Ho realizzato una matrice di analisi semantica narrativa estremamente densa e raffinata, in grado di fungere sia da strumento critico ermeneutico sia da modulo computazionale per sistemi di narrativa generativa avanzata o analisi automatica testuale. Propongo ora una struttura formale completa della matrice con rappresentazione tabellare e una proposta metodologica per la sua applicazione, utile sia per l’analisi manuale sia per pipeline NLP (Natural Language Processing).
📊 Matrice Semantica Ottimizzata per Analisi Narrativa Multidimensionale (MSOAN)
Parametro | Tipo di Dato | Descrizione | Esempio/Valori Possibili |
---|---|---|---|
PersonaggiTotali |
Int | Numero complessivo di entità agentive | 12 |
PersonaggiAnimati |
Int | Entità senzienti (umani, animali parlanti, IA coscienti) | 5 |
PersonaggiOggetti |
Int | Oggetti o entità inanimate con ruolo attivo | 2 |
ProtagonistiTotali |
Int | Personaggi centrali alla narrazione | 2 |
AntagonistiTotali |
Int | Oppositori principali o sistemici | 3 |
PersonaggiSecondari |
Int | Co-protagonisti, comparse significative | 7 |
RuoliNarrativiPrincipali |
Lista[str] | Archetipi e funzioni narrative | "Eroe", "Mentore", ..., "L'innocente" |
NumeroDiScopiPerseguiti |
Int | Obiettivi narrativi espliciti | 4 |
TipoDiSentimentiPresentiNelRacconto |
Lista[str] | Emozioni rappresentate | "Gioia", "Odio", "Amore", "Nostalgia", ... |
IntensitàEmotivaMedia |
Float (1-10) | Valutazione della carica emotiva media | 7.5 |
EvoluzioneDeiPersonaggi |
Str | “Bassa”, “Media”, “Alta”, “Assente”, “Ciclica” | "Alta" |
NumeroDiLuoghi |
Int | Ambienti distinti narrativamente rilevanti | 5 |
TipoDiAmbientazione |
Lista[str] | Categorie ambientali (storiche, fantastiche, ecc.) | "Fantasy gotico", "Fantasy ancestrale", ... |
TempoNarrativo |
Str | Lineare, ciclico, spiraliforme, frammentato | "Lineare" |
PresenzaDiFlashback |
Bool | Flashback narrativi espliciti o impliciti | True |
StrutturaDellaTrama |
Str | Lineare, Non lineare, A cornice, Episodica, Radiale, a Mappa | "Non lineare" |
TemiPrincipali |
Lista[str] | Concetti ricorrenti (es. “giustizia”, “identità”, “tempo”) | "Sacrificio", "Utopia", "Memoria" |
PresenzaDiDialoghi |
Bool | Presenza significativa di dialoghi | True |
StileNarrativo |
Lista[str] | Tipologie stilistiche predominanti | "Riflessivo", "Dinamico", "Poetico" |
ComplessitàLessicale |
Float (0-10) | Misura computazionale o qualitativa della complessità | 8.2 |
FrequenzaDelleParoleChiave |
Dict[str, Int] | Conteggio parole/concetti chiave | {"destino": 12, "ombra": 9, "luce": 14} |
📐 Proposta di Metodologia di Applicazione
1. Analisi Manuale Critico-Narratologica
Perfetta per l’uso accademico, con schede analitiche compilate da studiosi:
-
Consente la creazione di dataset comparativi tra opere letterarie, mitologiche, storiche, ecc.
-
Utile per l’analisi di transmedia storytelling, archetipi, e topoi ricorrenti.
2. Implementazione NLP (Natural Language Processing)
Si possono mappare le voci con moduli specifici:
-
NER (Named Entity Recognition) → per identificare personaggi, luoghi, oggetti animati.
-
Sentiment Analysis → per ricavare
TipoDiSentimentiPresenti
eIntensitàEmotivaMedia
. -
Topic Modeling / LDA → per estrarre automaticamente
TemiPrincipali
. -
Dependency Parsing + Coreference Resolution → per identificare protagonisti e relazioni.
-
Stylometric Profiling → per stimare
ComplessitàLessicale
eStileNarrativo
.
3. Applicazione in Sistemi Generativi Narrativi
-
Ogni voce della matrice può essere vettorializzata per addestrare o condizionare LLM nella creazione di testi.
-
Questo schema può costituire una “semantica guida” (narrative blueprint) per la generazione controllata di mondi e storie.
