Un modelo computacional del suspense en entornos narrativos e interactivos

Resumen

El suspense es un recurso fundamental para generar gratificaciones emocionales e interés por las historias en una amplia diversidad de dominios narrativos. Su influencia va más allá del ámbito del ocio, contribuyendo a disciplinas como la educación y la psicología. Sin embargo y a pesar de su importancia, hasta la fecha no existe una especificación formal completa sobre su composición ni el impacto en la audiencia. Esto dificulta calibrar formalmente el nivel de suspense y determinar estrategias formales. En consecuencia, no es posible valorar con rigor sus efectos emocionales. Debido a esta dificultad, la mayoría de los sistemas generadores automáticos de historias evalúan e implementan el suspense a través de una simplificación funcional del mismo, como el incremento o disminución de enlaces emocionales entre personajes o, más comúnmente, la supresión de caminos de éxito para el protagonista, perspectivas reduccionistas del suspense que se antojan limitadas para cubrir el efecto de los diferentes componentes potenciales que lo conforman. Aspectos extraídos de las distintas conceptualizaciones del término --trascendencia del desenlace, proximidad, empatía--, algunos de ellos enunciados por varios autores, no se consideran explícitamente en los generadores automáticos estudiados. Esto es igualmente aplicable a los sistemas de ficción interactiva, donde, en comparación con narrativas clásicas, se observa una carencia de características más allá de la relación entre personajes o la limitación de alternativas de huida. En este contexto, la principal aportación de esta tesis es la propuesta de una arquitectura de suspense cuyos componentes responden a un modelo que sí tiene en cuenta estos factores adicionales. Mediante su análisis, el modelo permite cuantificar el nivel de suspense de una escena. Adicionalmente, se incluye dicha arquitectura en un sistema generador automático de historias. Para ello, en primera instancia se ha explorado y medido el suspense de la audiencia con cada característica para formular un modelo funcional. De igual manera, se ha definido la arquitectura que incluye dicho modelo. Finalmente, dicha arquitectura y el modelo subyacente han sido integrados en el generador automático de historias Stella, con el objetivo adicional de realizar una valoración empírica del efecto de las tramas generadas en contextos en los que el espectador consume el discurso narrativo. Los experimentos concluyen que la inclusión de las características hasta ahora no abordadas tiene un impacto evidente en la percepción del suspense. Asimismo, el modelo propuesto permite el empleo de una mayor diversidad de situaciones de suspense en la generación automática de historias.