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Human Computer Interaction

TaleStream: Unterstützung der Ideenfindung für Geschichten durch Wissen über Erzählmuster

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Author

Jean-Peic Chou (Stanford), Alexa Siu (Adobe), Nedim Lipka (Adobe), Ryan Rossi (Adobe), Franck Dernoncourt (Adobe) und Maneesh Agrawala (Stanford + Roblox)

Venue

Abstract

Die Ideenfindung für Geschichten ist ein entscheidender Teil des Schreibprozesses. Aufgrund ihres explorativen und subjektiven Charakters ist es schwierig, diesen Prozess computergestützt zu unterstützen. Tropen, also wiederkehrende narrative Elemente in Geschichten, sind für Geschichten von wesentlicher Bedeutung, da sie die Struktur von Erzählungen und unser Verständnis davon prägen. In diesem Beitrag schlagen wir vor, Tropen als Zwischenrepräsentation von Geschichten zu nutzen, um die Ideenfindung für Geschichten anzugehen. Wir stellen TaleStream vor, ein Canvas-System, das Tropen als Bausteine von Geschichten nutzt und gleichzeitig steuerbare Vorschläge für Story-Ideen in Form von Tropen liefert. Unsere Methoden zur Tropen-Vorschlagsgenerierung nutzen Daten aus dem Wiki tvtropes.org. Wir stellen fest, dass die durch unsere Methoden generierten Tropen-Vorschläge in 97 % der Fälle besseres Material für die Ideenfindung liefern als zufällig ausgewählte Tropen. Unsere Systembewertung legt nahe, dass TaleStream den kreativen Fluss von Autoren unterstützen und die Story-Entwicklung erheblich erleichtern kann. Tropen spielen als reichhaltiges Lexikon narrativer Elemente mit verfügbaren Beispielen eine Schlüsselrolle in TaleStream und sind vielversprechend für Systeme zur Unterstützung der Story-Erstellung.