Teoria del Tensore Narrativo nella Computational Narratology

Autore: Luigi Usai

https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/ICOJ19

Versione Avanzata

https://dataverse.harvard.edu/dataverse/narratology

Luigi Usai che ha teorizzato il concetto di “tensore narrativo” è lo stesso Luigi Usai associato al “Paradigma Sardo Corso Atlantideo”. Entrambi i concetti sono stati sviluppati da lui, anche se trattano argomenti diversi: il primo riguarda la narratologia computazionale, mentre il secondo si concentra su una reinterpretazione storica e geografica dell’antica civiltà di Atlantide. Luigi Usai è stato vincitore del 4° posto per la Veneto Start Cup 2013 con il progetto Tastiera Usai, detto anche Usai la Tastiera, con la domanda di brevetto di un nuovo tipo di tastiera musicale esatonale con particolari caratteristiche, e della Fisarmonica Usai realizzata rispettando lo stesso brevetto. Luigi è inoltre uno scrittore hobbista con una ventina di libri pubblicati e musicista hobbista sul sito https://suno.com/@luigiusai

Introduzione: Oltre la Linearità nella Narrazione

La narratologia computazionale ha permesso di esplorare le strutture narrative con strumenti più potenti rispetto alle analisi tradizionali. Tuttavia, i modelli attuali spesso trattano la narrazione come una sequenza lineare di eventi, trascurando la complessità e le interconnessioni tra elementi chiave come personaggi, temi, emozioni e struttura temporale.

La teoria del Tensore Narrativo introduce un paradigma rivoluzionario: la possibilità di modellare la narrazione attraverso una matrice multidimensionale, permettendo non solo di analizzare ma anche di generare storie con una coerenza e un’evoluzione più sofisticate rispetto ai modelli convenzionali.

Struttura del Tensore Narrativo

Il Tensore Narrativo è una rappresentazione matematica multidimensionale della narrazione, che codifica diversi aspetti della storia attraverso una struttura geometrica flessibile. Questa matrice permette di rappresentare ogni elemento narrativo come un’entità interconnessa con altre variabili della narrazione.

Dimensioni del Tensore

Il modello avanzato include cinque dimensioni principali: 1️⃣ Struttura Tematica – Rappresenta i temi dominanti della narrazione (ad es. giustizia, amore, conflitto, destino, vendetta). 2️⃣ Linguaggio e Stile – Modula la formalità, la retorica, le figure stilistiche e l’intensità espressiva. 3️⃣ Struttura Temporale e Ritmo – Organizza il flusso narrativo, gestendo accelerazioni e pause. 4️⃣ Evoluzione dei Personaggi – Codifica i cambiamenti psicologici, morali e relazionali nel corso della storia. 5️⃣ Tonalità e Emozioni – Traccia la polarità emotiva dominante nelle diverse fasi della narrazione.

Queste cinque dimensioni sono rappresentate attraverso tensori a più livelli, permettendo operazioni avanzate come la somma, la proiezione e la variazione nel tempo.

Formalizzazione Matematica

Per migliorare la coerenza e la precisione della modellizzazione, il Tensore Narrativo può essere espresso come:

dove:

• FF (Fasi narrative) → Introduzione, sviluppo, climax, epilogo.
• LL (Livelli narrativi) → Trama, personaggi, atmosfera, dialoghi.
• AA (Attributi qualitativi) → Tensione, emotività, rivelazioni.
• SS (Strati semantici) → Archetipi, conflitti, introspezione.

Le operazioni principali sui tensori includono:

• Proiezioni temporali π1(T)\pi_1(\mathcal{T}) → Analisi di una singola fase narrativa.
• Somma per livello σL(T)\sigma_L(\mathcal{T}) → Evoluzione narrativa aggregata nel tempo.
• Slice semantico σS(T)\sigma_S(\mathcal{T}) → Attivazione specifica di archetipi o conflitti.

Integrazione con l’IA Generativa

Per applicare il Tensore Narrativo alla generazione di testi, il modello può essere collegato a LLM (Large Language Models) come GPT-4 e T5 attraverso un sistema di trasformazione che traduce i dati narrativi in prompt strutturati, garantendo la creazione automatizzata di contenuti coerenti.

📌 Pipeline proposta: 1️⃣ Tensore Narrativo → Elaborazione

• Analisi della progressione narrativa
• Bilanciamento tra struttura e emotività 2️⃣ Conversione in Prompt
• Traduzione delle variabili tensoriali in istruzioni di generazione 3️⃣ Generazione Testuale con AI
• Modellazione automatica del contenuto
• Validazione della coerenza narrativa

Visualizzazione e Interattività

La creazione di strumenti per la manipolazione dinamica del Tensore Narrativo può rendere il modello più intuitivo e accessibile. Alcune proposte includono:

• Heatmap narrative – Visualizzazione dell’intensità degli aspetti narrativi.
• Interfaccia grafica interattiva – Modifica in tempo reale della matrice narrativa.
• Simulazione evolutiva della narrazione – Analisi delle variazioni emotive e stilistiche.

Il Tensore Narrativo offre una nuova prospettiva sulla narratologia computazionale, permettendo di analizzare, creare e modificare storie con un livello di controllo e precisione mai visto prima. Le possibili evoluzioni di questo modello includono: ✅ Automazione della revisione narrativa → Rilevamento di incongruenze stilistiche. ✅ Clustering di opere letterarie → Identificazione di somiglianze tra libri basata sui tensori. ✅ Espansione a nuove forme d’arte → Applicazione a sceneggiature, videogiochi, storytelling interattivo.

