劉學(xué)太 巴志超 李陽(yáng)

摘 要：[目的/意義] 表情符號(hào)是當(dāng)下社交媒體信息交流中的重要元素，對(duì)其使用差異及不同語(yǔ)境下表情語(yǔ)義進(jìn)行研究對(duì)非正式信息交流研究具有一定意義。[方法/過(guò)程] 本文以微信群實(shí)際會(huì)話數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)來(lái)源，設(shè)計(jì)表情符號(hào)提取器獲得微信群會(huì)話樣本中表情符號(hào)使用數(shù)據(jù)，據(jù)此對(duì)用戶信息交流中表情符號(hào)使用行為進(jìn)行研究，重點(diǎn)關(guān)注不同類型微信群以及不同年齡階段的微信用戶表情符號(hào)的使用差異、表情符號(hào)在不同語(yǔ)境下的語(yǔ)義及使用規(guī)律等內(nèi)容。[結(jié)果/結(jié)論] 研究發(fā)現(xiàn)：在微信群信息交流過(guò)程中，不同類型微信群的消息類型結(jié)構(gòu)存在較大差異;不同類型及不同年齡人群的表情符號(hào)使用行為存在較大差異;表情符號(hào)在不同的對(duì)話樣本下呈現(xiàn)出不同的語(yǔ)義;微信群中表情符號(hào)的使用符合冪律分布規(guī)律，等等。

關(guān)鍵詞：社交媒體;微信群;表情符號(hào);使用差異;語(yǔ)義分析;信息交流;冪律分布

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.10.001

〔中圖分類號(hào)〕G201 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2019）10-0003-12

Abstract：[Purpose/Significance] Emoticon has been an important element in current social media information exchange.The study of its usage differences and semantics in different contexts has certain significance for informal information exchange research.[Method/Process] In this paper，we used the actual session data of WeChat groups as the data source，and designed the emoticon extractor to obtain the emoticon usage data in the WeChat group session sample.Based on this，we studied the usage behavior of emoticon in information exchange process，focusing on usage differences in different types of WeChat groups and groups of different ages and semantics of the emoticon in different contexts.The usage rule of emoticons was also explored in this thesis.[Result/Conclusion] We found that in the process of WeChat group information exchange，the message type structure of different types of WeChat groups was quite different;the usage behavior of emoticons of different types and ages was quite different;the emoticons presented different semantics under different dialogue samples;the use of emoticons in WeChat groups was consistent with the Power-Law distribution，and so on.

Key words：social media;Wechat groups;emoticon;usage differences;semantic analysis;information exchange;Power-Law distribution

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，微博、微信、知乎等社交媒體平臺(tái)逐漸成為人們信息交流的重要場(chǎng)地。在此背景下，社交媒體用戶信息交流更加便捷，交流形式趨向多樣化，交流內(nèi)容呈現(xiàn)出新特征。在具體的社交媒體信息交流過(guò)程中，文字、語(yǔ)音、圖片、表情符號(hào)等是用戶交流信息的主要載體。其中，表情符號(hào)的使用和發(fā)展尤其引人注意，近年來(lái)甚至出現(xiàn)“斗圖”、“Facebook表情包大戰(zhàn)”等表情符號(hào)使用狂熱化現(xiàn)象[1]。換句話說(shuō)，表情符號(hào)正日漸成為社交媒體信息交流中的常用語(yǔ)言，甚至達(dá)到一種“無(wú)表情、不社交”的程度。

目前，各類社交媒體應(yīng)用均為用戶提供各類豐富的表情符號(hào)選項(xiàng)，以支持用戶在差異化情境下的交流偏好和信息表達(dá)。學(xué)理界也關(guān)注到了社交媒體環(huán)境下的表情符號(hào)相關(guān)問(wèn)題及其攜帶的網(wǎng)絡(luò)文化，但相關(guān)研究多偏重于采用理論凝練、觀察總結(jié)或問(wèn)卷調(diào)查的方法，對(duì)于表情符號(hào)使用規(guī)律等探討多停留在淺層次的思辨說(shuō)理和歸納梳理層面。鮮有研究從社交媒體平臺(tái)的實(shí)際會(huì)話樣本出發(fā)，基于數(shù)據(jù)對(duì)表情符號(hào)使用進(jìn)行分析和考量。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析技術(shù)和社交軟件的發(fā)展為深入探討群體性信息交流中表情符號(hào)相關(guān)問(wèn)題提供了新的技術(shù)條件和理論指導(dǎo)。在此背景下，如何從數(shù)據(jù)層面探討社交媒體表情符號(hào)的使用行為，以及進(jìn)一步的語(yǔ)義發(fā)現(xiàn)，成為一個(gè)新的研究思路。

