利用表情符号预测传播力
2023年11月10日 10:36 来源:《中国社会科学报》2023年11月10日第2770期 作者:杨蓝岚/编译

  据美国马里兰大学官方网站10月13日报道,该校研究人员发现,如果社交媒体帖子带有愤怒、钦佩和惊奇等强烈情绪,则其被分享的次数很可能比较多,相关数据可以帮助我们了解错误信息和阴谋论是如何传播的。

  虽然常识告诉我们,在社交媒体上发布一篇充斥着狂热或愤怒表情符号的帖子,往往会比平淡真实的描述收获更多反馈和传播。但马里兰大学的研究人员仍然试图研究一些帖子在社交媒体上“疯传”的原因,包括那些带有错误信息和阴谋论的内容。他们希望找到追踪平台情绪的最佳方法,以创建更准确的预测模型。

  研究人员发现,一个帖子所表达的高度具体的情绪,比如愤怒、爱、感动、暖心、惊奇、骄傲等,对该帖的分享程度具有可预测的显著影响。与此同时,如果追踪帖子中更广泛的情绪特征,比如积极或消极的程度,则会产生不太准确的分享预测。

  马里兰大学信息研究学院副教授苏珊娜·帕莱茨(Susannah Paletz)表示,人们一直对社交媒体内容的传播感到担忧,这项研究旨在了解影响社交媒体上内容分享的情绪理论。

  该研究涉及4000多条发布在“脸书”上的帖子,分析了20多种情绪,依据三种不同的情绪理论建立相关模型,以预测一条帖子会被分享多少次。

  研究人员表示,虽然根据情绪性内容可以预测社交媒体帖子的分享程度,但以不同的情绪理论为指导会得到不同的预测结果。利用语义空间理论建立的离散情绪模型更具解释力,包含特定情绪的模型在解释社交媒体上的分享行为方面表现得更好。

  研究人员发现,在控制关注者数量等变量的前提下,愤怒、蔑视、爱、钦佩、惊奇、骄傲、悲伤等情绪在帖子中的体现与帖子分享的增加度有关。

  帕莱茨所在的团队开发了一种研究方法,用来解释社交媒体帖子中的情绪,其成果最近发表在学术刊物《行为研究方法》(Behavior Research Methods)上。

  (杨蓝岚/编译)

责任编辑:张晶
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