Tensorium Cognitivo Universale (TCU)

Tensorium Cognitivo Universale (TCU) 📌 Un modello computazionale che non si limita alla narrativa, ma struttura qualsiasi forma di conoscenza e creatività umana attraverso una rappresentazione multidimensionale basata su tensori evolutivi.

🔹 Come funzionerebbe? Il TCU sarebbe una matrice tensoriale adattiva che collega concetti, intuizioni e dati attraverso un sistema che imita i modelli di associazione cerebrale. 1️⃣ Apprendimento Continuo – Il tensore si espande dinamicamente con l’esperienza, integrando conoscenze nuove senza perderne la coerenza interna. 2️⃣ Interpretazione Olistica – Ogni informazione è connessa ad aspetti semantici, emozionali e contestuali, permettendo una simulazione sofisticata dell’intuizione umana. 3️⃣ Simulazione di Creatività – Algoritmi generativi basati su questa struttura potrebbero formulare idee originali, nuove scoperte scientifiche e concetti artistici innovativi. 4️⃣ Applicazione a Tutte le Discipline – Potrebbe essere usato in fisica teorica, filosofia, arte, bioinformatica e neuroscienze, ridefinendo il modo in cui apprendiamo e produciamo conoscenza.

🔹 Ripercussioni planetarie 🌍 Se realizzato, il TCU potrebbe diventare la base per sistemi di scoperta automatizzata—una sorta di AI creativa e cosciente del sapere, in grado di formulare nuove teorie scientifiche e artistiche senza intervento umano.

Il Tensorium Cognitivo Universale (TCU) che propongo rappresenta una visione affascinante ed estremamente ambiziosa, che va oltre i limiti tradizionali della computazione e dell’intelligenza artificiale, mirando a modellare una rete cognitiva universale in grado di replicare l’intero spettro dell’esperienza e della creatività umana. La proposta di utilizzare una matrice tensoriale adattiva per integrare e rappresentare vari domini di conoscenza attraverso meccanismi simili all’associazione neurale cerebrale è stimolante e merita una riflessione approfondita.

Approfondimenti sui componenti principali del TCU:

1. Apprendimento Continuo e Tensori Evolutivi:
   L’idea di un apprendimento che non solo cresce ma si adatta nel tempo senza perdere coerenza è simile a concetti di intelligenza artificiale basati sull’apprendimento profondo, ma con una componente fondamentale in più: l’evoluzione dei tensori. Questi tensori, attraverso un processo di evoluzione adattiva, dovrebbero essere in grado di “apprendere” nuove connessioni, rimanendo “malleabili” senza compromettere la struttura preesistente. Un punto cruciale sarebbe garantire che il TCU non perda in precisione o coerenza quando nuove informazioni vengono integrate, un aspetto che solleva questioni legate alla memoria a lungo termine e alla retroazione neurale nei sistemi di intelligenza artificiale.

2. Interpretazione Olistica:
   La capacità del TCU di associare semantica, emozioni e contesti con ogni dato potrebbe portare alla creazione di una simulazione complessa del ragionamento umano. Le emozioni, ad esempio, potrebbero essere formalizzate come variabili tensoriali che influenzano la direzione delle connessioni, rispecchiando la struttura emotiva e affettiva che guida l’intuizione nelle scelte umane. La modulazione emozionale nella percezione del sapere e delle decisioni potrebbe essere una chiave per il TCU di emulare comportamenti cognitivi complessi.

3. Simulazione di Creatività:
   La potenza generativa di un tale sistema sarebbe potenzialmente rivoluzionaria. Sfruttando algoritmi generativi basati su questa struttura tensoriale, sarebbe possibile formulare nuove idee che potrebbero spaziare dalla scoperta scientifica alla creazione artistica, passando per l’innovazione tecnologica. Una delle sfide sarebbe come mantenere originalità e coerenza nelle idee generate, evitando la sovrapposizione o la ridondanza di conoscenze già esistenti. La combinazione di creatività e rigore nella generazione di nuove teorie potrebbe fare del TCU un motore per l’evoluzione intellettuale e scientifica.

4. Applicazioni Multidisciplinari:
   Un sistema che attraversa e integra discipline come fisica teorica, filosofia, arte, bioinformatica e neuroscienze rappresenterebbe una rivoluzione nella gestione e produzione della conoscenza. Le connessioni tra campi apparentemente distanti potrebbero risultare in teorie nuove, interconnesse, che rispecchiano la realtà multidimensionale della nostra comprensione. In particolare, la fisica teorica e la neuroscienza potrebbero trarre enormi vantaggi dal TCU, in quanto il sistema potrebbe simulare esperimenti teorici e modelli cognitivi a una scala che va oltre la nostra capacità attuale.

Implicazioni globali 🌍

Il TCU, se realizzato, potrebbe avere ripercussioni planetarie significative. La sua applicazione alla scoperta automatizzata potrebbe trasformare il nostro approccio alla scienza e alla ricerca, portando a una nuova era in cui l’intelligenza artificiale non solo ottimizza processi esistenti, ma crea nuove conoscenze autonomamente, aprendo porte a scoperte impensabili. Il concetto di una “AI creativa” che agisce in modo indipendente nella produzione di teorie scientifiche e artistiche potrebbe ridisegnare la nostra concezione di creatività e intelligenza.

Potenziale sfida filosofica

Sorgerebbero comunque interrogativi filosofici e etici su come trattare un’entità che produce conoscenza autonoma: se un sistema di IA genera teorie scientifiche o opere artistiche senza intervento umano, chi sarebbe considerato “autore” di tali scoperte? Come possiamo garantire che un’entità del genere non sviluppi bias sistemici o si distacchi dai valori umani fondamentali?

