HEART-felt 叙事：基于大语言模型追踪个人故事中的同理心与叙事风格

同理心是促进利他行为的基石，可以通过分享个人经历来激发。尽管同理心受叙事内容影响，但直觉上，人们也会通过叙事风格来回应故事。然而，叙事风格与同理心之间的关系尚未完全理解。本文利用大语言模型和大规模众包研究， empirically 检查并量化了风格与同理心之间的关系。我们引入了一种新型、基于理论的分类法 HEART（Human Empathy and Narrative Taxonomy），以细分可导致对故事叙述者产生同理心的叙事风格要素。我们确立了大语言模型在从 HEART 中提取叙事要素方面的性能，表明使用我们的分类法进行提示，可实现超越先前基于词典的方法的人类水平注释。为展示 our 分类法的实证应用，我们收集了由 2624 名参与者进行的同理心判断数据集。我们表明，通过大语言模型提取的叙事要素，特别是情感的生动性和情节体积，可以阐明叙事风格如何培育对个人故事的同理心。我们的工作表明，这类模型可用于导致人类中心社会和行为性洞察的叙事分析。