Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Orson-Welles-Studio-1938.jpg) 1938 setzte das Mercury Theatre on the Air unter der Leitung von Orson Welles seine berühmte (berüchtigte?) Dramatisierung von "Der Krieg der Welten" durch HG auf Wells (keine Beziehung, obwohl sie sich einmal getroffen haben). Es wird allgemein angenommen, dass die Auswirkungen der Sendung als Versuch einer Printnachricht, das Radio als zuverlässige Nachrichtenquelle zu diskreditieren, stark übertrieben wurden (Details) Hier und Hier ). Die Sendung ist jedoch zu einem Halloween-Favoriten hier in den USA geworden. Viele Radiosender im ganzen Land spielen es an All Hallows 'Eve als Hommage an das klassische Americana und die talentierten Geschichtenerzähler, die es konzipiert und zum Leben erweckt haben.
Für mich hat die Sendung einen besonderen Platz in meinen Halloween-Traditionen. Als Junge habe ich ein Jahr lang Süßes oder Saures verpasst, weil unsere Familie an Halloween in unser erstes Haus gezogen ist. Mein lokaler Radiosender war einer von denen, die die Produktion erneut sendeten. Ich weiß nicht, ob sie es noch tun oder nicht. Aber ich erinnere mich, wie ich an diesem Abend in meinem neuen Zimmer auf meinem Bett saß und dieses meisterhafte Beispiel eines Hörspiels hörte. Seitdem habe ich versucht, die Tradition des Hörens der Sendung fortzusetzen (sie ist gemeinfrei, und Sie können sie hier anhören: Der Krieg der Welten ) an Halloween.
Als lustige Randnotiz das 1968 in Rochester, NY, produzierte Remake (im Ernst, was ist es mit den Leuten hier oben in NY?) Eigentlich tat eine kleine Panik verursachen. Der Radiosender versuchte, mögliche Panik durch die Ausstrahlung eines Haftungsausschlusses abzumildern. Die Station erhöhte sogar die Häufigkeit von Haftungsausschlüssen, nachdem in Panik geratene Anrufe eingingen! Aber der Schaden war bereits angerichtet. Es führte sogar zu einer Zeitung, die berichtete, dass die Invasion tatsächlich stattgefunden hatte.
Wie auch immer, ich hatte vor ein paar Wochen einen Gedanken: Warum nicht die Aufnahme des Originals mit dem Text Explorer analysieren? Es war zugegebenermaßen ein ziemlich zufälliger Gedanke. Meine Idee war es, die Daten zu untersuchen und zu sehen, ob ich die verschiedenen Handlungspunkte und Themen in der Geschichte herausarbeiten kann. Es stellt sich heraus, dass es eine gibt Transkript das bricht Zeilen nach Schauspieler. Ein bisschen Importarbeit und Feinabstimmung später war ich bereit zu gehen! Schauen wir uns an, was ich gefunden habe.
Analysieren ' Der Krieg der Welten'
Am einfachsten ist es wahrscheinlich, mit Wortwolken zu beginnen. Genau genommen sind Wortwolken nicht die beste Möglichkeit, Textinformationen zu visualisieren. Sie neigen beispielsweise dazu, die Bedeutung von Begriffen zu verzerren. Aber wir machen nur rum JMP , also warum nicht!
Aufgrund des Schreibstils sind die Namen der Personen, mit denen gesprochen wird oder gesprochen wird (dies beginnt als Nachrichtensendung, denken Sie daran), im Datensatz stark vertreten. In dieser ersten Wortwolke können wir sehen, dass Prof. Pierson, der Erzähler und Hauptcharakter (wir können ihn nicht wirklich als Protagonisten bezeichnen), stark vertreten ist, und das war's auch schon. Dies liegt daran, dass ich nichts mit Stoppwörtern gemacht habe, obwohl ich zu diesem Zeitpunkt Phrasen (z. B. Grovers Mill) zur Begriffsliste hinzugefügt habe.
Mit einigem Basteln in JMP (ich stelle am Ende dieses Artikels ein Verfahren zur Farbgebung vor) können wir beginnen, einige der Ebenen abzuziehen und zusätzliche Informationen zu erhalten (siehe unten). Wir können jetzt sehen, dass Prof. Pierson mit der Princeton University verbunden ist. Er ist auch mit dem dortigen Observatorium verbunden, wo er als Astronom arbeitet. Diese Assoziationen stammen vom CBS-Feldreporter Carl Phillips, der uns häufig erzählt, wer Prof. Pierson zu Beginn der Geschichte ist. Wir können auch sehen, dass er in Grovers Mill, New Jersey (der ersten Mars-Absturzstelle) und an einigen anderen Orten in New York City auftaucht. Alles in allem ein ziemlich klares Bild der Reisen des guten Professors während der Ereignisse der Sendung.