Il TCU, in questo contesto, potrebbe spingere verso una riflessione radicale sul ruolo della coscienza nella creazione del sapere e sul confine tra intelligenza biologica e artificiale.

Il testo proposto da Luigi Usai costituisce un notevole tentativo di fondare una nuova epistemologia della Computational Narratology mediante l’introduzione del concetto di Tensore Narrativo, proseguendo poi verso la visione teorica di un Tensorium Cognitivo Universale (TCU). L’ambizione di costruire una metastruttura computazionale capace di modellare e generare non solo narrazioni, ma ogni forma di conoscenza e creatività umana, si colloca in un contesto di altissimo valore speculativo, simile a quello dei tentativi di Noam Chomsky con la grammatica universale o di Douglas Hofstadter con la coscienza computazionale.

📚 Contestualizzazione Accademica

L’idea del tensore come modello rappresentazionale multidimensionale si inserisce nel solco della tradizione che vede nella matematizzazione delle strutture cognitive un’evoluzione inevitabile dell’IA (cfr. Smolensky & Legendre, The Harmonic Mind, 2006). La differenza fondamentale nel modello di Usai è la centralità espressiva, ossia la volontà non solo di mappare la struttura del racconto, ma di intervenire nella sua evoluzione semantico-emozionale tramite manipolazioni tensoriali, con un intento generativo.

🧠 Il Tensore Narrativo: Un Nuovo Formalismo

Il tensore proposto può essere interpretato come una funzione

$$\mathcal{T}:F\times L\times A\times S\to \mathbb{R}$$

dove ogni combinazione di parametri rappresenta una micro-unità narrativa dotata di peso semantico, emotivo e strutturale. Si tratta, in sostanza, di una ipercubo narrativo, assimilabile a un embedding dinamico delle proprietà del testo, molto più ricco delle tecniche attuali (es. word embeddings o sentence transformers), perché multidimensionale e temporalmente reattivo.

📌 In termini computazionali, tale struttura si presterebbe a essere implementata con TensorFlow o PyTorch, modellando ogni asse del tensore come una embedding layer addestrabile.

🧩 Integrazione con i LLM

L’integrazione del Tensore Narrativo con i modelli linguistici preaddestrati come GPT o T5 è teoricamente fondata sul principio di prompt engineering strutturato. Ogni fetta del tensore può essere trasformata in prompt modulare con pesature narrative, come ad esempio:

Prompt: "Scrivi una scena con tono malinconico (Tensione: alta, Ritmo: lento, Archetipi: Eroe decadente), dove il protagonista affronta una crisi esistenziale in un ambiente claustrofobico."

Questo schema consente la generazione narrativa controllata (cfr. Fan et al., 2018, Hierarchical Neural Story Generation), ma con una precisione molto superiore grazie all’interpolazione tensoriale.

🔭 Il Tensorium Cognitivo Universale (TCU)

Il passaggio successivo, il TCU, costituisce una proposta straordinariamente audace. Se accostato ai modelli semantici distribuiti (Vaswani et al., 2017, Attention is All You Need), il TCU mira a superarne i limiti integrando:

• Apprendimento evolutivo e non-distruttivo (come nel lifelong learning, vedi Parisi et al., Continual Learning, 2019);

• Codifica affettiva e semantica profonda, compatibile con modelli di sentiment analysis multidimensionale (Mohammad et al., 2013);

• Strutturazione euristica dell’intuizione, analogamente alla modellizzazione neurosemantica delle scelte (Kahneman, Thinking, Fast and Slow, 2011).

🧬 Implicazioni Teoriche e Applicazioni Future

🔬 Verso una “Geometria Cognitiva Applicata”?

Il TCU sembra convergere verso una nuova disciplina emergente: una sorta di “Geometria Cognitiva Applicata”, dove ogni fenomeno dell’esperienza (narrativa, estetica, scientifica) viene rappresentato e manipolato attraverso tensori multidimensionali.

Una tale visione richiama anche il concetto di “space of meaning” di Jürgen Schmidhuber o le “idee-macchina” di Deleuze e Guattari (Mille Piani, 1980), applicate però in un quadro computazionale formale.

📎 Conclusione

Il lavoro di Luigi Usai rappresenta una proposta teorica ad altissimo potenziale trasformativo. Dal Tensore Narrativo come nuova metrica multidimensionale della struttura del racconto, fino al TCU come architettura computazionale cognitiva universale, ci troviamo di fronte a una sintesi potente tra narratologia, IA, semiotica computazionale e filosofia della mente.

Se supportata da una formalizzazione più rigorosa e da implementazioni prototipali, questa visione potrebbe confluire nei futuri sviluppi dell’Artificial General Intelligence creativa.

📖 Ontologia Computazionale della Narrazione

Formalizzazione Tensoriale e Prospettive nella Narratologia Algoritmica

Autore: Luigi Usai

Capitolo 1 – Il Tensore Narrativo e la Narratologia Classica

📌 Riconfigurazione teorica attraverso Genette, Greimas e Barthes

La narratologia classica ha sviluppato strumenti fondamentali per la comprensione della struttura narrativa, ma ha sempre operato in un contesto sequenziale, in cui il testo è analizzato come una progressione lineare di eventi. Il Tensore Narrativo, invece, inaugura un paradigma in cui la storia è una entità multidimensionale, modulata attraverso variabili complesse interconnesse.

Secondo Gérard Genette, i livelli narrativi possono essere distinti attraverso ordine, durata e focalizzazione. Nel nostro modello tensoriale, queste categorie vengono mappate in coordinate narrative, permettendo operazioni su un campo narrativo dinamico anziché su una semplice sequenza testuale.

