Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Orson-Welles-Studio-1938.jpg) Nel 1938 il Mercury Theatre on the Air, sotto la direzione di Orson Welles, mise in scena la sua famosa (famigerata?) Drammatizzazione de "La guerra dei mondi" di HG Wells (nessuna relazione, anche se si sono incontrati una volta). Gli effetti della trasmissione sono generalmente concordati per essere stati selvaggiamente esagerati come un tentativo di notizie di stampa di screditare la radio come fonte di notizie affidabile (dettagli Qui e Qui ). Tuttavia, la trasmissione è diventata una delle preferite di Halloween qui negli Stati Uniti. Molte stazioni radio in tutto il paese lo riproducono in All Hallows 'Eve come omaggio al pezzo di classica americana e ai talentuosi narratori che lo hanno concepito e portato in vita.
Per me, la trasmissione occupa un posto speciale nelle mie tradizioni di Halloween. Da ragazzo, un anno mi mancava dolcetto o scherzetto perché la nostra famiglia si è trasferita nella nostra prima casa ad Halloween. La mia stazione radio locale era una di quelle che ritrasmettevano la produzione. Non so se lo fanno ancora o no. Ma ricordo di essermi seduto sul letto nella mia nuova stanza quella notte e di aver ascoltato quel magistrale esempio di fiction radiofonica. Da allora, ho cercato di continuare la tradizione di ascoltare la trasmissione (è di dominio pubblico e puoi ascoltarla qui: La guerra dei mondi ) ad Halloween.
Come nota a margine divertente, il remake del 1968, prodotto a Rochester, NY, (seriamente, di cosa si tratta qui a New York?) fatto causare un piccolo panico. La stazione radio ha cercato di mitigare qualsiasi potenziale panico trasmettendo un disclaimer. La stazione ha persino aumentato la frequenza delle esclusioni di responsabilità dopo che le chiamate in preda al panico hanno iniziato ad arrivare! Ma il danno era già stato fatto. Ne è derivato persino un giornale che riportava che l'invasione era effettivamente avvenuta.
Ad ogni modo, alcune settimane fa ho avuto un pensiero: perché non analizzare la registrazione dell'originale utilizzando Text Explorer? È stato, certamente, un pensiero abbastanza casuale. La mia idea era di esplorare i dati e vedere se potevo tirare fuori i diversi punti e temi della trama nella storia. Si scopre che c'è un file trascrizione che scompone le battute per attore. Dopo un po 'di lavoro di importazione e messa a punto, ero pronto per iniziare! Diamo un'occhiata a cosa ho trovato.
Analizzando ' La guerra dei mondi '
Probabilmente la cosa più semplice da fare è iniziare con nuvole di parole. A rigor di termini, le nuvole di parole non sono il modo migliore per visualizzare le informazioni di testo. Tendono a distorcere il significato dei termini, per esempio. Ma stiamo solo scherzando JMP , quindi perche no!
A causa dello stile di scrittura, i nomi delle persone che parlano o a cui si parla (inizia come un telegiornale, ricorda) sono altamente rappresentati nel set di dati. In questa prima nuvola di parole, possiamo vedere che il Prof. Pierson, il narratore e il personaggio principale (non possiamo davvero definirlo un protagonista) è altamente rappresentato, e questo è tutto. Questo perché non ho fatto nulla con le parole di arresto, anche se a questo punto ho aggiunto frasi (Grovers Mill, per esempio) all'elenco dei termini.
Con un po 'di armeggiare in JMP (fornisco una procedura alla fine di questo articolo su come ho fatto la colorazione), possiamo iniziare a staccare alcuni dei livelli e ottenere alcune informazioni aggiuntive (sotto). Ora possiamo vedere che il Prof. Pierson è associato alla Princeton University. È anche associato all'osservatorio lì, dove lavora come astronomo. Queste associazioni provengono dal giornalista sul campo della CBS, Carl Phillips, che ci dice spesso chi è il Prof. Pierson all'inizio della storia. Possiamo anche vederlo apparire a Grovers Mill, NJ, (il primo luogo dell'incidente marziano) e in altri posti intorno a New York City. Tutto sommato, un'immagine abbastanza chiara dei viaggi del buon professore durante gli eventi della trasmissione.
