Modeling Empathic Similarity in Personal Narratives

要約

人々の間の最も有意義なつながりは、多くの場合、個人的な物語の中で共有される脆弱性や感情的な経験を表現することによって育まれます。
私たちは、主に NLP で研究されてきたような、生の意味論的または語彙的な類似性ではなく、共感的共鳴、つまり 2 人の人間が互いの経験にどの程度共感するかに基づいて、個人的な物語の類似性を特定するという新しいタスクを導入します。
社会心理学からの洞察を使用して、物語の 3 つの重要な特徴、つまり主要な出来事、感情の軌跡、全体的な道徳または教訓の観点から共感的な類似性を運用するフレームワークを作成します。
私たちは、共感的類似性特徴で注釈が付けられた 1,500 の個人的なストーリーと、共感的類似性スコアで注釈が付けられた 2,000 組のストーリーのデータセットである EmpathyStories を作成します。
私たちのデータセットを使用してモデルを微調整し、ストーリーペアの共感的類似性を計算し、これが自動化された相関および検索メトリクスで意味的類似性モデルよりも優れていることを示します。
また、150 人の参加者を対象としたユーザー調査を通じて、素朴な意味的類似性に基づく検索と比較して、ユーザーが共感するストーリーの検索にこのモデルが与える影響も評価し、参加者はモデルによって検索されたストーリーにより大幅に共感したことがわかりました。
私たちの取り組みは、人間同士のつながりや共感を促進するための共感を意識したモデルの使用に強い意味を持っています。

要約(オリジナル)

The most meaningful connections between people are often fostered through expression of shared vulnerability and emotional experiences in personal narratives. We introduce a new task of identifying similarity in personal stories based on empathic resonance, i.e., the extent to which two people empathize with each others’ experiences, as opposed to raw semantic or lexical similarity, as has predominantly been studied in NLP. Using insights from social psychology, we craft a framework that operationalizes empathic similarity in terms of three key features of stories: main events, emotional trajectories, and overall morals or takeaways. We create EmpathicStories, a dataset of 1,500 personal stories annotated with our empathic similarity features, and 2,000 pairs of stories annotated with empathic similarity scores. Using our dataset, we fine-tune a model to compute empathic similarity of story pairs, and show that this outperforms semantic similarity models on automated correlation and retrieval metrics. Through a user study with 150 participants, we also assess the effect our model has on retrieving stories that users empathize with, compared to naive semantic similarity-based retrieval, and find that participants empathized significantly more with stories retrieved by our model. Our work has strong implications for the use of empathy-aware models to foster human connection and empathy between people.

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