目前，微信已成為中國(guó)最為重要的社交媒體應(yīng)用之一[2]。作為微信內(nèi)一種群體性交流場(chǎng)景，微信群以人際交往的“圈子文化”為基礎(chǔ)，其內(nèi)部具有復(fù)雜的會(huì)話結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)出較強(qiáng)的信息交流功能[3]，且具有半封閉性及數(shù)據(jù)可得的特點(diǎn)。微信內(nèi)表情符號(hào)體系完整，使用便利，其使用在用戶信息交流中起到了文字所不能表達(dá)的作用，如調(diào)節(jié)會(huì)話氛圍、補(bǔ)充語(yǔ)言情感等。有鑒于此，本文基于信息交流、會(huì)話分析等理論指導(dǎo)，以微信群為例，通過(guò)設(shè)計(jì)表情符號(hào)提取方法，對(duì)微信群聊實(shí)際會(huì)話樣本中表情符號(hào)使用差異及多情境下表情語(yǔ)義進(jìn)行研究。擬重點(diǎn)探索以下兩個(gè)問(wèn)題：1）不同類型的微信群以及不同年齡用戶群體的表情符號(hào)使用存在什么樣的行為差異？2）表情符號(hào)在不同語(yǔ)境下的語(yǔ)義如何？本次研究從實(shí)際對(duì)話樣本出發(fā)，可以直接觀察群體性信息交流過(guò)程中表情符號(hào)的使用行為。相關(guān)研究結(jié)果有助于揭示網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)背后的符號(hào)互動(dòng)過(guò)程以及表情符號(hào)使用的網(wǎng)絡(luò)集群行為，也可豐富社交媒體研究中的數(shù)據(jù)分析對(duì)象，為非正式信息交流中信息行為研究提供參考與借鑒。

1 相關(guān)研究

表情符號(hào)是模擬人類表情或者某種場(chǎng)景以表達(dá)發(fā)言人情緒或特殊情感的一種非語(yǔ)言載體。在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，其逐步融合ASCII等字符型符號(hào)、圖片、動(dòng)畫(huà)、視頻等多種媒體類型，形成網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)，也被稱為“表情包”，或簡(jiǎn)稱“表情”。隨著網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的擴(kuò)展，其又衍生出多種類型的符號(hào)形式，如純文字圖片表情，“表情雨”等。

目前，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)相關(guān)研究主要分為兩類：一類是表情本身及表情使用的現(xiàn)象揭示與動(dòng)因分析，研究表情符號(hào)在傳播與交際中的意義及作用。來(lái)自語(yǔ)言學(xué)、傳播學(xué)、社會(huì)學(xué)以及心理學(xué)等領(lǐng)域?qū)W者主要從表情符號(hào)的語(yǔ)言學(xué)功能[4]、傳播意義[5]、使用意圖及影響因素[6-7]等方面展開(kāi)研究，探究微信表情符號(hào)定義、分類與功能、正負(fù)面作用、社會(huì)意義等內(nèi)容;另一類是利用表情符號(hào)構(gòu)建情感詞典來(lái)判別文本的情感傾向、進(jìn)行情感分類等研究，來(lái)自計(jì)算機(jī)、情報(bào)學(xué)等學(xué)科的研究人員[8-9]依據(jù)表情符號(hào)情感標(biāo)簽功能，構(gòu)建情感詞典，識(shí)別微博等短文本的情感傾向等。除此之外，部分學(xué)者針對(duì)不同平臺(tái)表情符號(hào)的使用特征進(jìn)行研究[10]，揭示同一表情符號(hào)在不同使用平臺(tái)中的形態(tài)差異及使用差異等。下面結(jié)合本文研究工作對(duì)表情符號(hào)的分類、識(shí)別獲取、語(yǔ)用功能及使用行為與規(guī)律等內(nèi)容進(jìn)行現(xiàn)狀調(diào)研。

