Orson Welles' dramatization of "The War of the Worlds" is a Halloween favorite in the US. Photo from Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Orson-Welles-Studio-1938.jpg)Orson Welles' dramatization of "The War of the Worlds" is a Halloween favorite in the US. Photo from Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Orson-Welles-Studio-1938.jpg)Orson Welles' dramatization of "The War of the Worlds" is a Halloween favorite in the US. Photo from Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Orson-Welles-Studio-1938.jpg)Orson Welles' dramatization of "The War of the Worlds" is a Halloween favorite in the US. Photo from Wikimedia Commons (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Orson-Welles-Studio-1938.jpg)La drammatizzazione di Orson Welles de "La guerra dei mondi" è una delle preferite di Halloween negli Stati Uniti. Foto da 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 (nessun parente, anche se si sono incontrati una volta). Si concorda generalmente che gli effetti della trasmissione siano stati selvaggiamente esagerati come un tentativo di notizie stampate 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 ripetono alla vigilia di Ognissanti come omaggio al pezzo di Americana classica e ai talentuosi narratori che l'hanno concepito e portato in vita.
Per me, la trasmissione occupa un posto speciale nelle mie tradizioni di Halloween. Da ragazzo, mi sono perso un anno di 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 dramma radiofonico. 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, New York, (seriamente, cosa c'entra la gente quassù a New York?) in realtà fatto provocare un piccolo panico. La stazione radio ha cercato di mitigare ogni potenziale panico trasmettendo un disclaimer. La stazione ha persino aumentato la frequenza delle dichiarazioni di non responsabilità dopo che le chiamate in preda al panico hanno iniziato a riversarsi! Ma il danno era già stato fatto. Ne risultò persino che un giornale riferiva che l'invasione era realmente avvenuta.
Ad ogni modo, qualche settimana fa ho pensato: perché non analizzare la registrazione dell'originale usando Text Explorer? Era, 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 trascrizione che suddivide le battute per attore. Dopo un po' di lavoro di importazione e messa a punto, ero pronto per partire! Diamo un'occhiata a quello che ho trovato.
Analizzando ' La guerra dei mondi'
Probabilmente la cosa più semplice da fare è iniziare con le nuvole di parole. Le nuvole di parole in senso stretto 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 con 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 stop words, anche se a questo punto ho aggiunto delle frasi (Grovers Mill, per esempio) all'elenco dei termini.
Con alcuni ritocchi in JMP (fornisco una procedura alla fine di questo articolo su come ho fatto la colorazione), possiamo iniziare a staccare alcuni strati 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 reporter 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 luoghi intorno a New York City. Insomma, un quadro abbastanza nitido dei viaggi del buon professore durante gli eventi della trasmissione.
Facciamone un altro paio. Ho messo Prof. Pierson come parola d'ordine da questo punto in poi per rendere gli altri temi nel cloud un po' più facili da vedere. Quindi, andiamo da Carl Phillips, il giornalista sul campo condannato per la CBS.
La sua parte della storia riguarda principalmente Grovers Mill, ma intervista il Prof. Pierson (i riferimenti a Princeton e all'astronomia). Tutte le sue battute 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 luogo di atterraggio.
Se guardiamo al "cilindro", possiamo vedere che contenevano le iconiche macchine di invasione dei marziani, la prima delle quali è atterrata in NJ.
Diamo un'occhiata alle macchine stesse dopo. La prima cosa che ho notato è che si presentano con molte altre cose. Ciò 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 uso del fumo nero per attaccare i soldati.
