叙事社会网络抽取技术比较研究
社会与信息网络
2018-11-06 v1 物理与社会
应用统计
摘要
通过其社会网络分析叙事是量化文学研究中一个不断扩展的领域。从任何叙事中手动抽取社会网络可能很耗时，因此已开发出复杂度各异的自动抽取方法。然而，不同抽取方法对分析的影响尚属未知。在此我们建模并比较了叙事中社会网络的三种抽取方法：手动抽取、共现自动抽取和使用机器学习的自动抽取。尽管手动抽取方法在网络分析中产生更精确的结果，但它耗时得多，而自动抽取方法在密度、中心性度量和边权重方面得出可比较的结论。我们的结果提供证据表明，自动抽取的社会网络对许多分析是可靠的。我们也描述了此类社会网络不可靠的分析方面。我们预期我们的发现将使分析更多叙事变得更容易，从而帮助我们增进对故事如何被书写和演变以及人们如何相互交互的理解。
引用
@article{arxiv.1811.01467,
title = {The one comparing narrative social network extraction techniques},
author = {Michelle Edwards and Lewis Mitchell and Jonathan Tuke and Matthew Roughan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.01467},
year = {2018}
}