Film Mood: Assessment, Analysis, and Computational Modeling

Loading...
Thumbnail Image
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science | Doctoral thesis (article-based) | Defence date: 2017-10-20
Date
2017
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
113 + app. 63
Series
Aalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONS, 176/2017
Abstract
Film is an affective art form. Mainstream films in particular are carefully designed to provide viewers with affective experiences, and while the exact nature of this experience differs from film to film, the general strategy is notably consistent: films tell engaging stories populated by empathetic characters and presented cinematically in a way that grabs the viewers’ attention, holds them in suspense, and elicits various emotions. Together, these narrative and aesthetic means lend each film scene a distinct mood, which describes the affective expression of the scene. By conveying a film’s intent to evoke a certain affective experience, film mood can provide insight into the ways in which films affect viewers. It can also be used to describe and classify films based on their affective properties. As such, the concept of film mood may prove helpful not only from the perspective of film studies, but computer science as well, in which recent efforts have sought to develop methods to estimate the affective content of films based on features detected computationally from the film material. This dissertation studies film mood from the dual perspectives of cognitive film studies and computer science; that is, both perceptually and computationally. It has three main objectives: to determine which factors should be considered when assessing film mood, to examine some of the perceptual properties of film mood, and to investigate the extent to which ratings of film mood can be modeled with computational features. To this end, two user studies were conducted, and the data collected in the studies was used for both a perceptual analysis of film mood and for computational modeling of mood ratings. The modeling involved both commonly used low-level computational features as well as state-of-the-art high-level features. The results showed that film mood was an intuitive concept for viewers to assess and robust against individual differences between assessors. They also showed that the perceived intersity of film scenes tended to follow a rise–plateau–fall structure, that extremely negative and positive moods were most common in scenes where music had the most prominent role on the soundtrack, and that the stylistic attributes of a scene were most strongly related to how energetic the scene was perceived to be. Lastly, the results showed that the low- and high-level computational features complemented one another, providing unique contributions to mood modeling. Together, the results indicate that the concept of film mood is a useful one in terms of both film studies and computer science. By illuminating some of the ways in which film mood is related to both perceptual attributes and computational features, the dissertation contributes to recent efforts in these two fields to increase understanding about the affective experience of film and to improve the characterization of film contents by incorporating affective properties into the description.

Elokuva on tunnepitoinen taidemuoto. Erityisesti valtavirtaelokuvissa tunnekokemusten tarjoaminen katsojille on keskeinen pyrkimys, ja vaikka tämän kokemuksen luonne vaihteleekin elokuvasta toiseen, käytetyt keinot ovat pääpiirteittäin samat: elokuvat kertovat mukaansatempaavia, empaattisten hahmojen täyttämiä tarinoita, joiden esitystapa kiinnittää katsojien mielenkiinnon, pitää heidät jännityksessä ja herättää erilaisia tunteita. Näiden kerronnallisten ja esteettisten keinojen vaikutuksesta jokaisella elokuvakohtauksella on oma tunneilmaisunsa, jota voidaan myös kutsua kohtauksen tunnelmaksi. Koska