The knowledge of the narrative agent not only constitutes the content and meaning of the narrative itself, but is also closely related to the emotional response of the recipient. Also, the disparity of knowledge between narrative agents is an important factor in making a narrative richer and more interesting. But It tends to be treated as a sub-topic of narration theory or genre/style studies rather than an independent subject of narrative studies or criticism. In this paper, I propose a model that can systematically and quantitatively analyze the knowledge of narrative agents. The proposed model consists of the knowledge structure that represents a narrative, the knowledge state that expresses the knowledge of narrative agent as a degree of belief, and the knowledge flow that means changes in the knowledge state according to the development of events. In addition, the formal notation of the knowledge structure and a probabilistic inference model that could obtain the state of knowledge were proposed, and the knowledge structure and knowledge flow were analyzed by applying the model to the actual narrative. It is expected that the proposed model will be of practical help in the creation and evaluation of narratives.
Narratives arouse diverse and rich affective responses to recipients, and this is one of the reasons why narratives are universal and popular. Computational studies on narratives have established a formal model or system of the affective response based on the theory in psychology or media research, and have analyzed or generated a narrative that can evoke a specific affective response. In this paper, we propose a new computational model that can detect the affective response expected to appear in the narrative based on the narrative agent's knowledge. First, we designed a narrative representation model that can elaborately express the event structure and the agent's knowledge as well. Additionally, an analysis method was proposed to detect the three affective responses and the related situational information. Then, we validated the model through a case study about an actual movie narrative. Through the case study, we confirmed that the model captures the affective responses of the audience. The proposed model can be effectively used for the narrative analysis and the creation that must consider the affective responses of the recipient.
Visual narrative or storytelling involve two important aspects of the cognitive perception: the conscious and subconscious. Color is one of the cognitive storytelling elements, its interpretation is captured by the subconscious and it is considered an emotional resource due to its psychological background. On the other hand, the character is also part of cognitive perception and storytelling tool, but this is interpreted consciously, character is considered as a logical resource. Ghibli and Disney have organized their cinematographic techniques in different ways, so it would be unfair to say that one narrative style is better than the other, it depends of perception of beauty which varies according to society. However the present study seeks to determine the differences between Ghibli and Disney narrative style, taking as reference color. Ghibli and Disney are perfect example about color effects as a storytelling agent, It can be classified in two aspects: dynamics of color and color as a narrative sequence. The dynamics of color analyzes how color acts and is perceived into a stage, its meaning and symbolism regardless of the character's actions. The narrative sequence studies how color thermologic evolves in scene's development.
Analysis of narrative texts has been regarded as academically and practically important, and has been made from various perspectives and methods. In this paper, the computational narrative analysis methodology from the perspective of information processing was examined. From the point of view of information processing, the creation and acceptance of narrative is a bidirectional coding process mediated by narrative text, and narrative text can be said to be a multi-layered structured code. In this paper, four methodologies that share this point of view - character network analysis, text mining and sentiment analysis, continuity analysis of event composition, and knowledge analysis of narrative agents - were examined together with cases. Through this, the mechanism and possibility of computational methodology in narrative analysis were confirmed. In conclusion, the significance and side effects of computational narrative analysis were examined, and the necessity of designing a human-computer collaboration model based on the consilience of the humanities and science/technology was discussed. Based on this model, it was argued that aesthetically creative, ethically good, politically progressive, and cognitively sophisticated narratives could be made more effectively.
This study purposes to explore the narrative of fictional events complicated by a specific narrator, taking notice of his/her role as an internal focalizer as well as an external participant. In William Faulkner's "A Rose for Emily," the story of an eccentric spinster, Emily Grierson, is focalized and narrated by a townsperson, apparently an individual, but one who always speaks as 'we.' This tale-teller, as a first-hand witness of the events in the story, details the strange circumstances of Emily's life and her odd relationships with her father, her lover, the community, and even the horrible secret hidden to the climactic moment at the end. The narrative 'we' has surely watched Emily for many years with a considerable interest but also with a respectful distance. Being left unidentified on purpose, this narrative agent, in spite of his/her vagueness, definitely knows more than others do and acts undoubtedly as a pivotal role in this tale of grotesque love. Seamlessly juxtaposing the present and the past, the collective 'we' suggests an important subject that the distinction between the past and the present is blurred out for Emily, for whom the indiscernibleness of time flow proves to be her hamartia. The focalizer-narrator describes Miss Emily in the same manner as he/she describes the South whose old ways have passed on by time. Like the Old South, Emily is desperately trapped in the past, since she has not been able to adjust to the changes brought on by time. In the end, the tragic story of Emily Grierson which takes place in Jefferson plainly seems to serve as an introduction to mature Faulkner.