1.1 網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的分類研究

對(duì)表情符號(hào)進(jìn)行識(shí)別、提取以及使用行為研究前，首先需要界定表情符號(hào)的分類。國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者分別按表情符號(hào)承載體、組成元素、創(chuàng)作者、表情符號(hào)形態(tài)，表情符號(hào)的來(lái)源等不同維度對(duì)表情符號(hào)進(jìn)行分類。如余光武等[4]根據(jù)表情符號(hào)形態(tài)將其分為3類：字符類顏文字、頭像圖標(biāo)類和動(dòng)漫動(dòng)畫(huà)類;王玉[11]按照組成元素、創(chuàng)作者、體征3個(gè)角度對(duì)表情符號(hào)進(jìn)行分類;魯瑤等[12]根據(jù)渠道來(lái)源將表情符號(hào)分為軟件自帶、免費(fèi)下載、付費(fèi)購(gòu)買(mǎi)、自制表情4種類型;劉琦[13]根據(jù)表情內(nèi)容將表情符號(hào)分為經(jīng)典表情、卡通動(dòng)漫、涂鴉表情以及影視劇截圖等類型;葉云[14]從符號(hào)學(xué)角度根據(jù)內(nèi)容將表情符號(hào)分為態(tài)勢(shì)語(yǔ)言符號(hào)、有聲副語(yǔ)言符號(hào)及物體卡通符號(hào)3類;周靜[15]根據(jù)提供網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的即時(shí)通訊軟件中對(duì)表情符號(hào)的分類進(jìn)行了總結(jié)，分為默認(rèn)表情、網(wǎng)友共享表情、付費(fèi)表情及輸入法表情4類。

然而，上述研究提出的表情分類方法均無(wú)法涵蓋網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的所有表情符號(hào)。因此，根據(jù)表情符號(hào)的載體類型，將表情符號(hào)分為ASSCI字符表情、靜圖表情和動(dòng)圖表情三大類是較為準(zhǔn)確的分類方式。其中，靜圖表情包括“純文字”表情、日常擬物圖案、影視劇截圖、卡通圖案等靜態(tài)圖片表情;動(dòng)圖表情包括頭像圖標(biāo)類、影視劇動(dòng)畫(huà)、卡通動(dòng)漫等非靜態(tài)圖片表情。

1.2 網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)識(shí)別與獲取方法研究

如何識(shí)別與提取用戶信息交流中的表情符號(hào)，是實(shí)現(xiàn)表情符號(hào)研究的前提。目前對(duì)表情符號(hào)識(shí)別與獲取的相關(guān)研究主要集中在對(duì)新浪微博[16-21]、電影評(píng)論[22]等平臺(tái)上用戶信息交流所產(chǎn)生的表情符號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。劉紅玉等[23-25]指出，新浪微博表情符號(hào)為GIF圖片，以中括號(hào)加符號(hào)名的形式（如[笑哈哈]、[淚流滿面]等）出現(xiàn)，可以據(jù)此對(duì)所微博文本內(nèi)表情符號(hào)進(jìn)行提取。該模式的缺點(diǎn)是可能會(huì)提取非表情符號(hào)詞語(yǔ);楊佳能等[26]通過(guò)預(yù)先建立表情詞典，遍歷文本以獲取表情符號(hào)集合的方法提取表情符號(hào)。由于微博數(shù)據(jù)獲取的便利性及微博數(shù)據(jù)的代表性，對(duì)于表情符號(hào)獲取的研究主要集中在微博平臺(tái)上，主要按照中括號(hào)加表情詞匯的規(guī)則進(jìn)行提取，而通過(guò)建立表情詞典進(jìn)行表情符號(hào)識(shí)別與提取相關(guān)研究較少。這兩種表情符號(hào)的提取方法均存在一定缺陷，前者會(huì)采集到無(wú)效數(shù)據(jù)，后者則會(huì)漏掉詞典外的某些表情。除此之外，實(shí)際會(huì)話中還存在著一些特殊表情符號(hào)，該類表情符號(hào)以Unicode值存在，在導(dǎo)出文本中處于不可見(jiàn)狀態(tài)，只有通過(guò)與表情符號(hào)Unicode庫(kù)[39]進(jìn)行對(duì)比才能夠有效識(shí)別，目前研究缺乏對(duì)此類問(wèn)題關(guān)注。本文結(jié)合上述兩種方法，通過(guò)設(shè)計(jì)表情符號(hào)提取器，彌補(bǔ)傳統(tǒng)研究中Unicode表情的缺失，實(shí)現(xiàn)對(duì)微信群系統(tǒng)默認(rèn)表情符號(hào)的獲取。

1.3 網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)語(yǔ)用功能分析

表情符號(hào)在人際交往中可起到傳達(dá)感情態(tài)度、調(diào)節(jié)對(duì)話氛圍、減弱消極情緒、構(gòu)建虛擬身份等作用。與其他平臺(tái)相比，微信平臺(tái)上的表情符號(hào)種類更為豐富，運(yùn)營(yíng)也更為專業(yè)。相關(guān)研究基于面子理論、擬劇理論、符號(hào)互動(dòng)理論等社會(huì)學(xué)理論對(duì)微信表情符號(hào)的語(yǔ)用功能進(jìn)行多方面研究。張?chǎng)蝃27]指出，表情符號(hào)具有基于文字交流所無(wú)法表達(dá)的情緒宣泄、活躍聊天氛圍、拉近雙方距離、模糊負(fù)面情緒，跨越語(yǔ)言障礙以及作為一段聊天的結(jié)束語(yǔ)以表現(xiàn)禮貌等功能;劉智英等[28]基于面子理論研究微信聊天中使用表情符號(hào)表現(xiàn)出的積極或消極禮貌策略，積極禮貌策略包括增強(qiáng)對(duì)話者興趣、顧及聽(tīng)者利益、尋求一致等，而消極禮貌策略有減輕聊天壓力的負(fù)擔(dān)、表示歉意、緩沖聊天緊張氛圍等;葉霄飛[29]結(jié)合戈夫曼的擬劇理論，并通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查法對(duì)表情符號(hào)作用及使用動(dòng)機(jī)進(jìn)行研究，指出表情符號(hào)可用于使用者的自我形象塑造與呈現(xiàn)，同時(shí)也承擔(dān)一部分信息傳遞功能;董晶晶[30]基于符號(hào)互動(dòng)理論對(duì)表情符號(hào)的使用進(jìn)行分析，認(rèn)為表情符號(hào)主要有情緒可視化、降低誤解和拉近距離三大功能，指出表情符號(hào)的使用是“主我”與“客我”的互相協(xié)調(diào)并實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的過(guò)程，使用者通過(guò)表情符號(hào)塑造的“客我”形象來(lái)表達(dá)“主我”;同時(shí)，除積極作用以外，李麗[31]對(duì)表情符號(hào)的消極作用進(jìn)行分析，指出微信表情符號(hào)存在傳播感情效果弱于現(xiàn)實(shí)、穩(wěn)固性欠缺，可能會(huì)造成詞不達(dá)意或因不同用戶對(duì)表情的不同理解帶來(lái)誤解。另外，去文字化也會(huì)給不同用戶的人際傳播帶來(lái)認(rèn)知壓力等。

綜上所述，表情符號(hào)的語(yǔ)用功能存在著積極和消極兩個(gè)方面，其具備文字所不能傳遞的某些表達(dá)功能，也會(huì)由于交流雙方的身份、年齡等差異造成傳播的話語(yǔ)壁壘，進(jìn)而導(dǎo)致共通意義空間的縮減。本文試圖通過(guò)對(duì)微信群中實(shí)際會(huì)話樣本進(jìn)行實(shí)證分析，探究不同表情符號(hào)在信息交流過(guò)程中所傳遞的語(yǔ)用功能。

1.4 網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用差異研究

目前對(duì)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的研究主要針對(duì)不同性別[32-34]、不同年齡[35]、不同領(lǐng)域[36-37]以及不同平臺(tái)[38]等表情符號(hào)使用行為差異進(jìn)行研究。研究表明女性用戶表情符號(hào)的使用數(shù)量、類型、使用意愿以及使用滿意度等方面均高于男性用戶;表情符號(hào)的使用行為在不同的年齡階段有不同的特點(diǎn)，如老年人偏愛(ài)實(shí)物圖片且選用表情對(duì)比度較高，多選用積極向上的表情內(nèi)容;而青年人偏愛(ài)動(dòng)畫(huà)表情，喜歡選用幽默或賤萌等風(fēng)格的表情，其中，80后偏愛(ài)情緒較為平緩的表情，而90后和00后偏愛(ài)情緒更為強(qiáng)烈的表情。

從整體上講，當(dāng)前從實(shí)際對(duì)話樣本出發(fā)對(duì)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用差異研究較少，相關(guān)研究更多關(guān)注較為主觀、理論性的表情符號(hào)的使用行為、影響、作用以及傳播意義等話題。為彌補(bǔ)這一空白，本文將對(duì)微信群會(huì)話過(guò)程中實(shí)際對(duì)話樣本進(jìn)行分析，通過(guò)實(shí)證角度探究不同類型微信群以及不同年齡階段用戶表情符號(hào)使用差異。

2 研究思路與數(shù)據(jù)獲取

2.1 研究思路

結(jié)合前人的分類方法，本文按照表情符號(hào)在微信中的存在方式將微信表情符號(hào)分為系統(tǒng)默認(rèn)表情、用戶收藏表情及表情商店表情包3類。其中，系統(tǒng)默認(rèn)表情主要來(lái)自QQ表情和Emoji表情庫(kù)，二者多為動(dòng)圖表情，表現(xiàn)內(nèi)容以人類面部表情為主，也包含部分卡通動(dòng)物及手勢(shì)等;用戶收藏表情是用戶在使用過(guò)程中喜愛(ài)的以幽默或某種情緒表達(dá)為主的可以收藏的自定義表情，也包括用戶自制表情;表情商店表情包，由平臺(tái)提供，多為專門(mén)制作的統(tǒng)一風(fēng)格的分主題的表情包，如動(dòng)漫類“悠嘻猴”，影視劇類“《我的前半生》”等，多為動(dòng)態(tài)表情。受限于表情符號(hào)的獲取技術(shù)，本次研究的對(duì)象為微信中系統(tǒng)默認(rèn)表情。本文表情符號(hào)識(shí)別與獲取主要探討系統(tǒng)默認(rèn)表情符號(hào)的識(shí)別與提取。兩類系統(tǒng)默認(rèn)表情示例如圖1所示。

在此二類表情的基礎(chǔ)上，本文的研究思路為：在表情符號(hào)識(shí)別與獲取的基礎(chǔ)上，得到各群體內(nèi)消息結(jié)構(gòu)，根據(jù)表情符號(hào)的類別進(jìn)行整體及群體統(tǒng)計(jì)，對(duì)所有群及每個(gè)群內(nèi)每個(gè)表情的使用進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)不同類別、不同年齡群體在信息交流中表情符號(hào)的使用差異及表情語(yǔ)義進(jìn)行分析，并對(duì)表情冪律分布特征進(jìn)行驗(yàn)證，如圖2所示。

2.2 表情符號(hào)識(shí)別與獲取

2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本文選取12個(gè)真實(shí)微信群作為分析對(duì)象，采集群內(nèi)實(shí)際會(huì)話數(shù)據(jù)作為分析文本。具體從工作、學(xué)習(xí)、家庭及興趣4個(gè)與用戶切身相關(guān)的角度，并根據(jù)建群目的將12個(gè)群劃分為工作群、同學(xué)群、家庭群及興趣群4種類型。出于對(duì)隱私的保護(hù)，將群名稱以及群內(nèi)成員進(jìn)行匿名化處理，同時(shí)，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果呈現(xiàn)只涉及到群內(nèi)表情符號(hào)使用的特征和屬性變化，而不過(guò)多泄露具體的用戶交流內(nèi)容。本次采集數(shù)據(jù)基本信息如表1所示。各微信群平均時(shí)間跨度為9個(gè)月，發(fā)布總消息條數(shù)為114 995條，包含表情記錄條數(shù)為33 645條。

2.2.2 數(shù)據(jù)識(shí)別與提取方法

在征得用戶許可的前提下，通過(guò)相關(guān)軟件對(duì)用戶微信數(shù)據(jù)進(jìn)行全數(shù)據(jù)獲取獲得本次研究數(shù)據(jù)。導(dǎo)出的對(duì)話數(shù)據(jù)為XLS格式，每一條會(huì)話文本都包括發(fā)送人ID，發(fā)送時(shí)間、消息類型以及消息內(nèi)容等字段信息。其中，消息內(nèi)容中又包含文本、動(dòng)畫(huà)表情、照片、語(yǔ)音、鏈接等類型。

根據(jù)系統(tǒng)默認(rèn)表情的來(lái)源及存在形式，微信群聊中系統(tǒng)默認(rèn)表情又可分為3類。第一類由QQ默認(rèn)表情（自2002年左右開(kāi)始使用）遷移而來(lái)，下文稱QQ遷移表情（見(jiàn)圖1 QQ默認(rèn)表情），是漢字形式;第二類為Emoji表情，是微信專有默認(rèn)表情（隨微信發(fā)展，自2011年后陸續(xù)出現(xiàn)，見(jiàn)圖1 Emoji表情），其表現(xiàn)形式一部分是漢字，一部分是Unicode值，主要來(lái)自于日本SoftBank Unicode庫(kù);第三類來(lái)自于第三方輸入法，為Unicode值（參見(jiàn)Unicode聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)[39]）。對(duì)于第一類及第二類中以漢字為載體的表情，按照中括號(hào)包圍的形式進(jìn)行讀取，將所有滿足中括號(hào)包圍的文本進(jìn)行識(shí)別;針對(duì)第二類及第三類中以Unicode值為載體的表情，從Unicode聯(lián)盟網(wǎng)站[39]下載所有Emoji表情，建立Unicode表情庫(kù)用于識(shí)別。因?yàn)榈谌惐砬榕c第二類表情有部分雖為同一表情，但其Unicode值不一致，如U+E412和U+F602均代表了“[笑哭]”這個(gè)表情，建立SoftBank Emoji與Unicode Emoji庫(kù)的映射表，消除表情符號(hào)統(tǒng)計(jì)的重復(fù)，保證結(jié)果準(zhǔn)確。映射表部分表情如表2所示。

為準(zhǔn)確提取微信系統(tǒng)默認(rèn)表情數(shù)據(jù)，分析微信存儲(chǔ)系統(tǒng)默認(rèn)表情數(shù)據(jù)的機(jī)制，通過(guò)Python程序?qū)崿F(xiàn)表情符號(hào)提取器，具體結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖3。

微信群表情識(shí)別與提取流程為：首先，讀取微信群的聊天記錄，通過(guò)遍歷微信群消息，讀取中括號(hào)包圍的系統(tǒng)默認(rèn)表情并累計(jì)群內(nèi)表情數(shù)量及全局表情數(shù)量;然后，再次遍歷數(shù)據(jù)，判斷其是否為Emoji表情符號(hào)并判斷該表情是否為映射表中的表情，讀取表情映射表獲取該表情對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)Emoji值，累計(jì)Emoji表情數(shù)據(jù)及全局Emoji數(shù)據(jù);最終，得到所有群的系統(tǒng)默認(rèn)表情分布及各群的系統(tǒng)默認(rèn)表情分布。除了系統(tǒng)默認(rèn)表情符號(hào)的判斷與提取，本文還針對(duì)消息類型以及不同表情符號(hào)類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以獲得不同類型微信群記錄的整體消息結(jié)構(gòu)。

2.3 微信群消息結(jié)構(gòu)計(jì)算方法

對(duì)所有微信群的消息結(jié)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，包括各群的月均表情、表情占比、語(yǔ)音占比等數(shù)據(jù)，并列出各群實(shí)際會(huì)話過(guò)程中使用占前3位的表情符號(hào)。為避免由于選取時(shí)間跨度不一致而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)差異，對(duì)各微信群統(tǒng)計(jì)結(jié)果取月平均值，以體現(xiàn)各類型群體的表情符號(hào)使用差異，計(jì)算方法如下。

3 數(shù)據(jù)分析

本次研究的數(shù)據(jù)分析主要從兩個(gè)方面展開(kāi)：一方面，從整體角度分析微信群中表情符號(hào)的分布;并從群體角度分析不同類型微信群內(nèi)及不同年齡微信群用戶表情符號(hào)使用的差異;另一方面，分析不同情境下表情符號(hào)的語(yǔ)義，并探究表情符號(hào)使用規(guī)律等內(nèi)容。

3.1 群聊表情符號(hào)整體分布及其使用特征

對(duì)系統(tǒng)默認(rèn)表情中QQ遷移表情和Emoji表情的整體使用量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲得了系統(tǒng)默認(rèn)表情符號(hào)的整體分布。其中，QQ遷移表情共使用123個(gè)，總計(jì)46 982次，Emoji表情共使用104個(gè)，總計(jì)3 180次，前10位表情如表3、表4所示。同時(shí)，在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下繪制表情使用分布圖，顯然，表情符號(hào)的整體使用存在明顯的冪律分布，如圖4所示。

從圖4、表3及表4可知，QQ遷移表情使用量比Emoji表情大了一個(gè)量級(jí)。顯然，用戶更多使用QQ遷移表情，表明表情符號(hào)使用“慣性”較強(qiáng);其次，在前10位的QQ遷移表情中，“[呲牙]”表情在總體排名占據(jù)第1位，占據(jù)前10位QQ遷移表情使用量總和的43.88%，其使用頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他表情，而消極色彩表情“[流淚]”只有1個(gè)，占比僅為3.55%。同時(shí)，在前10位的Emoji表情中，“[捂臉]”表情使用最多，占Emoji表情總使用量的20.88%，使用頻率遠(yuǎn)大于其他表情。另外，在前10位的Emoji表情中，未出現(xiàn)明顯消極色彩的表情。因此，從整體來(lái)看，無(wú)論是QQ遷移表情還是Emoji表情，在前10位的表情中，大多數(shù)表情均為正面或者中性感情色彩的表情，積極情緒的表情占表情使用總量的九成以上，這充分說(shuō)明群內(nèi)聊天的話題多為積極正面的內(nèi)容，使用者較少在微信群內(nèi)表達(dá)消極悲觀的情緒。

3.2 不同群類型表情符號(hào)使用差異分析

根據(jù)群內(nèi)消息統(tǒng)計(jì)結(jié)果，按2.3節(jié)計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算可得到月均表情、表情占比、動(dòng)圖占比及語(yǔ)音占比等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，從而得到各群的消息結(jié)構(gòu)，具體如表5所示。

可以看到，各類群中均有較頻繁的表情符號(hào)使用現(xiàn)象。各群表情符號(hào)使用特征分析如下：

首先，工作群內(nèi)的表情符號(hào)使用量較低，月均條數(shù)僅為29.41條，但其表情符號(hào)占消息條數(shù)比例卻為四類群體最高，為32.78%。通過(guò)對(duì)工作群內(nèi)的實(shí)際會(huì)話樣本進(jìn)行分析，工作群內(nèi)的消息多與工作相關(guān)，工作群發(fā)布的消息類型集中在任務(wù)分配、任務(wù)結(jié)果宣布、工作討論等幾類。由于存在較大的“群體壓力”，群內(nèi)成員往往會(huì)在群內(nèi)“意見(jiàn)領(lǐng)袖”發(fā)布消息后采取附和或統(tǒng)一的回復(fù)。如宣布工作成果或分享工作資料時(shí)，群內(nèi)成員會(huì)選擇表情符號(hào)[鮮花][禮花]等具有正面情緒的表情符號(hào)表達(dá)自己的同意或感謝，第2、第3位等后發(fā)言成員往往會(huì)復(fù)制第1位成員的消息內(nèi)容進(jìn)行回復(fù)，從而造成表情符號(hào)的高頻使用，使得帶有表情符號(hào)的消息占所有消息的比例偏高。因此，從工作群A2的實(shí)際群聊數(shù)據(jù)分析可看出，表情符號(hào)存在大量的重復(fù)使用，其往往是基于大家對(duì)某一共同關(guān)注的事件的統(tǒng)一回復(fù)造成，當(dāng)某一項(xiàng)工作成果完成并發(fā)布到群中時(shí)，群成員大多會(huì)以文字加表情的形式進(jìn)行回應(yīng)，且成員多會(huì)選用表示積極情緒的表情來(lái)表示慶祝。這就造成表情符號(hào)使用的大量重復(fù)現(xiàn)象，也說(shuō)明表情符號(hào)的使用具有類似于“羊群效應(yīng)”的特點(diǎn)。同時(shí)，微信群內(nèi)使用表情的頻率受到群成員關(guān)系以及群類型影響，存在一定層級(jí)關(guān)系或有現(xiàn)實(shí)生活中地位較高的成員在群中時(shí)，如A2，該群的表情使用頻率較高且重復(fù)率較高。

同學(xué)群會(huì)話過(guò)程中表情符號(hào)月均使用量為129.38條，表情符號(hào)占比為24.51%，在4類群中均排第2位，說(shuō)明該類型群體較多使用表情符號(hào)進(jìn)行表達(dá)。另外，同學(xué)群中動(dòng)圖表情的使用占比最高，為15.71%。這是因?yàn)閯?dòng)圖表情的形式更為新穎，表達(dá)內(nèi)容更為豐富，存在大量的“二次元”表情符號(hào)。這些表情多來(lái)自年輕用戶的喜愛(ài)的影視或動(dòng)漫作品中，運(yùn)用此類表情符號(hào)來(lái)表達(dá)，更容易獲得群體的共鳴，并能表現(xiàn)表情符號(hào)使用者可愛(ài)、時(shí)尚等形象。同學(xué)群內(nèi)學(xué)生群體年齡較為年輕，更偏好使用動(dòng)圖表情來(lái)表達(dá)自己的意見(jiàn)。瑞士語(yǔ)言學(xué)家索緒爾在其符號(hào)學(xué)研究中指出符號(hào)是“能指”與“所指”的統(tǒng)一，“能指”代表符號(hào)原有含義，“所指”代表符號(hào)延伸和蘊(yùn)含出來(lái)的含義。同學(xué)群體在微信群信息交流行為中偏愛(ài)動(dòng)圖表情來(lái)表達(dá)，即借用了表情符號(hào)的“能指”功能對(duì)其個(gè)人形象進(jìn)行塑造，也借用了表情符號(hào)的“所指”在信息交流中委婉的表達(dá)部分不便用文字直接表達(dá)的內(nèi)容。如在需表達(dá)不滿或不同意某人觀點(diǎn)時(shí)，使用帶有“賣萌”“吃瓜”等含義的表情符號(hào)來(lái)回應(yīng)，既不直接反對(duì)，又能傳達(dá)個(gè)人情緒信息。