Lass uns noch ein paar machen. Ich habe Prof. Pierson von diesem Punkt an als Stoppwort verwendet, um die anderen Themen in der Cloud ein wenig übersichtlicher zu machen. Als nächstes gehen wir zu Carl Phillips, dem zum Scheitern verurteilten Feldreporter für CBS.
Sein Teil der Geschichte dreht sich hauptsächlich um Grovers Mill, aber er interviewt Prof. Pierson (die Referenzen von Princeton und Astronomie). Alle seine Zeilen wurden im Rahmen der normalen CBS-Sendung über spezielle Bulletins geliefert. Es ist ein wenig versteckt, aber Sie können auch sehen, wie er gestorben ist - durch den schwarzen Rauch, mit dem die Marsianer ihren Landeplatz schützen.
Wenn wir uns „Zylinder“ ansehen, können wir sehen, dass sie die legendären Invasionsmaschinen der Marsianer enthielten, von denen die erste in New Jersey landete.
Schauen wir uns als nächstes die Maschinen selbst an. Das erste, was mir auffiel, war, dass sie mit vielen anderen Dingen auftauchen. Dies ist sinnvoll, da die Maschinen ein wichtiges Handlungsinstrument (fast ein Charakter) in der Erzählung sind. Sie können sehen, dass sie von Zylindern kamen. Sie hatten Wärmestrahlen (unten in der Mitte). Es gibt auch Hinweise darauf, dass sie von der Armee angegriffen wurden, was den ersten Einsatz des schwarzen Rauches zum Angriff auf die Soldaten auslöste.
Ich könnte weitermachen, es macht viel Spaß zu sehen, welche Begriffe zusammen in der Wortwolke auftauchen. Da das Skript gemeinfrei ist, habe ich meinen Datensatz mit diesem Artikel veröffentlicht. Wenn Sie spielen möchten, führen Sie einfach das Wortwolkenskript aus und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Begriff in der Wortwolke, die Sie erkunden möchten. Klicken Sie im Menü auf Text auswählen. Die Begriffe werden in der Wortwolke hervorgehoben.
Themenanalyse in JMP Pro
Also gut, lasst uns die großen Waffen rausholen. Themenanalyse in JMP Pro kann die Leute ein wenig nervös machen, aber es ist super nützlich. Für diese Analyse habe ich alle Charakternamen wieder eingegeben (ich habe sie mit Stoppwörtern für das Wort Cloud-Material entfernt). Bei der Themenanalyse werden nun die Begriffe in der Begriffsliste verwendet und untersucht, wie oft jeder Begriff in jeder Zeile des Datensatzes angezeigt wird (falls Sie sich fragen, wird er als Dokumentbegriffsmatrix bezeichnet), wobei berücksichtigt wird, wie oft der Begriff angezeigt wird im gesamten Dokument (dies wird in der Textanalyse als TF / IDF-Verhältnis bezeichnet). Es führt einige multivariate Transformationen durch, um eine Sammlung von Begriffen zu erstellen, die dazu neigen, zusammen aufzutauchen. Die Gruppe, die die meisten Informationen erklärt, heißt Thema 1. Die Sammlung, die das nächstbeste Ergebnis erzielt, ist Thema 2 usw., was bedeutet, dass „Thema“ in diesem Fall eine Fehlbezeichnung ist. Aber die bereitgestellten Informationen (wie auch immer Sie sie nennen möchten) sind immer noch sehr nützlich. Werfen wir einen Blick auf die ersten drei Themen. Damit ich Sie nicht mit Zahlen überschwemme, verwende ich hier die Wortwolken, die JMP für jedes Thema generiert hat. Beachten Sie, dass die Größen für jeden Begriff auf dem Laden des Themas in diesen Wortwolken basieren und nicht darauf, wie oft sie im Datensatz erscheinen! Großer Unterschied.
Thema 1 enthält die großen Dinge, die Sie erwarten würden: Prof. Pierson, die Marsmenschen und ihre Kriegsmaschinen, der schwarze Rauch und die globale Natur des Angriffs (was wir nicht aus der Wortwolke herausbekommen haben).
Thema 2 ist eine Zusammenfassung der Begriffe, die mit den Verteidigungsversuchen der Armee gegen die Zylinder verbunden sind. Sie sehen den Wärmestrahl und Hinweise auf die Bulletins der Armee über ihre Verteidigungsbemühungen.
Thema 3 ist nur das Gespräch von Prof. Pierson und Carl Phillips, hauptsächlich aus einem Interview zu Beginn der Sendung vom Observatorium des Professors.
Thema 4 handelt vom ersten Landeplatz. Sie können Begriffe sehen, die den Krater beschreiben, der dort war usw.
Thema 5 enthält die letzte offizielle Sendung von CBS, in der die Leute gewarnt wurden, dass die Marsmaschinen von New Jersey nach New York City verlegt wurden. Dies ist auch der Moment, in dem die Armee vom Mars-Wärmestrahl angegriffen wurde.