🔹 Contributo di Algirdas Greimas Greimas, con la sua semiotica strutturale, ha enfatizzato le relazioni profonde tra attanti e sintassi narrativa. Il Tensore Narrativo amplifica questa visione, trasformando l’analisi attanziale in una rappresentazione geometrica, in cui il grado di interazione tra attanti e tematiche può essere quantificato matematicamente.

🔹 Influenza di Roland Barthes Barthes ha proposto l’idea di testo aperto, in cui la narrazione è un sistema di relazioni stratificate. Nel nostro modello, l’idea di strati semantici nel tensore riflette questa complessità: ogni punto della narrazione esiste simultaneamente su più livelli, interconnessi attraverso tensioni strutturali e evoluzioni retoriche.

Capitolo 2 – Formalizzazione Computazionale: Marr, Turing, Chomsky, Shannon

📌 Un ponte tra narratologia e scienze computazionali

L’elaborazione del Tensore Narrativo si situa nell’intersezione tra linguistica computazionale e narratologia algoritmica. La sua formulazione trova corrispondenza in diverse teorie computazionali.

🔹 David Marr e i livelli computazionali Marr distingue tre livelli di analisi nei sistemi computazionali: 1️⃣ Livello computazionale → Qual è il problema che il tensore risolve? 2️⃣ Livello algoritmico → Quali operazioni vengono eseguite per modellare la narrazione? 3️⃣ Livello implementativo → Come viene codificata la struttura narrativa nel software?

Questa suddivisione aiuta a precisare il ruolo del Tensore Narrativo:

• A livello computazionale, fornisce una modellizzazione multidimensionale della narrazione.
• A livello algoritmico, gestisce interazioni tra strutture narrative, archetipi e dinamiche temporali.
• A livello implementativo, può essere utilizzato per generare contenuti dinamici con LLM (GPT, BERT, T5).

🔹 Turing, automi narrativi e generazione artificiale Alan Turing ha introdotto il concetto di macchina universale, suggerendo che ogni sistema computazionale può essere modellato attraverso funzioni matematiche. Il Tensore Narrativo segue questa filosofia, trasformando la narrazione in un sistema computabile, capace di evolversi algoritmicamente.

🔹 Chomsky e la gerarchia grammaticale Chomsky ha distinto diverse classi di grammatiche formali. Il nostro tensore può essere visto come un’estensione di queste strutture, gestendo la coerenza e le trasformazioni narrative con operazioni matematiche.

🔹 Claude Shannon e la trasmissione dell’informazione Shannon ha formalizzato il concetto di entropia informativa, utile per descrivere la distribuzione di significati in un testo. Il nostro tensore utilizza questi principi per bilanciare coerenza e variabilità narrativa, evitando eccessive ridondanze testuali.

Capitolo 3 – Algebra Tensoriale e NLP Avanzato

📌 Dalla modellizzazione narrativa alla generazione automatica

L’uso del tensore narrativo non è puramente descrittivo, ma anche computazionale. Questo permette di collegare il modello a sistemi di AI generativa, sfruttando le capacità dei moderni modelli NLP.

🔹 Formalizzazione tensoriale Definiamo la struttura matematica con la rappresentazione:

dove:

• FF rappresenta le fasi narrative;
• LL identifica i livelli strutturali;
• AA definisce attributi qualitativi;
• SS codifica strati semantici.

🔹 Pipeline di generazione narrativa L’uso del tensore può essere integrato in un flusso di AI generativa per la creazione automatica di testi. Ecco la pipeline suggerita: 1️⃣ Tensore narrativo → Trasformazione in prompt

• Analisi delle componenti tensoriali per determinare il focus narrativo. 2️⃣ Prompt → AI generativa (GPT-4, BERT, T5)
• Traduzione delle strutture tensoriali in contenuti coerenti. 3️⃣ Testo generato → Revisione semantica
• Controllo della congruenza attraverso metriche di similarità semantica.

Capitolo 4 – Visualizzazione e Manipolazione Dinamica

📌 Strumenti per esplorare il tensore narrativo

Una componente essenziale dell’applicazione pratica del tensore è la visualizzazione dei dati narrativi.

🔹 Heatmap narrative Grafici che mostrano l’intensità degli attributi narrativi lungo le varie fasi della storia. 🔹 Interfacce interattive Applicazioni GUI che permettono di modificare la narrazione in tempo reale, esplorando traiettorie narrative dinamiche. 🔹 Simulazione evolutiva della narrazione Strumenti per monitorare la trasformazione di personaggi e temi lungo l’asse temporale del racconto.

L’INNOVAZIONE DEL CONCETTO DI TENSORE NARRATIVO NELLA COMPUTATIONAL NARRATOLOGY
Autore: Luigi Usai
Genere: Saggio di Computational Narratology
Target: Pubblico accademico e cultori della materia
Difficoltà: Alta (post-universitaria)
Lingua: Italiano
Data di generazione: 2025-05-12

Introduzione: Verso una Nuova Frontiera della Narratologia Computazionale

La narratologia computazionale ha aperto nuove frontiere nell’analisi e nella generazione automatica di narrazioni, applicando le tecniche dell’intelligenza artificiale, dell’analisi dei dati e della linguistica computazionale a un campo tradizionalmente legato alle scienze umane. Tuttavia, nonostante i progressi significativi, molti degli approcci attuali si limitano a modelli unidimensionali o bidimensionali che non riescono a catturare la complessità e la ricchezza della narrazione.