Potrei continuare, ci si diverte molto a guardare quali termini compaiono insieme nella nuvola di parole. Poiché lo script è di pubblico dominio, ho pubblicato il mio set di dati con questo articolo. Se vuoi giocare, esegui lo script della nuvola di parole e fai clic con il pulsante destro del mouse sul termine nella nuvola di parole 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 pezzi grossi. Analisi del tema in JMPPro può rendere le persone un po' nervose, ma è super utile. Per questa analisi, ho reinserito tutti i nomi dei personaggi (li ho tolti usando le stop words per il word cloud). Ora, Topic Analysis prende i termini nell'elenco dei termini e osserva la frequenza con cui ogni termine compare in ciascuna riga del set di dati (si chiama Document Term Matrix, nel caso ve lo stiate chiedendo), tenendo conto della frequenza con cui il termine mostra nel documento nel suo insieme (questo è chiamato il rapporto TF/IDF nell'analisi del testo). Esegue alcune trasformazioni multivariate su di esso per produrre una raccolta di termini che tendono a presentarsi insieme. Il gruppo che spiega la maggior parte delle informazioni è chiamato Argomento 1. La raccolta che fa il meglio dopo è Argomento 2, e così via, il che significa che "argomento" è un termine un po' improprio in questo caso. Ma le informazioni fornite (come vuoi chiamarle) sono ancora molto utili. Diamo un'occhiata ai primi tre argomenti. Per non inondarti di numeri, utilizzerò qui le nuvole di parole generate da JMP per ciascun argomento. Tieni presente che le dimensioni di ciascun termine si basano sul caricamento dell'argomento in queste nuvole di parole, non sulla frequenza con cui appaiono nel set di dati! Grande differenza.
L'argomento 1 ha le cose importanti 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 sommario 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 c'era, 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 valutare ogni riga della sceneggiatura in base a quanto si allinea a ciascuno degli argomenti. Nota che le scale qui sono un po' strane, ma a noi interessano solo le grandezze relative. Inserendo i punteggi del documento per ogni riga della sceneggiatura e chi li ha pronunciati, posso costruire un grafico parallelo in Graph Builder. Ho caricato questo su JMP Public in modo che tu possa giocare con il filtro dati locale.
Guardando alcuni dei nostri personaggi principali, il Prof. Pierson generalmente rimane nel pacchetto principale con tutti gli altri, ma ha battute occasionali che ottengono un punteggio elevato sugli Argomenti 1 e 3. Gli annunciatori (in realtà ce ne sono tre) ottengono un punteggio piuttosto alto sugli argomenti 3 e 5. In entrambi i casi (Prof. Pierson e gli annunciatori), questo ha senso in quanto gli annunciatori interromperebbero 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 ad avere un trend con quelli degli annunciatori. Ad ogni modo, giocaci un po' e vedi cos'altro riesci a tirare fuori!
Concludere 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, fuori dal personaggio per assicurarvi che questa analisi de "La guerra dei mondi" non ha altro significato se non come l'offerta per le vacanze che doveva essere. La versione del blog JMP di vestirsi e saltare fuori da un cespuglio e dire "Boo!"
A partire da ora, non potremmo insaponare Tutto le tue finestre e rubare Tutto i cancelli del tuo giardino entro domani sera, quindi abbiamo fatto la cosa migliore dopo. Abbiamo analizzato la notte in cui Orson Welles annientò il mondo davanti alle tue orecchie e distrusse completamente la CBS.
Sarai sollevato, spero, nell'apprendere che non lo intendevamo e che entrambe le istituzioni sono ancora aperte al pubblico.
Quindi, arrivederci a tutti e ricordate la terribile lezione che avete imparato stasera. Quell'invasore sorridente, luminoso e globoso del tuo soggiorno è un abitante del campo di zucche, e se suona il campanello e non c'è nessuno, non era marziano; è Halloween.
Buon Halloween sicuro e felice!
Ripensamenti sulla colorazione di Word Cloud
Quando stavo facendo circolare questo articolo prima della pubblicazione, alcune persone mi hanno chiesto come ho fatto la colorazione delle 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 selezionato() comando in una colonna della 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 "Selected ()" come formula. Devi digitarlo in quanto non è una delle formule standard nel catalogo dell'Editor di formule.
- Fare clic su OK nell'editor di formule.
- Crea un Esplora testo (Analizza> Esplora testo) e configuralo con il tuo testo. (È possibile trovare un tutorial su Text Explorer Qui .)
- Attiva Word Cloud (Menu triangolo rosso > Opzioni di visualizzazione > Mostra Word Cloud).
- Selezionare un termine nella nuvola di parole che si desidera utilizzare per l'evidenziazione (fare clic con il pulsante destro del mouse sul termine > Seleziona righe).
- Sotto il menu Triangolo rosso di Word Cloud, seleziona Colorazione > Per valori di colonna... e seleziona la colonna che hai creato nel passaggio 1.
- Regola il gradiente per la nuvola di parole a tuo piacimento.
