测量社交媒体中的情绪传染

社交媒体每天被数百万用户用作主要的讨论渠道。个人在基于社交媒体的日常微交流中产生的内容及其所表达的情绪，可能影响他人的情绪状态。近期在 Facebook 上进行的一项实验假设，情绪会在线上传播，即便缺乏面对面互动中典型的非语言线索；并且如果积极或消极情绪在其社交网络中被过度表达，个人更有可能采纳这些情绪。然而，此类实验引发了伦理担忧，因为它们需要大规模的内容操纵，并对所涉个人产生未知后果。在此，我们利用 Twitter 研究情绪传染的动力学。我们未操纵内容，而是设计了一个零模型，用以剔除某些混杂因素(包括情绪传染效应)。我们测量用户在发布自己的推文之前所接触内容的情绪效价。我们确定，平均而言，一条负面帖子之前用户对负面内容的过度暴露比基线高 4.34%，而正面帖子出现在平均过度暴露多 4.50% 正面内容之后。我们强调了用户所接触刺激的平均情绪效价与其所产生响应的平均情绪效价之间存在线性关系。我们还识别出两类不同的个体：对情绪传染高度易感和低度易感。高度易感用户采纳消极情绪的倾向显著低于低度易感用户，但采纳积极情绪的可能性相当。总体而言，采纳积极情绪的可能性远大于采纳消极情绪的可能性。