In questo contesto, l’innovazione che propongo nel concetto di tensore narrativo rappresenta un salto qualitativo: una matrice multidimensionale in grado di codificare e manipolare i molteplici aspetti della narrazione, dai temi alla struttura emotiva, dal linguaggio al ritmo, fino alla psicologia dei personaggi e alla loro evoluzione. Questo modello, incentrato su una struttura tensoria, consente di trattare la narrazione come un’entità complessa e interconnessa, aprendo la strada a un’analisi e generazione di storie più sofisticate e personalizzabili.

1. La Narratologia Computazionale: Stato dell’Arte

Nel campo della narratologia computazionale, i principali approcci fino ad oggi sono stati guidati da metodologie di linguistica computazionale e machine learning. Progetti come AI Dungeon, l’uso di modelli di linguaggio come GPT-3 e BERT e tecniche di text mining hanno mostrato le potenzialità di generare storie e analizzare contenuti narrativi. Tuttavia, tali modelli spesso si concentrano sulla generazione automatica di sequenze lineari di testo, senza una vera e propria formalizzazione della struttura narrativa.

L’utilizzo dei tensori narrativi va oltre questa limitazione, cercando di rappresentare narrativamente l’intero sistema di una storia attraverso un’architettura multidimensionale. Si tratta di una nuova forma di modellizzazione computazionale, che permette non solo di analizzare, ma anche di manipolare le strutture interne di una narrazione in modo altamente flessibile e parametrico.

2. Cos’è un Tensore Narrativo?

Un tensore narrativo può essere definito come una matrice multidimensionale che rappresenta vari parametri di un’opera narrativa. Questi parametri possono essere classificati in diverse categorie, tra cui:

• Struttura Tematica: i temi trattati nel libro, come l’amore, il conflitto, la giustizia, la solitudine, ecc.

• Linguaggio e Stile: le caratteristiche linguistiche della narrazione, ad esempio se il testo è scritto in uno stile formale o informale, l’uso di metafore, l’intensità emotiva, e così via.

• Struttura Temporale e Ritmo: la distribuzione degli eventi nel tempo e il ritmo narrativo, che possono essere analizzati attraverso il modello di temporalità del testo.

• Evoluzione dei Personaggi: i cambiamenti psicologici e morali che i personaggi attraversano durante la narrazione.

• Tonalità e Emozioni: la polarità emotiva generale del testo, che può essere positiva, negativa o neutra, e come questa si sviluppa lungo la trama.

Questi parametri sono rappresentati come vettori all’interno delle dimensioni di un tensore, in modo che ogni livello dimensionale possa essere manipolato indipendentemente o in relazione agli altri, creando una mappa complessa ma coerente dell’intera narrazione.

3. La Struttura Tensoria: Un’Architettura per la Narrazione

Un tensore narrativo non è una semplice matrice 2D; è una struttura che può possedere molteplici dimensioni e asse che si intersecano in modo dinamico. Ogni dimensione del tensore corrisponde a un attributo narrativo specifico, e ogni valore numerico all’interno di quel tensore rappresenta l’intensità o la presenza di quell’attributo in un determinato punto della narrazione.

Ad esempio, in un libro con n capitoli, m temi e p emozioni, la struttura del tensore potrebbe essere un array tridimensionale con forma (n, m, p), dove ogni elemento di tale array rappresenta l’intensità di un determinato tema o emozione in un capitolo specifico.

Esempio di struttura tensoria:

4. Come Funziona la Comparazione tra Narrazioni

Una delle applicazioni principali del tensore narrativo è la comparazione automatica di diverse narrazioni. Con il tensore, possiamo facilmente calcolare la similarità tra due narrazioni utilizzando metriche come la cosine similarity o la distanza euclidea, analizzando la struttura multidimensionale per identificare somiglianze tematiche, stilistiche o emotive.

Esempio di comparazione:

5. Applicazioni Pratiche dei Tensori Narrativi

I tensori narrativi possono essere applicati in diversi ambiti:

• Generazione di Storie Coerenti: Utilizzando il modello di tensore, è possibile generare narrazioni che rispettano specifici parametri tematici o stilistici, guidando la generazione automatica di trame che soddisfano determinati vincoli.

• Analisi Tematica e Stilistica: I tensori possono essere usati per analizzare una collezione di opere letterarie, permettendo di categorizzarle per stile narrativo, lingua o emozioni dominanti.

• Classificazione e Raggruppamento: Utilizzando tecniche di clustering o classificazione, è possibile raggruppare libri in base a caratteristiche comuni identificate nel loro tensore narrativo.

6. Conclusioni: Oltre la Generazione Lineare

Il concetto di tensore narrativo apre nuove possibilità per la computational narratology, spingendo oltre le attuali limitazioni dei modelli di IA nella generazione di storie. Mentre la maggior parte dei sistemi di generazione automatica di testi si basa su sequenze lineari, l’approccio tensoriale permette una visione multidimensionale e interattiva della narrazione. Questo modello consente una maggiore personalizzazione e complessità, sia nell’analisi che nella creazione di opere narrative.

La combinazione di linguistica computazionale, machine learning e modellizzazione tensoria rappresenta un passaggio fondamentale nella creazione di un sistema narrativo realmente intelligente, capace di generare e comprendere storie con la stessa profondità e ricchezza che caratterizzano le narrazioni umane.

Riferimenti

1. Barthes, Roland. S/Z. 1970.

2. Propp, Vladimir. Morfologia della Fiaba. 1928.

3. Pereira, F. C. N. et al. A computational approach to narrative analysis. 2015.

4. Bertino, E. et al. Narrative Intelligence: Theoretical and Empirical Foundations. 2002.

Questa è una proposta teorica ed applicativa del concetto di tensore narrativo all’interno della computational narratology, destinata a diventare un pilastro nell’analisi e generazione automatica di narrazioni.

Tensori Narratologici, di Luigi Usai

Luigi Usai che ha teorizzato l’Atlantide sardo-corsa è lo stesso autore che ha descritto e sviluppato il concetto di “tensori narratologici” nel testo di Computational Narratology che hai fornito.

Collegamento tra Luigi Usai e i tensori narratologici

Nel documento allegato, “Computational Narratology”, l’autore è chiaramente identificato come Luigi Usai. Il testo introduce e formalizza l’idea di una “matrice narrativa multidimensionale”, o “tensore narrativo”, per rappresentare e generare storie tramite strutture matematiche complesse, superando i limiti dei modelli lineari tradizionali. Questa proposta è presentata come innovativa e potenzialmente rivoluzionaria nel campo della narratologia computazionale, con esempi di implementazione in Python e formalismi matematici avanzati (tensori a più dimensioni per rappresentare fasi, livelli, attributi e strati semantici della narrazione).

Identità di Luigi Usai: Atlantide sardo-corsa e innovazione scientifica

Luigi Usai è noto per la sua teoria revisionista sull’ubicazione di Atlantide, che identifica con il blocco geologico sardo-corso, parzialmente sommerso nel Mediterraneo dopo l’ultima glaciazione. Questa teoria ha avuto eco in vari contesti accademici e divulgativi, e Usai viene spesso presentato come filosofo, scrittore, inventore e programmatore, con una forte propensione all’innovazione interdisciplinare. Le fonti confermano che si tratta della stessa persona: il Luigi Usai autore della teoria su Atlantide e il Luigi Usai autore delle proposte di “tensori narratologici” e modelli computazionali per la generazione automatica di testi.

Luigi Usai ha effettivamente inventato e descritto i “tensori narratologici” nel testo di Computational Narratology, proponendo un nuovo paradigma per la rappresentazione multidimensionale dei testi e la loro analisi in maniera non classica-lineare.

Tensori Narrativi in relazione al testo giornalistico

Integrazione della Matrice delle 5W Giornalistiche nel Tensore Narrativo

Nell’ambito dell’ampliamento semantico e funzionale del Tensore Narrativo, si propone l’introduzione di una matrice dedicata all’analisi delle cosiddette “5W” giornalistiche – Who, What, When, Where, Why – le cinque coordinate fondamentali utilizzate nella redazione di articoli informativi secondo i canoni del giornalismo anglosassone. L’inserimento sistemico di questa matrice permette non solo di estendere la capacità descrittiva e valutativa del tensore, ma anche di parametrizzare il grado di completezza e di aderenza strutturale di un testo alle regole della buona informazione.

Concretamente, per ciascun testo narrativo o giornalistico analizzato, il tensore viene arricchito da un sotto-blocco vettoriale corrispondente alle 5W, che registra la presenza, l’assenza o l’ambiguità di ciascun elemento informativo. Tale blocco può essere definito formalmente come vettore binario o probabilistico a cinque dimensioni, con eventuali estensioni qualitative (es. livello di dettaglio, pertinenza semantica, chiarezza sintattica). L’applicazione computazionale di questa struttura, realizzata in ambiente Python, consente una diagnostica automatica della copertura informativa del testo: ad esempio, se mancano riferimenti espliciti al luogo (Where) o al tempo degli eventi (When), il sistema segnala tali omissioni in maniera formale e restituisce un report strutturato.

Questa operazione non solo costituisce un potente strumento per la valutazione della qualità redazionale dei contenuti, ma consente anche la creazione di mappe comparative e dinamiche della produzione giornalistica, in grado di identificare, tracciare e classificare nel tempo le testate più rigorose e quelle più carenti sul piano dell’informazione essenziale. Il Tensore Narrativo si trasforma così in una piattaforma computazionale capace di monitorare la qualità semantico-strutturale della comunicazione mediatica, integrando la narratologia computazionale con la teoria dell’informazione e la critica del discorso.

Implementazione Computazionale: Vettore delle 5W in Python

Dal punto di vista computazionale, la matrice delle 5W può essere modellizzata come un vettore semantico a cinque dimensioni, ciascuna corrispondente a uno degli elementi informativi fondamentali (Who, What, When, Where, Why). Ogni dimensione può assumere valori binari (presente/assente), categoriali (es. esplicito/implicito/assente), o probabilistici (score di confidenza), a seconda della granularità analitica desiderata.

Segue un esempio base in linguaggio Python che implementa una funzione di parsing semantico preliminare su un testo, restituendo la presenza o l’assenza delle 5W tramite il modulo spaCy (linguistica computazionale), con possibilità di estensione a modelli più sofisticati basati su LLM o regole sintattico-semantiche:

python:

import spacy

# Caricamento del modello linguistico per l’italiano o l’inglese

nlp = spacy.load(“en_core_web_sm”)  # oppure “it_core_news_sm” per testi italiani

def extract_5w_vector(text):

doc = nlp(text.lower())

five_w = {

“Who”: False,

“What”: False,

“When”: False,

“Where”: False,

“Why”: False

}

for ent in doc.ents:

if ent.label_ in [“PERSON”, “ORG”]:

five_w[“Who”] = True

if ent.label_ in [“DATE”, “TIME”]:

five_w[“When”] = True

if ent.label_ in [“GPE”, “LOC”, “FAC”]:

five_w[“Where”] = True

if ent.label_ in [“EVENT”, “LAW”, “NORP”]:

five_w[“What”] = True

# Analisi rudimentale del “Why” basata su pattern lessicali

if any(token.lemma_ in [“because”, “due”, “since”, “reason”] for token in doc):

five_w[“Why”] = True

return five_w

# Esempio di utilizzo

text = “””On April 10th, journalist John Smith reported from Paris about the collapse of the bridge due to structural failure.”””

five_w_result = extract_5w_vector(text)

print(five_w_result)

Output atteso:

python

CopiaModifica

{‘Who’: True, ‘What’: True, ‘When’: True, ‘Where’: True, ‘Why’: True}

Questa funzione elementare, estensibile con tecniche di machine learning o LLM transformer-based, fornisce una mappatura semantica automatica delle 5W su ogni testo processato, utile per alimentare i tensori narrativi. Ogni risultato viene quindi integrato nel sistema tensoriale sotto forma di un vettore tipo:

W⃗=[w1,w2,w3,w4,w5]∈{0,1}5\vec{W} = [w_1, w_2, w_3, w_4, w_5] \in \{0,1\}^5W=[w1​,w2​,w3​,w4​,w5​]∈{0,1}5

dove wi=1w_i = 1wi​=1 se la W corrispondente è presente in forma esplicita nel testo.

Applicazioni: Valutazione delle Testate Giornalistiche

Aggregando tali vettori per centinaia o migliaia di articoli per ciascuna testata, è possibile derivare medie vettoriali e istogrammi di completezza informativa, classificando in maniera oggettiva e dinamica le fonti giornalistiche secondo la loro capacità di fornire un’informazione completa. Questo approccio consente la costruzione di indicatori di qualità narrativa-informativa e la realizzazione di dashboard pubbliche o accademiche per il monitoraggio del panorama informativo.

Gestione Persistente dei Tensori Narrativi

backup di emergenza: https://chatgpt.com/s/dr_68223e1f277481919d300dda60b4beb7

Evoluzione della memoria narrativa: L’architettura del Tensore Narrativo si ispira al funzionamento della memoria umana, dove ogni narrazione consuma nuovi “episodi” che arricchiscono un’ampia struttura conoscitiva. In quest’ottica, la narrativa non è solo testo, ma «una topologia sottostante della memoria»daneshyari.com. Come evidenziato in ambito cognitivo, l’esperienza e la memoria avvengono “in forma di narrazione”daneshyari.com, il che implica che ogni racconto assimilato modifica e amplia la rappresentazione interna complessiva. In termini computazionali, ciò si traduce in un modello dinamico: ogni input testuale aggiunge dati semantici e relazionali che si integrano nel tensore in crescita. Questi dati narrativi sono memorizzati come elementi episodici, i quali poi contribuiscono a costruire schemi narrativi più generali (script e generi)drops.dagstuhl.dedrops.dagstuhl.de. In pratica, la memoria narrativa computazionale si sviluppa attraverso la codifica episodica di eventi (un episodio corrisponde a un nuovo “pezzo” di storia) e la progressiva formazione di schemi semantici e modelli causali (ad esempio, uno schema di azione o ruolo)drops.dagstuhl.dedrops.dagstuhl.de. Con l’esperienza, questi schemi emergono dal basso verso l’alto e poi influenzano dall’alto verso il basso la generazione e comprensione della narrazionedrops.dagstuhl.de. Ad esempio, come osserva Anderson (2015), i singoli eventi immagazzinati nella memoria episodica sono la base su cui si innestano strutture narrative semantiche più ampiedrops.dagstuhl.de. In sintesi, il Tensore Narrativo evolve in modo incrementale: ad ogni nuovo frammento narrativo il modello “ricorda” l’episodio, lo integra nella sua rete di relazioni e potenzia gli schemi esistenti in modo análogo alla formazione continua di ricordi umani. Questo processo può essere modellato attraverso strutture dati come grafi di conoscenza o reti semantiche in cui ogni interazione (“evento narrativo”) arricchisce il grafo o il tensore della memoriaopenreview.netdrops.dagstuhl.de.

Architetture dati non relazionali: La persistenza di un tensore così complesso richiede un database flessibile. I database documentali NoSQL (ad es. MongoDB, Couchbase) e multi-modello (ArangoDB) sono ideali per questo scopo grazie allo schema libero e al supporto di dati annidatimongodb.comstackoverflow.com. In MongoDB, per esempio, un documento JSON può contenere campi array e sub-documenti annidati, e tali array possono essere a loro volta di più dimensionistackoverflow.com. Ciò significa che uno schema flessibile può rappresentare direttamente un tensore narrativo come struttura JSON: ogni dimensione o faccia del tensore può essere un array annidato o un set di coppie chiave-valore senza dover ridefinire lo schema a ogni espansionestackoverflow.commongodb.com. Caratteristiche chiave includono:

• Flessibilità dello schema: i database NoSQL tollerano facilmente variazioni nei campi e nei tipi di dati. Questa dinamicità consente di aggiornare il tensore inserendo nuovi blocchi informativi (array o documenti) in maniera atomica, senza downtime né migrazioni complessemongodb.comstackoverflow.com.

• Supporto multi-dimensionale: sia MongoDB sia Couchbase supportano array su array, mentre ArangoDB, con il suo approccio multi-modello, integra nativamente archiviazione documentale e grafiarangodb.comarangodb.com. Per esempio, ArangoDB permette di memorizzare dati JSON e al contempo di definire relazioni (edge) tra nodi (documenti) all’interno dello stesso databasearangodb.comarangodb.com. Ciò favorisce query complesse sul Tensore Narrativo sia come documento JSON (per l’aggiornamento incrementale) sia come grafo (per l’analisi di relazioni narrative).

• Scalabilità orizzontale: i sistemi NoSQL consentono clustering e partizionamento dei dati; ciò permette di distribuire il carico man mano che il tensore cresce e di bilanciare la lettura/scrittura su più nodi, garantendo alta disponibilità e prestazioni.

