観客の感情とニーズに関するヒーロー：デジタルインテリジェント人文学の視点

要約 観客のレビューは映画の受容研究において重要です。本稿では、ヒーローのレビューを例に取り、特に双方向エンコーダ表現からなるトランスフォーマーベースの感情分析とBERTopicモデリングを用いて、デジタルインテリジェント人文学の視点から受容効果を分析します。これらは一般的に最先端の深層学習モデルと見なされています。感情分析の結果、ヒーローに対するポジティブなコメントは74.42パーセントを占め、ネガティブなコメントの割合は25.58パーセントです。さらに、マズローの欲求階層理論を用いて、観客の実際の感情やニーズ、すなわち生理的ニーズ（視覚と聴覚のニーズ）、安全ニーズ、社会的ニーズ（プロットに関する議論や文化の共有）、自尊心のニーズ（テーマや感情表現）、自己実現のニーズ（文化参加、美的感覚、知識の拡張）を明らかにします。