Capturing Differences in Character Representations Between Communities: An Initial Study with Fandom

要約

社会言語理論は、物語が共同の場でどのように語り直され、共同構築され、再概念化されることが多いのかを浮き彫りにしてきました。
この研究報告書は、物語世界の不可欠な部分であるキャラクターの再解釈に焦点を当てており、これがオンライン コミュニティ間でどのように計算的に比較されるかを研究することを試みています。
オンラインのファンダム (主に定性的に研究されている高度に共有化された現象) をデータとして使用し、計算手法を適用して、2 つのコミュニティとオリジナルのテキストの間のキャラクター表現の変化を調査しました。
具体的には、ハリー・ポッターの小説、r/HarryPotter のサブレディット、および Archive of Our Own のファンフィクションのテキストを分析して、登場人物の言及の変化、共起ネットワークからの中心性の測定、および意味上の関連性を調べました。
過去の作品に見られるように、ファンダムが二次キャラクターを昇格させる一方で、2 つのファン コミュニティはキャラクターの異なるサブセットを優先します。
単語埋め込みテストにより、女性らしさ/男性らしさ、残酷さ、美しさなどのジェンダー概念に関して、コミュニティ間で同じ登場人物の関連性がまったく異なることが明らかになりました。
さらに、恋愛のペア間で分析された男性キャラクターのファンフィクションの記述は、男性と男性の恋愛における女性的にコード化された特徴に関してより高いスコアを獲得し、過去の定性理論と一致しました。
この結果は、コミュニティ全体の物語要素の再概念化を捉えたり、ファンダムに関する質的研究をサポートしたりするのに役立つ計算手法の可能性を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

Sociolinguistic theories have highlighted how narratives are often retold, co-constructed and reconceptualized in collaborative settings. This working paper focuses on the re-interpretation of characters, an integral part of the narrative story-world, and attempts to study how this may be computationally compared between online communities. Using online fandom – a highly communal phenomenon that has been largely studied qualitatively – as data, computational methods were applied to explore shifts in character representations between two communities and the original text. Specifically, text from the Harry Potter novels, r/HarryPotter subreddit, and fanfiction on Archive of Our Own were analyzed for changes in character mentions, centrality measures from co-occurrence networks, and semantic associations. While fandom elevates secondary characters as found in past work, the two fan communities prioritize different subsets of characters. Word embedding tests reveal starkly different associations of the same characters between communities on the gendered concepts of femininity/masculinity, cruelty, and beauty. Furthermore, fanfiction descriptions of a male character analyzed between romance pairings scored higher for feminine-coded characteristics in male-male romance, matching past qualitative theorizing. The results high-light the potential for computational methods to assist in capturing the re-conceptualization of narrative elements across communities and in supporting qualitative research on fandom.

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