의 엔트로피'(ETC)와 '전이 일관성의 엔트로피'(ETC)를 제안한다.

ABSTRACT

In this paper, we propose the beginnings of a formal framework for modeling narrative extit{qua} narrative. Our framework affords the ability to discuss key qualities of stories and their communication, including the flow of information from a Narrator to a Reader, the evolution of a Reader's story model over time, and Reader uncertainty. We demonstrate its applicability to computational narratology by giving explicit algorithms for measuring the accuracy with which information was conveyed to the Reader and two novel measurements of story coherence.

연구 동기 및 목표

• 계산적 서사학 분야의 다양한 연구 접근법을 조율하는 형식적이고 모델 이론적인 서사 기반을 구축하기 위해.
• 논리적 의미론을 사용하여 서사학의 핵심 개념인 '파불라', '스토리 월드', '서사적 소통' 등을 형식화하기 위해.
• 믿음 갱신을 통한 독자의 정신적 스토리 모델(상황 모델)이 시간에 따라 어떻게 동적으로 진화하는지 모델링하기 위해.
• 엔트로피 기반 측정법을 사용하여 독자의 불확실성과 정보 전달 정확성을 정량화하기 위해.
• 형식 논리와 모델 이론에 기반한 실험적으로 검증 가능한 서사 일관성과 플롯 관련성의 지표를 개발하기 위해.

제안 방법

• 스토리의 파불라가 부울 래티스 내의 가능한 세계들과 문장 집합으로 표현되는 모델 이론적 구조로 서사를 형식화한다.
• 가능한 세계의 필터링을 통해 정보 흐름을 모델링하여 독자의 믿음 집합을 시간적으로 이전 상태와 일관된 상태로 제한한다.
• 세계 일관성의 엔트로피(ETC)를 독자의 믿음 집합 내 문장들의 평균 확률로 정의하며, 이는 필터링된 기준 진실과의 상대적 관계에서 측정된다.
• 전이 일관성의 엔트로피(ETC)를 핵심 믿음의 전후 상태 사이의 함의관계(A ⇒ B)를 사용하여, 믿음 전이의 충실도를 측정하는 지표로 정의한다.
• 모델 이론과 다이내믹 모달 논리를 사용하여 서사 프레임 간 필수성과 가능성의 형식화를 통해 믿음 진화의 시간적 일관성을 보장한다.
• 독자 모델을 이전 시간점의 기준 진실과 일치시키기 위해 피복 작용을 적용하여, 일관성과 정확성 측정이 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 모델 이론을 사용하여 서사의 구조를 어떻게 형식화할 수 있으며, 이를 통해 서사자에서 독자로의 정보 흐름을 어떻게 포괄할 수 있는가?
• RQ2 독자의 정신적 스토리 모델은 믿음 갱신을 통해 시간에 따라 어떻게 진화하는가? 이는 어떻게 형식화할 수 있는가?
• RQ3 논리적 프레임워크 내에서 엔트로피를 사용하여 독자의 불확실성을 어떻게 정량화하고 측정할 수 있는가?
• RQ4 플롯 포인트(핵심)는 믿음 전이에 어떤 역할을 하는가? 그리고 그 일관성은 어떻게 평가할 수 있는가?
• RQ5 서사 일관성은 스토리 월드 모델과 믿음 전이 간의 일관성에 따라 어떻게 측정될 수 있는가?

주요 결과

• 이 프레임워크는 믿음 전이에 기반한 엄밀한 개념을 통해 바르트의 핵심과 위성 개념을 정확한 형식으로 표현할 수 있다.
• 세계 일관성의 엔트로피(ETC)는 독자의 스토리 월드 모델이 기준 진실과 얼마나 잘 일치하는지 측정하는 지표로 기능하며, 높은 엔트로피는 더 높은 일관성을 의미한다.
• 전이 일관성의 엔트로피(ETC)는 플롯 포인트 간 믿음 전이의 충실도를 정량화하며, 높은 값은 더 일관된 추론 패턴을 의미한다.
• 이 모델은 독자가 정보가 부족한 스토리 월드에 직면했을 때 믿음 수정과 불확실성에 대한 반응에 대한 실험적으로 검증 가능한 가설을 지원한다.
• 이 프레임워크는 이론적 서사 개념을 실용적이고 계산 가능한 지표로 변환하여 스토리의 일관성과 일관성 평가에 활용할 수 있다.
• 필터링과 피복 작용의 사용은 독자가 전체 정보를 확보하지 못하더라도, 시간적으로 일관된 상태로 제한된 믿음 집합을 통해 정보 전달의 정확성을 정확히 측정할 수 있도록 한다.