We develop a simulation method that affords very high variability of virtual pedagogical situations involving many independent plans, still achieves authoring (or implementation) scalability. While each individual plan would be coherently drawn up by an agent for its respective goal, those independently-made plans might be coincidentally intertwined in their execution. The inevitable non-determinism involved in this multi-event plan encompassing pre-planned and unforeseen events is resolved by (multi-phase) dynamic planning and articulated sequencing of events in contrast to static planning and monolithic authoring in conventional narrative systems. Connections between events are dictated by their associated rules and their actual connections are dynamically determined in execution time by current conditions of background-world. This unified connection scheme across pre-planned and unforeseen events allows a multi-plan, multi-agent situation to be coherently planned and executed in a global scale. To further the variability of a situation, the inter-event coupling is made in a fine level of action along with a limited episteme of each agent involved. We confirm analytically the viability of our approach with respect to the situation variability and authoring scalability, and demonstrate its practicality with an implementation of a composite situation.
This study is an attempt to connect television drama M, which deals with abortion issues, with theoretical focus such as materiality, relativity, and agency, to understand diffractively as an cartography of agential reality. According to Karen Barard's Agential Realism, Television drama M is a sociocultural phenomenon produced by the agential intra-actions of material-discursive apparatuses such as medical technology, ghost stories and legends, and male-affect. The 1990s repeatedly revealed "hate" through apparatuses such as technology, discourse, and affect, which are directed at women's gendered bodies. The material -discursive practice of plastic surgery and abortion proves that the agential reality surrounding the body is closely intertwined with medical technology, as well as with the genderized hate. Another related material-discursive phenomenon is rediscovery of the legend and fad of the ghost story, which is also produced from the hate of the denaturalized body, which is once again expanded and reproduced. Appearing in this environment of affect, M enacts diffraction, which is based on backlash, lacking posthuman implications for the materialization of the techno-body. M puts humanistic assumptions about "Man" as a universal definition, historically framed and defined in context. But it is not universal and it is gendered. The current time when the political turmoil surrounding medical technology, discourse, and bodily matters is violently intra-acted is the time to carefully account and respond to the alternative definitions of human beings that M has rejected.
This introduction is both a statement of a research problem and an account of the first research results for its solution. As more historical databases come online and overlap in coverage, we need to discuss the two main issues that prevent 'big' results from emerging so far. Firstly, historical data are seen by computer science people as unstructured, that is, historical records cannot be easily decomposed into unambiguous fields, like in population (birth and death records) and taxation data. Secondly, machine-learning tools developed for structured data cannot be applied as they are for historical research. We propose a complex network, narrative-driven approach to mining historical databases. In such a time-integrated network obtained by overlaying records from historical databases, the nodes are actors, while thelinks are actions. In the case study that we present (the world as seen from Venice, 1205-1533), the actors are governments, while the actions are limited to war, trade, and treaty to keep the case study tractable. We then identify key periods, key events, and hence key actors, key locations through a time-resolved examination of the actions. This tool allows historians to deal with historical data issues (e.g., source provenance identification, event validation, trade-conflict-diplomacy relationships, etc.). On a higher level, this automatic extraction of key narratives from a historical database allows historians to formulate hypotheses on the courses of history, and also allow them to test these hypotheses in other actions or in additional data sets. Our vision is that this narrative-driven analysis of historical data can lead to the development of multiple scale agent-based models, which can be simulated on a computer to generate ensembles of counterfactual histories that would deepen our understanding of how our actual history developed the way it did. The generation of such narratives, automatically and in a scalable way, will revolutionize the practice of history as a discipline, because historical knowledge, that is the treasure of human experiences (i.e. the heritage of the world), will become what might be inherited by machine learning algorithms and used in smart cities to highlight and explain present ties and illustrate potential future scenarios and visionarios.
History centered knowledge based story-telling project planning tool supports the process of story creation in narrative genre about history of families or individuals. Narrative fields not only include drama, mythology, legend, history but also non-verbal epics such as movie, play, ballet and opera. But as verbal epic, this research paper focuses on the family history and individual history of each household. This story-telling planning tool redevelops each genre of story-telling about family history through sampleDB and informationDB, and it is widely applicable in concreting high quality stories in both its content and value. Reduces the time of planning story-telling, and impose minimum expenses in human resources. Content about family history is one of the most the fundamental and renowned contents in Story-telling but planning tool that is easily applicable in creating such content does not exist in statue quo. In this current system lacking creative infra, this research paper seeks to provide a planning tool that public can easily utilize, and by systemizing the tool. it aims to create a creative contents tool model applicable in variety of genres.
The development of information technology introduced digital contents and Social Network Services(SNS), and allowed the virtual transaction and communication between users called "the experience knowledge" advanced from "the objective knowledge." This paper will analyze interactive storytelling system creating different types of stories on narrative genre about family history, personal history and so on. Through analysis on narrative interviews, direct observations, documentations and visual records, contents about CEO story, corporate story, family story and especially family history will be categorized into sampleDB and informationDB. Accumulated contents will allow the user to increase the value and usage of the contents through interactive storytelling system by restructuring the contents on family history. This research has developed writing tool data model using different digital contents such as texts, images and pictures to encourage open communications between first generations and third generations in Korea. Furthermore, researched about connected system on interactive storytelling creation device using various genre of family story that has been data based.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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