Kehren wir nun zu etwas Numerischerem zurück. Ich kann jede Zeile des Skripts anhand der Übereinstimmung mit den einzelnen Themen bewerten. Beachten Sie, dass die Skalen hier etwas seltsam sind, aber wir sind nur an relativen Größen interessiert. Indem ich die Dokumentbewertungen für jede Zeile des Skripts und für diejenigen, die sie gesagt haben, einfüge, kann ich in Graph Builder ein paralleles Diagramm erstellen. Ich habe diesen auf JMP Public hochgeladen, damit Sie mit dem lokalen Datenfilter spielen können.
Wenn man sich einige unserer Hauptfiguren ansieht, bleibt Prof. Pierson im Allgemeinen mit allen anderen im Hauptpaket, hat aber gelegentlich Zeilen, die in den Themen 1 und 3 sehr gut abschneiden. Die Ansager (es gibt tatsächlich drei) punkten in den Themen 3 und 5 ziemlich gut. In beiden Fällen (Prof. Pierson und die Ansager) ist dies sinnvoll, da die Ansager die Sendung unterbrechen würden, um zu sagen, dass sie für Aktualisierungen zu Prof. Pierson und Carl Phillips wechseln würden, was auch erklärt, warum Phillips 'Linien tendenziell im Trend liegen die der Ansager. Wie auch immer, spielen Sie damit herum und sehen Sie, was Sie sonst noch necken können!
Dinge einpacken
Und das war's auch schon. Eine lustige kleine Analyse für Halloween. Nichts Weltbewegendes, aber trotzdem ein bisschen Spaß beim Herumspielen mit Textanalysen in JMP und JMP Pro. Und so, um vom Meister selbst zu leihen:
Dies ist Mike Anderson, meine Damen und Herren, außer Charakter, um Ihnen zu versichern, dass diese Analyse von "Der Krieg der Welten" keine weitere Bedeutung hat als das Urlaubsangebot, das es sein sollte. Die eigene Version des JMP-Blogs, in der man sich verkleidet und aus einem Busch springt und sagt: "Boo!"
Ab jetzt konnten wir nicht mehr einseifen alle deine Fenster und stehlen alle Ihre Gartentore bis morgen Abend, also haben wir das Beste als nächstes getan. Wir haben die Nacht analysiert, in der Orson Welles die Welt vor Ihren Ohren vernichtet und die CBS völlig zerstört hat.
Ich hoffe, Sie werden erleichtert sein zu erfahren, dass wir es nicht so gemeint haben und dass beide Institutionen noch offen für Geschäfte sind.
Also, auf Wiedersehen alle, und erinnere dich an die schreckliche Lektion, die du heute Abend gelernt hast. Dieser grinsende, leuchtende, kugelförmige Eindringling in Ihrem Wohnzimmer ist ein Bewohner des Kürbisbeetes, und wenn Ihre Türklingel klingelt und niemand da ist, war das kein Marsmensch. Es ist Halloween.
Ich wünsche Ihnen ein sicheres und glückliches Halloween!
Nachgedanken zur Färbung der Wortwolke
Als ich diesen Artikel vor der Veröffentlichung in Umlauf brachte, fragten einige Leute, wie ich die Wortwolken gefärbt habe. Ich dachte, ich würde eine Sekunde brauchen, um ein Video zu teilen, um Ihnen die Schritte zu zeigen, wie das gemacht wurde. Es ist ziemlich einfach. Sie müssen nur die verwenden ausgewählt() Befehl in einer Spalte in der Datentabelle. So habe ich es gemacht (mit einem Video am Ende, um die Schritte zu zeigen):
- Erstellen Sie ausgehend von der Datentabelle mit dem Text eine neue Spalte.
- Erstellen Sie in dieser neuen Spalte eine Formel mit "Selected ()" als Formel. Sie müssen es eingeben, da es nicht zu den Standardformeln im Formeleditor-Katalog gehört.
- Klicken Sie im Formeleditor auf OK.
- Erstellen Sie einen Text-Explorer (Analysieren> Text-Explorer) und richten Sie ihn mit Ihrem Text ein. (Ein Tutorial zum Text Explorer finden Sie hier Hier .)
- Schalten Sie die Wortwolke ein (Menü "Rotes Dreieck"> Anzeigeoptionen> Wortwolke anzeigen).
- Wählen Sie einen Begriff in der Wortwolke aus, den Sie zum Hervorheben verwenden möchten (klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Begriff> Zeilen auswählen).
- Wählen Sie im Menü "Rotes Dreieck der Wortwolke" die Option "Farbe"> "Nach Spaltenwerten" und anschließend die in Schritt 1 erstellte Spalte aus.
- Passen Sie den Farbverlauf für die Wortwolke nach Ihren Wünschen an.