Facciamone un altro paio. Ho messo il Prof. Pierson come parola d'ordine da questo punto in poi per rendere un po 'più facile da vedere gli altri temi nel cloud. Quindi, andiamo da Carl Phillips, il reporter sul campo condannato per la CBS.
La sua parte della storia è principalmente intorno a Grovers Mill, ma intervista il Prof. Pierson (i riferimenti a Princeton e all'astronomia). Tutte le sue linee sono state trasmesse tramite bollettini speciali come parte della normale trasmissione della CBS. È un po 'nascosto, ma puoi anche vedere come è morto - dal fumo nero usato dai marziani per proteggere il loro sito di atterraggio.
Se guardiamo al "cilindro", possiamo vedere che contenevano le iconiche macchine da invasione dei marziani, la prima delle quali atterrò in NJ.
Diamo ora un'occhiata alle macchine stesse. La prima cosa che ho notato è che si presentano con molte altre cose. Questo ha senso poiché le macchine sono un importante dispositivo di trama (quasi un personaggio) nella narrazione. Puoi vedere che provenivano da cilindri. Avevano raggi di calore (in basso al centro). C'è anche qualche indicazione che siano stati attaccati dall'esercito, che ha innescato il primo utilizzo del fumo nero per attaccare i soldati.
Potrei andare avanti, c'è un sacco di divertimento guardando quali termini compaiono insieme nella nuvola di parole. Poiché lo script è di dominio pubblico, ho pubblicato il mio set di dati con questo articolo. Se vuoi giocare, esegui lo script word cloud e quindi fai clic con il pulsante destro del mouse sul termine nel word cloud che desideri esplorare. Dal menu, fai clic su Seleziona testo e i termini verranno evidenziati nella nuvola di parole.
Analisi degli argomenti in JMP Pro
Va bene, tiriamo fuori i grossi calibri. Analisi degli argomenti in JMP Pro può rendere le persone un po 'nervose, ma è super utile. Per questa analisi, ho reinserito tutti i nomi dei personaggi (li ho eliminati usando le parole chiave per le parole nuvola). Ora, Topic Analysis prende i termini nell'elenco dei termini e guarda quanto spesso ogni termine viene visualizzato in ogni riga del set di dati (si chiama Document Term Matrix, nel caso ve lo steste chiedendo), tenendo conto della frequenza con cui il termine viene visualizzato nel documento nel suo insieme (questo è chiamato rapporto TF / IDF nell'analisi del testo). Esegue alcune trasformazioni multivariate su di esso per produrre una raccolta di termini che tendono a comparire insieme. Il gruppo che spiega la maggior parte delle informazioni si chiama Argomento 1. La raccolta che fa il secondo migliore è Argomento 2 e così via, il che significa che "argomento" è un termine improprio in questo caso. Ma le informazioni fornite (come vuoi chiamarle) sono ancora molto utili. Diamo uno sguardo ai primi tre argomenti. Per non inondarti di numeri, userò le nuvole di parole che JMP ha generato per ogni argomento qui. Nota che le dimensioni di ogni termine si basano sul caricamento dell'argomento in queste nuvole di parole, non sulla frequenza con cui compaiono nel set di dati! Grande differenza.
L'argomento 1 contiene le grandi cose che ti aspetteresti: il Prof. Pierson, i marziani e le loro macchine da guerra, il fumo nero e la natura globale dell'attacco (che non è qualcosa che abbiamo ottenuto dalla nuvola di parole).
L'argomento 2 è un riassunto dei termini associati ai tentativi dell'esercito di difendersi dai cilindri. Vedi il raggio di calore e i riferimenti ai bollettini dell'esercito sui suoi sforzi difensivi.
L'argomento 3 è solo il prof. Pierson e Carl Phillips che parlano, principalmente da un'intervista all'inizio della trasmissione dall'osservatorio del professore.
L'argomento 4 riguarda il primo sito di atterraggio. Puoi vedere i termini che descrivono il cratere, chi era lì, ecc.
L'argomento 5 contiene l'ultima trasmissione ufficiale della CBS che avverte le persone che le macchine marziane si stavano spostando da NJ a New York City. Questo è anche il momento in cui l'esercito è stato attaccato dal raggio di calore marziano.
Ora torniamo a qualcosa di più numerico. Posso assegnare un punteggio a ogni riga della sceneggiatura in base a quanto strettamente si allinea a ciascuno degli argomenti. Nota che le scale qui sono un po 'strane, ma siamo solo interessati alle grandezze relative. Inserendo i punteggi del documento per ogni riga dello script e chi li ha pronunciati, posso costruire un grafico parallelo in Graph Builder. Ho caricato questo su JMP Public in modo da poter giocare con il filtro dati locale.
Guardando alcuni dei nostri personaggi principali, il Prof.Person generalmente rimane nel pacchetto principale con tutti gli altri, ma ha battute occasionali che ottengono un punteggio elevato negli argomenti 1 e 3. Gli annunciatori (in realtà ce ne sono tre) ottengono un punteggio piuttosto alto negli argomenti 3 e 5. In entrambi i casi (Prof.Person e gli annunciatori), questo ha senso in quanto gli annunciatori interrompono la trasmissione per dire che stavano passando al Prof. Pierson e Carl Phillips per gli aggiornamenti, il che spiega anche perché le battute di Phillips tendono a fare tendenza con quelli degli annunciatori. Ad ogni modo, giocaci e guarda cos'altro puoi tirar fuori!
Concludendo le cose
E questo è tutto. Una piccola analisi divertente per Halloween. Niente di sconvolgente, ma comunque un po 'di divertimento con l'analisi del testo in JMP e JMP Pro. E così, per prendere in prestito dal maestro stesso:
Questo è Mike Anderson, signore e signori, per assicurarvi che questa analisi de "La guerra dei mondi" non ha alcun significato ulteriore rispetto all'offerta di vacanza che avrebbe dovuto essere. La versione del JMP Blog di travestirsi e saltare da un cespuglio e dire "Boo!"
A partire da ora, non potevamo fare il sapone tutti le finestre e ruba tutti i cancelli del tuo giardino entro domani sera, quindi abbiamo fatto la cosa migliore. Abbiamo analizzato la notte in cui Orson Welles ha annientato il mondo davanti alle vostre orecchie e ha distrutto completamente la CBS.
Sarai sollevato, spero, nell'apprendere che non lo intendevamo e che entrambe le istituzioni sono ancora aperte agli affari.
Quindi, arrivederci a tutti e ricordate la terribile lezione che avete imparato stasera. Quell'invasore ghignante, luminoso e globulare del tuo soggiorno è un abitante del campo di zucche, e se il tuo campanello suona e non c'è nessuno, quello non era marziano; è Halloween.
Buon Halloween felice e sicuro!
Ripensamenti su Word Cloud Coloring
Quando stavo diffondendo questo articolo prima della pubblicazione, alcune persone mi hanno chiesto come ho fatto a colorare le nuvole di parole. Ho pensato di dedicare un secondo a condividere un video per mostrarti i passaggi su come è stato fatto. È piuttosto semplice. Hai solo bisogno di usare il file selezionato() comando in una colonna nella tabella dati. Ecco come l'ho fatto (con un video alla fine per mostrare i passaggi):
- Partendo dalla tabella dati che contiene il testo, crea una nuova colonna.
- Crea una formula in quella nuova colonna con "Selezionato ()" come formula. È necessario digitarlo in quanto non è una delle formule standard nel catalogo dell'Editor delle formule.
- Fare clic su OK nell'editor delle formule.
- Crea un Text Explorer (Analizza> Text Explorer) e configuralo con il tuo testo. (È possibile trovare un tutorial su Text Explorer Qui .)
- Attiva la nuvola di parole (Menu triangolo rosso> Opzioni di visualizzazione> Mostra nuvola di parole).
- Seleziona un termine nella nuvola di parole che desideri utilizzare per l'evidenziazione (fai clic con il pulsante destro del mouse sul termine> Seleziona righe).
- Nel menu Triangolo rosso della nuvola di parole, seleziona Colorazione> Per valori di colonna ... e seleziona la colonna creata nel passaggio 1.
- Regola il gradiente per la nuvola di parole a tuo piacimento.