tunnelma ilmaisee elokuvan pyrkimyksen saada katsojissa aikaan tietynlaisia tunnekokemuksia, sen avulla voidaan havainnollistaa niitä tapoja, joilla elokuvat vaikuttavat katsojiin. Sen avulla voidaan myös kuvailla ja luokitella elokuvia niiden tunneilmaisun mukaan. Näin ollen tunnelman käsitteestä on potentiaalista hyötyä paitsi elokuvatutkimuksessa, myös tietojenkäsittelytieteessä, jossa on hiljattain pyritty kehittämään menetelmiä elokuvien tunnesisällön kuvailemiseksi materiaalista laskennallisesti tunnistettujen piirteiden avulla. Tämä väitöskirja tarkastelee elokuvan tunnelmaa kognitiivisen elokuvatutkimuksen ja tietojenkäsittelytieteen näkökulmasta, eli sekä havainnollisesti että laskennallisesti. Työllä on kolme päätavoitetta: selvittää, mitä tekijöitä tulee huomioida elokuvan tunnelmaa arvioidessa, tarkastella tunnelman havainnollisia ominaisuuksia sekä tutkia, missä määrin tunnelmaa voidaan mallintaa laskennallisilla piirteillä. Näiden pyrkimysten valossa järjestettiin kaksi henkilötestiä, joissa kerättyä dataa käytettiin sekä havaintotason analyysiin että tunnelma-arvioiden laskennalliseen mallinnukseen. Laskennallisessa osuudessa tarkasteltiin sekä yleisesti käytettyjä matalan tason laskennallisia piirteitä että parhaita käytettävissä olevia korkean tason piirteitä. Tulokset osoittivat tunnelman olleen intuitiivinen käsite arvioida sekä epäherkkä arvioijien yksilöllisten erojen vaikutukselle. Ne osoittivat myös, että elokuvakohtausten tunnelman intensiteetti noudatti yleisesti kasvu–tasaantuminen–lasku-muotoista rakennetta, että äärimmäisen negatiivisia ja positiivisia tunnelmia esiintyi yleisimmin kohtauksissa, joissa musiikilla oli merkittävin rooli ääniraidalla, ja että kohtauksen tyylipiirteet kytkeytyivät vahvimmin kohtauksen havaittuun energisyyteen. Lisäksi tulokset osoittivat, että matalan ja korkean tason laskennalliset piirteet tukivat toisiaan tunnelman mallinnuksessa. Tulosten perusteella elokuvan tunnelma on hyödyllinen käsite sekä elokuvatutkimuksen että tietojenkäsittelytieteen kannalta. Tuomalla esille tapoja, joilla tunnelma kytkeytyy erinäisiin havainnollisiin ja laskennallisiin piirteisiin, väitöskirja edistää näiden kahden tieteenalan viimeaikaisia pyrkimyksiä lisätä ymmärrystä elokuvan tunnekokemuksesta ja parantaa elokuvasisältöjen kuvailua tuomalla tunneilmaisu sen osaksi.
Description
Supervising professor
Takala, Tapio, Prof., Aalto University, Department of Computer Science, Finland
Oittinen, Pirkko, Prof. Emer., Aalto University, Finland
Thesis advisor
Laaksonen, Jorma, Dr., Aalto University, Department of Computer Science, Finland
Keywords
film, affect, aesthetics, perception, computational features, elokuva, affekti, estetiikka, havaitseminen, laskennalliset piirteet
Other note
Parts
  • [Publication 1]: J. Tarvainen, S. Westman, P. Oittinen, Stylistic features for affectbased movie recommendations, in Lecture Notes in Computer Science, vol. 8212: Human Behavior Understanding, 4th International Workshop,HBU 2013, A. A. Salah, H. Hung, O. Aran, and H. Gunes, Eds., pp. 52–63. Cham, Switzerland: Springer, 2013.
    DOI: 10.1007/978-3-319-02714-2_5 View at publisher
  • [Publication 2]: J. Tarvainen, S. Westman, P. Oittinen, The way films feel: aesthetic features and mood in film, Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, vol. 9, no. 3, pp. 254–265, 2015.DOI: 10.1037/a0039432
  • [Publication 3]: J. Tarvainen, M. Sjöberg, S. Westman, J. Laaksonen, P. Oittinen, Content-based prediction of movie style, aesthetics and affect: data set and baseline experiments, IEEE Transactions on Multimedia, vol. 16, no. 8, pp. 2085–2098, 2014.
    DOI: 10.1109/TMM.2014.2357688 View at publisher
  • [Publication 4]: J. Tarvainen, J. Laaksonen, T. Takala, Film mood and its quantitative determinants in different types of scenes, submitted to IEEE Transactions on Affective Computing, 20 August 2017.
    DOI: 10.1109/TAFFC.2018.2791529 View at publisher
Citation