讲故事与叙事2016arxiv.org编辑精选
故事的情感弧线由六种基本形态主导
The emotional arcs of stories are dominated by six basic shapes
导读
这篇论文用情感分析为大量故事绘制“情绪曲线”，发现故事的情感走向基本可归为六种形状（从贫穷到富有、由盛转衰、跌入谷底再爬起等）。评论区把它与冯内古特那场著名的“故事形状”讲座联系起来，同时质疑这些形状是否只是分析方法本身造成的。对写作者来说，它提供了一个简单可用的检查工具：你的故事有没有清晰、可辨认的情绪起伏？
可以直接用的写作要点
- 01
动笔前先为自己的故事画一条情绪曲线，确认它有明显的起落，而不是从头到尾只有一个调子。
- 02
六种基本形状可以当作最基本的情绪语法（起、落、落起、起落、起落起、落起落），先选定一条主线，再安排各个情节节点。
- 03
借冯内古特讲“故事形状”（灰姑娘型、人在洞中、由盛转衰）的直观方式检查构思，比抽象的结构术语更好用。
- 04
看到一种“很自然”的叙事规律时，先问一句：换一种测量方式它还成立吗——规律有时是工具造出来的。
HN 评论精选
所谓六种形状不过是起落的所有排列组合，结论近乎显而易见。
我是不是漏了什么？这六种主要情绪弧线的结果，基本上就是把长度 1、2、3 的“起”和“落”所有可能的排列都列了一遍，看起来相当显然。长度 1：起、落；长度 2：起落、落起；长度 3：起落起、落起落（必须交替，因为比如“落落起”大概只会被当作“落起”）。
klue07查看英文原文
Am I missing something? The result for the 6 main emotional arcs basically enumerates all the possible permutations of rise and fall of length 1, 2, and 3 which seems pretty obvious. Length 1: rise, fall Length 2: rise-fall, fall-rise Length 3: rise-fall-rise, fall-rise-fall (must be interchanging because for example fall-fall-rise would probably just be considered fall-rise)
论文其实是在用数据验证冯内古特“故事形状”的直觉，那场讲座本身值得写作者一看。
正如标题所示，文章里提到了冯内古特的那场讲座。
ominous查看英文原文
As expected, given the title, this[0] lecture by Vonnegut is mentioned in the article. [0]: https://www.youtube.com/watch?v=oP3c1h8v2ZQ
论文实际只证明了“故事必须有情绪起伏”，能否从曲线反推情节形状仍存疑。
我之所以觉得有意思，是因为我在做故事结构的可视化绘图软件（顺便在找测试用户），但他们的结果并没有让我很惊艳。我能看出的唯一有趣的结论是“故事需要有情绪流动”：没有任何例子是全程开心或全程悲伤、情绪一直保持同一水平的。我也看不出它能否真的从情感曲线识别出故事形状——比如把《灰姑娘》喂进去，它能识别出他们所说的“从贫穷到富有”情节吗？如果能提取并识别情节点——死亡、打斗、分手、背叛（也许用那些新奇的神经网络玩意儿）——再找模式，那会很有意思。不过看到有人在做这个方向还是令人鼓舞的。也许结果显得基础，只是因为这一领域还没什么人研究。随着自然语言处理和机器学习的发展，未来几年讲故事的软件工具会有很大变化。
joeld42查看英文原文
This seemed interesting because I am working on visual story structure diagramming software (looking for beta users btw), but I wasn't very impressed with their results. Basically the only interesting conclusion I could see was "stories need emotional movement", e.g. there were no examples where things were happy or sad and continued at the same level throughout the events of the story. I couldn't tell if this could even identify the stories shape from their sentiment graph -- e.g. if you fed it "Cinderella" could it identify the "Rags to Riches" plot that they identify? It would be neat to see if you could extract and identify plot points -- deaths, fights, breakups, betrayals, (maybe with some of those newfangled neural network thinggies) and look for patterns there. Still, it's encouraging to see people working on this. Maybe the results seem basic because this field is still unstudied. I expect software tools for storytelling to change a lot in the coming years with all the exciting new work in natural language processing and machine learning.
这些形状可能只是“滑动窗口＋PCA”这套测量方式的必然产物，缺少零假设检验。
我读得比较快，但看到 PCA 结果向量时我的第一反应是：它们很像傅里叶基。对于一组变化相对缓慢的信号（考虑到一万词的滑动窗口，我认为这些信号就是如此），你难道不会预期 PCA 正好给出这样的结果吗？换句话说，这里的零假设是什么，它被拒绝了吗？
fovc查看英文原文
Read this quickly, but my immediate thought when I saw the PCA result vectors was that they resembled the Fourier basis. Given a relatively slow-moving set of signals (which I think these are, given the 10,000 word sliding window), wouldn't you expect the PCA to give you exactly this? In other words, what is the null hypothesis here and is it rejected?
同类还值得读
Pixar in a Box：可汗学院的皮克斯讲故事课
Pixar in a Box – Khan Academy
这篇是 Khan Academy 与 Pixar 合作的“Pixar in a Box”项目介绍，用计算机图形和动画制作来讲解数学概念。
讲故事与叙事2015 · 753 分 · 65 评4 条写作要点编辑精选皮克斯的讲故事法则
Pixar's Rules of Storytelling (2013)
这是皮克斯动画工作室流传甚广的 22 条讲故事法则清单，从“从前有个___，每天___，有一天___”的骨架，到如何重写自己讨厌的作品。
讲故事与叙事2018 · 513 分 · 74 评4 条写作要点编辑精选皮克斯通过可汗学院提供免费在线讲故事课程
Pixar offers free online lessons in storytelling via Khan Academy
这篇报道介绍皮克斯与可汗学院合作的免费在线课程《讲故事的艺术》，把皮克斯内部的故事创作方法公开给普通学习者。
讲故事与叙事2017 · 503 分 · 93 评4 条写作要点编辑精选用皮克斯的故事公式说服投资人
Use Pixar's story formula to win over investors
这篇文章借用皮克斯的故事公式（以《海底总动员》为例）来示范如何给投资人讲创业路演故事：先讲目标、再讲障碍、最后讲改变。
讲故事与叙事2021 · 439 分 · 188 评4 条写作要点编辑精选贝索斯如何把叙事变成亚马逊的竞争优势
Jeff Bezos Turned Narrative into Amazon's Competitive Advantage
这篇讲杰夫·贝索斯如何把“六页叙事备忘录”变成亚马逊的管理与竞争优势：用可独立阅读的叙述性文档替代口头汇报和 PowerPoint。
讲故事与叙事2019 · 435 分 · 181 评4 条写作要点编辑精选