Brug af kunstig intelligens-værktøjer til at identificere niveauer af vold i film

For mange i filmbranchen, at se din film landede med en NC-17 rating fra Motion Picture Association of America (MPAA) er dødens kys. Da din film ikke længere er tilgængelig for seere under 17, du bliver præsenteret for et valg mellem begrænset billetindtægt eller dyr genredigering, eller endda genoptagelse, for at opfylde kravene til en mere velsmagende R-rating.

Men hvad nu hvis der var en mere præcis måde at bestemme en films sandsynlige klassificering på på manuskriptstadiet, før det bevæger sig gennem den dyre proces med produktion og efterproduktion? Et forskerhold fra Signal Analysis and Interpretation Lab (SAIL) ved USC's Viterbi School of Engineering bruger maskinlæring til at analysere skildringen af ​​vold på manuskriptsproget. Resultatet er et nyt værktøj til at hjælpe producenter, manuskriptforfattere og studier i at bestemme den potentielle klassificering af deres projekter.

Præsenteret på 2019 Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)-konferencen, det nye AI-værktøj er udviklet af Ph.D. studerende Victor Martinez, Krishna Somandepalli, Karan Singla, Anil Ramakrishna, og deres rådgiver Shrikanth Narayanan, Niki og Max Nikias læreruddannelsen i teknik. Dette blev gjort i samarbejde med Yalda Uhls fra Common Sense Media. Undersøgelsen er første gang, at naturlig sprogbehandling er blevet brugt til at identificere voldeligt sprog og indhold i filmmanuskripter.

AI-værktøjet blev udviklet ved hjælp af et datasæt med 732 populære filmmanuskripter, der var blevet kommenteret for voldeligt indhold af Common Sense Media. Ud fra disse oplysninger, holdet byggede en maskinlæringsmodel for neuralt netværk, hvor algoritmer krydser hinanden, arbejde sammen og lære af inputdata (dvs. teksten til scripts), for at skabe et output (dvs. voldsvurderinger for filmen). AI-værktøjet analyserede sproget i dialogen mellem manuskripter og fandt ud af, at semantikken og følelsen af ​​det anvendte sprog var en stærk indikator for det vurderede voldelige indhold i de færdige film.

Narayanan og hans team har brugt AI til at analysere menneske-centrerede data i over 15 år som en del af deres beregningsmæssige medieintelligensforskning, som fokuserer på analyse af data relateret til film og massemedier. De arbejder jævnligt med partnere som The Geena Davis Institute for Gender in Media for at analysere data fra film og medier for at bestemme, hvad det kan afsløre om repræsentation.

Narayanan sagde, at tekstanalyse har en lang historie inden for de kreative områder med at evaluere indhold for hadefulde ytringer, sexistisk og krænkende sprog, men at analysere vold i film gennem sproget i manuskriptet er en mere kompleks opgave.

"Typisk når folk studerede voldelige scener i medierne, de leder efter pistolskud, skrigende biler eller styrt, nogen kæmper og så videre. Men sproget er mere subtilt. Disse former for algoritmer kan se på og holde styr på kontekst, ikke kun hvad specifikke ord og ordvalg betyder. Vi ser på det fra et overordnet synspunkt, " sagde Narayanan.

Martinez sagde, at et eksempel på AI-værktøjets evne til at opdage implicit vold, som den nuværende teknologi ikke kan opdage, var en del af dialogen fra The Bourne Ultimatum (2007):"Jeg vidste, at det ville ende på denne måde. Det ville altid ende dette. vej…"

Martinez sagde, at denne linje blev markeret af AI-værktøjet som voldelig, selvom den ikke har nogen eksplicitte sprogmarkeringer for vold.

"I modsætning til den måde, MPAA vurderer, vores modeller ser på filmens faktiske indhold, og den kontekst, hvori dialogen siges, at komme med en forudsigelse om, hvor voldelig den film er, " sagde Martinez.

Somandepalli sagde, at forskerholdet nu bruger værktøjet til at analysere, hvordan manuskripter bruger vold i skildringer af ofre og gerningsmænd, og demografien af ​​disse karakterer.

Sådanne fund kunne spille en vigtig rolle i et indlæg #MeToo Hollywood, med bekymringer om repræsentation af kvinder og opretholdelse af negative stereotyper, og et fornyet fokus på stærke kvindekarakterer med handlekraft.

Holdet forventer, at dette i sidste ende ville blive et værktøj, der kunne integreres i manuskriptforfattersoftware. De fleste manuskriptforfatterprogrammer såsom Final Draft eller WriterDuet er allerede i stand til at oprette rapporter, der viser andelen af ​​karakterdialog efter køn. Dette værktøj ville tillade indholdsanalyse i form af karakteren af ​​det voldelige sprog, der bruges af en karakter, viser, hvilke karakterer der er gerningsmændene, og hvilke der er ofrene.

"Ofte kan der være ubevidste mønstre og skævheder til stede i manuskriptet, som forfatteren måske ikke har til hensigt, og et værktøj som dette vil hjælpe med at øge bevidstheden om det." sagde Narayanan.

Undersøgelsen "Violence Rating Prediction from Movie Scripts" er offentliggjort i Proceedings of the Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence.