量化社交媒体中情感对信息扩散的影响

社交媒体已成为线上信息生产与消费的主要载体。每天有数百万用户登录其Facebook或Twitter账户以获取更新和新闻，阅读感兴趣的话题，并接触新的机会与互动。尽管近期研究表明用户生产的内容会影响其读者的情绪，我们仍缺乏对内容情感在信息扩散动态中所起作用与影响的严谨理解。本工作旨在量化情感对信息扩散的影响，以理解：(i) 积极对话是否比消极对话传播更快和/或更广（或反之）；(ii) 何种情绪在社交媒体热门对话中更具典型性；以及(iii) 具有不同时间动态的对话中表达了何种类型的情感。我们的发现表明，在内容层面，消极消息比积极消息传播更快，但积极消息触达更大受众，说明人们更倾向于分享和收藏积极内容，即所谓的正向偏倚。就整个对话而言，我们强调了不同时间动态如何呈现不同的情感模式：例如，高度预期的事件中积极情感逐渐积累，而意外事件主要以消极情感为特征。我们的贡献是理解短文本中表达的情感如何影响其在线社交生态系统中的传播的一个里程碑，并可能有助于制定有效的内容生成与扩散策略和战略。