度量Facebook上对研究的反应多样性

在线上与现实中，社群由围绕核心议题的情感共识联结在一起。对科学发现的情绪反应常在这些核心议题中扮演关键角色。当科学话题上的意见过于多样时，情绪会激化并引发冲突。这种冲突威胁到研究的积极成果。情绪有能力塑造人们处理新信息的方式。它们可影响公众对科学的理解、推动政策立场、甚至改变生活。然而，利用定量方法评估公众对科学的情绪反应的工作甚少。本文中，我们使用Facebook上针对学术文章的回应数据集来分析情绪效价、强度与多样性的动态。我们提出一种对基于点击的反应进行加权的新方式，以提升其可理解性，并利用这些加权反应开发聚合情绪反应的新度量。我们将这些度量与LDA主题模型及统计检验结合，以探究用户情绪反应如何因科学话题而异。我们发现，与性别、遗传学或农业/环境科学相关的研究文章引发的用户情绪反应与其他研究话题显著不同。我们还发现Facebook上对科学研究总体呈正面反应，且引发正面情绪反应的文章更可能被广泛分享——这一结论与此前对其他社交媒体平台的研究相矛盾。