人机情绪的趋同、循环与溢出——基于Twitter涉中议题的数据分析
在传播研究情感转向的背景下,社交媒体上人机用户间的情绪互动为智媒舆论生态治理、人机交往关系注入了新的思考.本研究以海外社交媒体Twitter上的中国议题为研究情境,运用计算传播学方法揭示了人机用户在涉中议题上情绪的时空分布与关联机制.研究发现,人机情绪的时间分布高度同构、循环波动,恐惧情绪成为优势情绪.机器人愤怒、恐惧等负面情绪的变化是人类对应情绪变化的格兰杰原因.同时,人机情绪在地理分布上趋同,机器人对特定情绪的引导在空间上产生溢出效果,影响了更广大国家、地区的人类用户.本研究认为,心理学中行动同步、类别激活与社会评估等情绪感染机制可被用于理解人机情绪间的关系;控制论的思想、人机传播的视角,也为相关问题的思考带来了重要启示.
人机传播、情绪感染、时间序列分析、地理可视化
G206(信息与传播理论)
国家社会科学基金;清华大学国强研究院社交机器人对中国国际形象建构及效果建模研究的阶段性成果
2022-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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