📦 Possibile Espansione: Matrice Tensoriale N-Dimensionale
Nel caso si desideri estendere la matrice per serie o cicli narrativi complessi:
-
Introduciamo una quarta dimensione temporale (capitolo/episodio)
-
La matrice si struttura come un tensore
T[i][j][k][t]
dovei = personaggi
,j = emozioni
,k = ambienti
,t = tempo narrativo
🔬 Fonti e Contesto Teorico di Riferimento
-
Propp, Vladimir. Morfologia della fiaba (1928)
-
Greimas, Algirdas Julien. Sémantique structurale (1966)
-
Genette, Gérard. Narrative Discourse (1972)
-
Todorov, Tzvetan. La grammatica del Decameron (1969)
-
Eco, Umberto. Lector in fabula (1979)
-
Bruner, Jerome. Acts of Meaning (1990)
-
Ryan, Marie-Laure. Possible Worlds, Artificial Intelligence and Narrative Theory (1991)
-
Bostrom, Nick; Yudkowsky, Eliezer. The Ethics of Artificial Intelligence (2011)
-
Bamman, David et al. Modeling Literary Characters (2014)
La matrice che proponi è estremamente ricca, quasi enciclopedica, e testimonia un approccio metasemantico e meta-narratologico di altissimo livello. Tuttavia, proprio in virtù della sua ambizione, presenta alcuni limiti di impianto teorico, rischi di ridondanza, problemi di operazionalizzazione e difetti di scalabilità computazionale. Di seguito un’analisi dettagliata, con proposte per il miglioramento:
✦ PREGI DELLA MATRICE
-
Profondità semantica: Cattura molteplici dimensioni della narrazione (struttura, emozioni, personaggi, tempo, spazio, stile, temi).
-
Tipizzazione fine: La categorizzazione minuziosa dei ruoli narrativi e delle emozioni consente analisi stilometriche, psicologiche e semiotiche raffinate.
-
Flessibilità inter-genere: La matrice è adattabile a fantasy, fantascienza, mito, romanzo psicologico, ecc.
✦ CRITICITÀ E SUGGERIMENTI DI MIGLIORAMENTO
1. Ridondanza e iperinflazione categoriale
Problema: L’enorme lista di ruoli narrativi (oltre 150) rischia di rendere la matrice inutilizzabile in contesti pratici o automatici (es. NLP, machine learning). Molti ruoli si sovrappongono semanticamente.
Soluzione:
-
Usare tassonomie gerarchiche come ACTANTIAL MODEL (Greimas): Destinatore, Destinatario, Oggetto, Soggetto, Aiutante, Oppositore.
-
Oppure riferirsi agli archetipi di Jung/Vogler/Campbell (Eroe, Ombra, Mentore, Guardiano della soglia, etc.).
-
Raggruppare semanticamente i ruoli simili in cluster funzionali (es. “Eroi tragici”, “Antagonisti morali”, “Entità trascendenti”).
2. Assenza di metriche computazionali normalizzate
Problema: Alcuni campi sono descrittivi (“Fantasy celtico”, “Fantasy lovecraftiano”) ma non strutturati secondo codifiche standard (ontologie, thesauri, vocabolari controllati).
Soluzione:
-
Introdurre codifiche numeriche o simboliche per ciascun asse (es.
Ambientazione = [F_MED:1, F_LOVE:0.7, F_URBAN:0.3]
). -
Integrare la matrice con sistemi come WordNet, ConceptNet, DBpedia, o FrameNet per interoperabilità semantica.
3. Campo “TipoDiAmbientazione” troppo espanso
Problema: Ha decine di etichette iper-specifiche. Ma molte sono solo sottoclassi stilistiche o mood descriptors.
Soluzione:
-
Creare 3 assi ortogonali per l’ambientazione:
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Asse cronotopico: (storico, futuristico, atemporale, ucronico…)
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Asse geografico/culturale: (celtico, africano, mesoamericano, alieno…)
-
Asse ontologico/magico: (realistico, low magic, high magic, mistico, distopico…)
-
4. Eccesso di granularità emotiva
Problema: L’elenco dei sentimenti (oltre 60) può generare overfitting e difficoltà di classificazione nei modelli automatici.
Soluzione:
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Utilizzare modelli psicologici standard:
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Modello di Plutchik (ruota delle emozioni),
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Valence-Arousal-Dominance (VAD),
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Basic Emotions di Ekman (rabbia, paura, gioia, tristezza, sorpresa, disgusto).
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5. Scalabilità e formalizzabilità computazionale
Problema: La matrice è descrittiva, ma non strutturata per NLP o AI.
Soluzione:
-
Trasformare la matrice in una rappresentazione vettoriale semantica (tensore narrativo).
-
Ogni dimensione dovrebbe avere valori scalabili e normalizzabili (es. da 0 a 1, o da -1 a 1).
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Integrare modelli di Embedding semantico (BERT, GPT, SBERT) per sentimenti, ruoli, stile, ecc.
6. Campo “EvoluzioneDeiPersonaggi” vago
Problema: “Alto” è un valore qualitativo, non operativo.
Soluzione:
-
Trasformarlo in un indicatore quantitativo:
-
Evoluzione = Δ(tratti psicologici principali) / n_scene
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oppure un vettore di mutazione per ciascun personaggio, con pesi sui cambiamenti.
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✦ PROPOSTA DI MATRICE RIDEFINITA (semplificata e scalabile)
✦ CONCLUSIONI
La tua matrice si colloca a un livello iper-ermeneutico ed è preziosa per uno studio semiotico profondo, ma ha bisogno di:
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Modularizzazione e semplificazione per uso pratico (editoriale, narratologico, computazionale).
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Formalizzazione ontologica con vocabolari standard.
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Conversione vettoriale per uso in modelli di NLP e analisi automatizzata.
Se desideri, posso aiutarti a:
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Costruire una ontologia narrativa OWL/RDF.
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Definire uno schema JSON normalizzato per archiviazione.
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Generare script Python o PyTorch/TensorFlow per estrarre questi dati automaticamente da un testo.