في عالم القصص والروايات، يلعب توقع القراء لاحداث القصة القادمة دورًا حيويًا في تشكيل تجربتهم. ومع ذلك، كان modeling (نمذجة) هذه التوقعات عبر المحتوى السردي غير المنظم يمثل تحديًا ملحوظًا. ولهذا السبب، طوّر باحثون إطار عمل مبتكر يعتمد على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) للاقتراب من توقعات المستهلكين بشأن القصص.

تقوم هذه الطريقة بتوليد استمرارات قصصية متخيلة متعددة باستخدام نماذج اللغات المدربة مسبقاً، كما تستخرج ميزات تفسيرية مستندة إلى نظرية من هذه الاستمرارات، مثل ميزات العاطفة ومسارات السرد. كما يقترح الفريق إجراءات تحقق متكاملة تناسب توافر البيانات المختلفة: منها نهج يعتمد على الاستطلاعات يقارن توقعات النماذج بالمعتقدات التي تم الإبلاغ عنها من قبل البشر، ونهج التوقعات العقلانية الذي يقارنها بالنتائج الفعلية للقصص.

من خلال تطبيق هذا الإطار على بيانات استقصائية تم جمعها في بيئة مختبرية محكومة وبيانات رصدية من منصة قراءة عبر الإنترنت، وجد الباحثون أن توقعات نماذج اللغات الضخمة تتماشى مع المعتقدات التي أبلغ عنها البشر، فضلاً عن الاستمرارات الفعلية للقصص عبر جميع الميزات المدروسة. وفي كلا الإعدادين، ارتبطت التوقعات المستقبلية بزيادة في تفاعل القراء تفوق الميزات المرتبطة بالمحتوى المستهلك بالفعل.

يقدم هذا الإطار طريقة قابلة للتوسع لنمذجة معتقدات المستهلك حول المحتوى السردي، مما يتيح فرصًا جديدة في إنشاء المحتوى واستراتيجيات المنصات ودراسة وسائل الإعلام السردية.