In this research, we apply deeply quantitative and computational methods for understanding the character network-driven development of narratives. Using Victor Hugo’s Les Mis？rables as an example, we aim to model the evolution of the complex interpersonal relationships of its characters over the course of its narrative.
First, we analyze the emotional and sentimental qualities of an unfolding narrative and understand how they correlate with the main story elements. Second, we analyze the character arc in the narrative defined as how interactions with other characters influence one’s state and emotions. Third, we applied topic model to the body of the narrative and identified the influence of interaction on characters by measuring exchange of topics.
훌륭한 문학 작품은 인간의 생각과 행동을 반영하므로, 이를 분석함으로써 인간을 둘러싼 사회와 그 안에서 벌어지는 현상을 이해하는 것이 가능하다. 그러나 기존의 분석은 인간의 직관에 의존해 주관적이고 모호하게 이루어지는 경향이 있었다. 최근 문학작품의 디지털화와 텍스트 분석 기술의 발달은 문학작품을 정량적으로 분석할 수 있는 길을 열어주었다. 문학 작품은, 인물, 사건, 배경이라는 요소들이 이야기가 진행됨에 따라 얽혀가면서 펼쳐지는 복잡계적 특징을 보인다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 분석, 감성분석을 활용하여 등장인물의 관계정보를 포함한 네트워크를 구축하여, 빅토르위고의 소설 '레미제라블'의 구조와 등장인물의 관계, 시간의 흐름에 따른 감정의 진폭을 정량적으로 밝히고자 한다. 더불어 토픽 모델링을 적용하여 이야기를 진행시키는데 활용되는 주요 소재와 등장인물 사이에 주고받는 영향의 성격을 관련도가 높은 단어 클러스터를 추출함으로써 규명하고자 했다. 이를 통해 인물의 관계 변화에 의해 형성해 내는 이야기의 구조를 보다 체계적이고 정량적으로 분석함으로써, 사회에서 일어나는 다양한 현상에 대한 이해를 제고하고, 다양한 문학작품의 비교 분석을 통해 공통적으로 나타나는 패턴과 작품별 특이점을 발견함으로써, 창작자와 독자, 연구자들이 이야기를 만들고, 이해하고 분석하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