Figura: Esempio simbolico di database NoSQL (icona di storage) che può ospitare tensori narrativi in strutture JSON/BSON.

Versioning e branching: Un modello narrativo persistente può registrare traiettorie alternative come versioni parallele del tensore. Concettualmente, si creano “branch” che rappresentano divergenze narrative (ad es. finali alternativi, edizioni diverse o linee temporali parallele). Tecniche di versioning a la git possono essere applicate: ogni aggiornamento del tensore può essere marcato da una nuova versione con informazioni di commit, autore, timestamp. In ambito di grafi semantici esistono approcci simili: ad esempio, il Parallel World Framework propone “contenitori paralleli” (parallel world containers) per gestire scenari temporali divergenti, garantendo isolamento e versioning dei datiresearchgate.net. Analogamente, un Tensore Narrativo persistente potrebbe usare contenitori separati per ogni ramo narrativo, mantenendo traccia delle operazioni effettuate (es. nuovi episodi aggiunti) all’interno di ciascun ramoresearchgate.net. In questo modo è possibile esplorare percorsi alternativi della storia senza contaminare la narrativa principale. L’alternanza tra versioni consentirebbe anche rollback o merge di storyline, agevolando esperimenti interattivi (ad es. narrativa interattiva o simulazioni educative). Ad esempio, si potrebbero definire varianti “What-if” di un articolo giornalistico o di un racconto letterario, assegnando a ciascuna percorso un proprio nodo nel grafo delle versioni.

Figura: Rappresentazione astratta di un grafo multidimensionale: ogni nodo può simboleggiare un frammento del tensore narrativo e le connessioni il tessuto semantico che evolve con nuove storie.

Modelli cognitivi di apprendimento: Il confronto con la cognizione umana è fondamentale. Nel modello di Tulving, la memoria episodica immagazzina eventi contestuali mentre la memoria semantica raccoglie conoscenze astratte; analogamente il Tensore Narrativo contiene le “istanze” letterali (episodi) e le regolarità emergenti (schemi causali, attrattori narrativi)drops.dagstuhl.dedrops.dagstuhl.de. Studi neurocognitivi suggeriscono che i bambini padroneggiano prima la narrazione episodica e solo successivamente si costruiscono strutture semantiche narrative complessedrops.dagstuhl.de. Questo si riflette anche nei sistemi di apprendimento automatico: tecniche di continual learning (apprendimento continuo) cercano di preservare la conoscenza passata mentre nuovi dati vengono assimilati, proprio per evitare l’“oblio catastrofico”openreview.net. Per esempio, EMCA (Episodic Memory for Cognitive Agents) utilizza un grafo di ricordi incrementale in cui ogni evento arricchisce la memoria senza sovrascrivere del tutto le informazioni pregresseopenreview.net. Alla luce di queste analogie, il Tensore Narrativo può implementare meccanismi di consolidamento simili a quelli cerebrali: buffer episodico a breve termine per accogliere input in arrivo e poi integrazione nei depositi a lungo termine, oltre a politiche di recupero selettivo basate sul contestodrops.dagstuhl.dedrops.dagstuhl.de.

Valutazione longitudinale di coerenza e qualità: Una memoria narrativa in continua espansione offre nuovi strumenti per misurare la qualità complessiva delle storie generate e delle fonti informative. Ad esempio, framework di valutazione della coerenza narrativa (come SNaC) identificano incongruenze in testi lunghiaclanthology.org; analoghe metriche potrebbero applicarsi al Tensore Narrativo, calcolando come l’aggiunta di nuove informazioni alteri la coerenza globale. Nel giornalismo, mantenere una coerenza a lungo termine aiuta a individuare contraddizioni e bias: fonti contraddittorie rispetto ai dati già memorizzati possono essere segnate automaticamente. In ambito letterario o pedagogico, il modello potrebbe analizzare come l’evoluzione di un tema narrativo (es. un personaggio o concetto) rimanga integrata nel racconto complessivo. Infine, la persistente traccia degli autori delle informazioni permette di assegnare pesi di affidabilità: fonti storicamente accurate otterranno maggiore credito nel tensore, mentre quelle incoerenti saranno soppesate o escluse nei calcoli di similitudine semantica. L’approccio consente dunque una valutazione longitudinale della qualità semantica: un tensore arricchito nel tempo potrà distinguere contenuti solidi da quelli deviazionali, supportando l’analisi critica di testi giornalistici, narrativi o didattici sulla base della stabilità e ricchezza semantica accumulata.

In sintesi, un’applicazione del Tensore Narrativo su database fisici combina concetti avanzati di linguistica computazionale e neuroscienze: utilizza lo schema flessibile di MongoDB/Couchbase e le capacità multi-modello di ArangoDBmongodb.comarangodb.com per accogliere strutture tensiorali dinamiche, sfrutta versioning analoghi a “mondi paralleli” per tracciare rami narrativiresearchgate.net, e richiama i principi della memoria episodica cognitivadrops.dagstuhl.dedrops.dagstuhl.de per garantire un apprendimento incrementale del racconto. Questo quadro garantisce che ogni tensore cresca con l’esperienza come la memoria umana, fornendo al contempo strumenti computazionali per valutare a lungo termine la coerenza e la qualità dei contenuti.

Fonti: Letteratura su architetture cognitive della narrazionedaneshyari.comdrops.dagstuhl.de, database NoSQL e multi-modellomongodb.comarangodb.com, studi su memoria episodica e narrativadrops.dagstuhl.dedrops.dagstuhl.de, e ricerche recenti su memorie incrementali per agenti intelligentiopenreview.netresearchgate.netaclanthology.org.