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[2F5-OS-39b-04] SHAP による人気 Web 小説の物語進行に伴う感情変化の解析
キーワード：SHAP解析、BERT、感情分析、小説、テキストマイニング
本研究では，人気作品と一般作品における物語の感情的特徴とその進行に伴う変化の違いを明らかにすることを目的とする．「小説家になろう」サイトから，グローバルポイント上位300作品を人気作品として，ランダムに選んだ300作品を一般作品としてテキストデータを収集した．次に，BERTを活用して文単位で感情分析を行い，テキストを一定の長さで分割し，感情スコアの平均値を特徴量として使用した．この特徴量を基に，Random Forestを用いて人気作品と一般作品を分類するモデルを構築し，最後にSHAP解析を通じてその感情的傾向の違いを明らかにした．解析結果から，物語の感情的バランスが読者の感情移入や満足感に大きく影響することが示された．特に，序盤では主人公が抱える問題解決に向けた悲しみや期待が物語を引き込む重要な要素となり，終盤においては，人気作品は物語の進行ととともに期待や信頼に関する感情が続く一方で，驚きや恐れなどの感情が減少していく様子が確認された．
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