O Segredo para Histórias Cativantes
Aprenda como as expectativas dos leitores moldam a narrativa e o engajamento.
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Índice
Histórias tão presentes. De livros a filmes a séries, elas prendem nossa atenção e muitas vezes influenciam nossos pensamentos e sentimentos. Seja uma aventura emocionante ou um conto romântico, a forma como a história é contada pode fazer toda a diferença pro público. Mas por que algumas histórias fazem a galera querer ler mais enquanto outras não? Saber o que chama a atenção das pessoas pode ajudar escritores e marqueteiros a criar conteúdos melhores.
O Que Faz Uma História Ser Cativante?
Os pesquisadores deram uma olhada no que faz as pessoas se envolverem com histórias. Enquanto muitos focam no conteúdo em si, acabam esquecendo do que os leitores esperam que aconteça a seguir. Não é só sobre o que tá rolando na história; também é sobre o que os leitores acreditam que vai acontecer no futuro. Essa crença pode afetar bastante se eles querem continuar lendo ou compartilhar suas opiniões sobre isso.
Métodos de análise tradicionais têm dificuldade em captar essas Expectativas futuras porque os dados geralmente são bagunçados e complicados. Em vez de se basear apenas no que tá escrito, entender as crenças dos leitores sobre a direção da história poderia trazer insights valiosos.
Uma Nova Abordagem
Uma nova ideia tá surgindo que usa tecnologia avançada pra descobrir o que os leitores podem esperar das histórias. Usando modelos de linguagem grandes, os pesquisadores estão desenvolvendo um método que pode criar diferentes finais ou continuações possíveis pra uma história. Isso permite que eles vejam como as pessoas podem reagir com base em diversos resultados potenciais. É como tratar uma narrativa como um livro de "escolha sua própria aventura", mas em vez dos leitores escolherem, a tecnologia faz isso por eles.
Como Funciona
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Entrada da História: O processo começa com um pedaço de texto, como o primeiro capítulo de um livro. Como muitas histórias são longas e complexas, é feita um resumo breve dos capítulos anteriores pra ajudar o modelo. Assim, ele não se confunde com muito texto de uma vez.
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Gerando Impressões: O modelo escreve várias continuações possíveis da história, prevendo o que poderia acontecer a seguir. Pense nisso como perguntar a um amigo: “O que você acha que pode acontecer se o herói for pra esquerda em vez de direita?”
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Extraindo Características: Depois de gerar essas possibilidades, os pesquisadores analisam o texto pra extrair características significativas. Eles buscam emoções, temas e ritmo pra entender melhor a história.
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Analisando o Engajamento: Por fim, comparando as características extraídas das continuações geradas e do texto real da história, eles conseguem avaliar como esses fatores influenciam o engajamento dos leitores.
Resultados do Estudo
Ao aplicar esse método em mais de 30 mil capítulos de uma plataforma de escrita online popular, os pesquisadores descobriram que a abordagem trouxe insights significativos sobre como a expectativa impacta o engajamento. O estudo revelou que as pessoas são mais propensas a comentar ou "votar" em histórias com base no que elas acham que vai acontecer a seguir.
Esse novo jeito de examinar histórias levou às seguintes descobertas:
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Expectativas Importam: Os leitores são motivados pelo que sentem que é provável acontecer na história. Quando eles esperam uma reviravolta emocionante ou uma cena emocional, eles tendem a querer continuar.
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Jornada Emocional: O tom emocional tanto do que já foi lido quanto do que se espera afeta se os leitores ficam engajados. Por exemplo, histórias que levam os leitores a antecipar momentos tanto alegres quanto tristes costumam manter a atenção deles por mais tempo.
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Incerteza Cria Interesse: Quando os leitores não têm certeza do que vai acontecer a seguir, isso pode deixá-los mais curiosos, mantendo eles grudados na página.
Métricas Comuns de Engajamento
Pra avaliar o engajamento das histórias, os pesquisadores focaram em três medidas principais:
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Taxa de Continuação de Leitura: Quantos leitores passaram pro próximo capítulo? Se uma história os prende, eles vão continuar.
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Taxa de Comentários: Isso mede quantos leitores deixam comentários depois de ler. Um número alto de comentários sugere que a história despertou sentimentos ou pensamentos fortes.
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Taxa de Votação: Votos indicam aprovação ou gosto pela história. Se os leitores curtem o que veem, eles são mais propensos a “votar” por isso.
Desafios em Medir o Engajamento
Embora esse novo método forneça insights fascinantes, também existem desafios. Primeiro, as histórias são diversas e vêm em muitos estilos. O que funciona pra uma história de terror pode não funcionar pra uma comédia romântica. Além disso, a tecnologia se baseia em conteúdos existentes, que podem não representar perfeitamente todos os tipos de histórias.
Os leitores também variam em seus gostos. Alguém que ama tramas cheias de ação pode não se interessar por uma narrativa mais lenta e focada em personagens. Isso significa que, enquanto a tecnologia pode ajudar, é importante lembrar que contar histórias é uma arte, e arte pode ser subjetiva.
Olhando pro Futuro
Essa abordagem em evolução abre muitas possibilidades pra escritores e marqueteiros. Ao entender o que os leitores esperam, os criadores de conteúdo podem elaborar histórias que ressoem mais profundamente. Seja um final de ficar tipo “não acredito!” ou uma reviravolta leve, saber como engajar os leitores pode levar a narrativas mais ricas.
À medida que a tecnologia continua a melhorar, o potencial pra modelar expectativas dos leitores só vai aumentar. Serve como um lembrete de que histórias não são apenas sobre as palavras na página; são sobre as conexões que os leitores fazem em suas mentes, com base no que leram e no que esperam ver a seguir.
Conclusão
No final das contas, histórias são uma teia complexa de emoções, expectativas e surpresas. Entender como esses aspectos se juntam pra criar engajamento pode ajudar escritores e marqueteiros a criar conteúdo que ressoe com o público. Com novas ferramentas e métodos à disposição, podemos esperar por histórias que não só entretêm, mas também conectam com os leitores em níveis mais profundos.
Então, da próxima vez que você mergulhar em uma história, pense sobre o que você espera que aconteça a seguir. Isso pode mudar a forma como você a experiencia! Boa leitura!
Título: Modeling Story Expectations to Understand Engagement: A Generative Framework Using LLMs
Resumo: Understanding when and why consumers engage with stories is crucial for content creators and platforms. While existing theories suggest that audience beliefs of what is going to happen should play an important role in engagement decisions, empirical work has mostly focused on developing techniques to directly extract features from actual content, rather than capturing forward-looking beliefs, due to the lack of a principled way to model such beliefs in unstructured narrative data. To complement existing feature extraction techniques, this paper introduces a novel framework that leverages large language models to model audience forward-looking beliefs about how stories might unfold. Our method generates multiple potential continuations for each story and extracts features related to expectations, uncertainty, and surprise using established content analysis techniques. Applying our method to over 30,000 book chapters from Wattpad, we demonstrate that our framework complements existing feature engineering techniques by amplifying their marginal explanatory power on average by 31%. The results reveal that different types of engagement-continuing to read, commenting, and voting-are driven by distinct combinations of current and anticipated content features. Our framework provides a novel way to study and explore how audience forward-looking beliefs shape their engagement with narrative media, with implications for marketing strategy in content-focused industries.
Autores: Hortense Fong, George Gui
Última atualização: Dec 12, 2024
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.15239
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15239
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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