家庭群的消息結(jié)構(gòu)特征為語(yǔ)音消息發(fā)送占比遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他類型群體，為31.46%。這說(shuō)明家庭群體對(duì)于語(yǔ)音的使用存在更大的依賴。不難理解，這是因?yàn)榧彝ト簝?nèi)用戶關(guān)系更為熟悉，語(yǔ)音對(duì)話更有親近感，且群內(nèi)中老年用戶較多，其視力弱化導(dǎo)致發(fā)送文字存在困難，更偏愛(ài)使用語(yǔ)音進(jìn)行對(duì)話。同時(shí)，家庭群的表情符號(hào)發(fā)送比例最低，是因?yàn)楸敬谓y(tǒng)計(jì)的表情數(shù)據(jù)均為較為系統(tǒng)默認(rèn)表情，其圖像較小，不便于群內(nèi)中老年人群識(shí)別。另外，表情背后的含義的模糊性與多義性，也為中老年人使用表情帶來(lái)障礙。因此，家庭群對(duì)系統(tǒng)默認(rèn)表情符號(hào)總體使用較少，多選擇語(yǔ)音進(jìn)行信息交流。在實(shí)際對(duì)話樣本中，家庭群體多選取以對(duì)比度高、顏色鮮艷、尺寸較大為特點(diǎn)的動(dòng)態(tài)表情為主。這些表情符號(hào)對(duì)比度高，多以圖片與文字配合表達(dá)，主要用于家庭群中老年用戶之間的問(wèn)候、祝福、道別等場(chǎng)景。

興趣群是各類微信群中表情符號(hào)使用最為活躍的群體類型，其月均表情發(fā)送數(shù)量為418.87條，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他類型群體，分為是其他3類群表情發(fā)送量的14.2、3.2和9.5倍，說(shuō)明興趣群內(nèi)的群體更喜歡使用表情符號(hào)表達(dá)感情。分析其原因，是因?yàn)榕d趣群內(nèi)的群成員關(guān)系較為平等，大家都是為了同樣的興趣而聚集到一起，“群體壓力”小，會(huì)話結(jié)構(gòu)中不存在對(duì)群成員有壓迫感的層級(jí)關(guān)系，群成員更愿意選擇表情符號(hào)來(lái)表達(dá)感情。

因此，由于群體內(nèi)存在“群體壓力”及不同用戶的群體特征差異，不同群類型的消息記錄結(jié)構(gòu)存在較大差異且月均表情發(fā)送數(shù)量差異較大。如前文所述，微信群表情符號(hào)的使用行為整體上以積極情緒為主，對(duì)表5中各群表情符號(hào)分析可知，各群表情符號(hào)的前3位表情中，表達(dá)積極情緒的[呲牙]、[強(qiáng)]、[鼓掌]占比最高。其中，[呲牙]表情出現(xiàn)在11個(gè)微信群中，為最受歡迎的表情符號(hào)。表達(dá)消極情緒的[皺眉]表情僅在興趣群D4中出現(xiàn)。興趣群D4為游戲群，對(duì)會(huì)話樣本進(jìn)行分析得知，此表情主要用于游戲內(nèi)容的交流，用戶群體多為年輕人，存在負(fù)面情緒表達(dá)。因此，不論是整體表情符號(hào)使用，還是各類群體表情符號(hào)使用，微信群中表情符號(hào)使用以表達(dá)積極情緒為主。

3.3 不同年齡用戶表情符號(hào)使用差異分析

研究年齡對(duì)表情符號(hào)使用的影響，需要獲得各群成員的平均年齡，而群內(nèi)成員的年齡數(shù)據(jù)無(wú)法從研究數(shù)據(jù)中直接獲得。根據(jù)群內(nèi)成員的身份判斷其年齡，并據(jù)此估計(jì)微信群平均年齡，是一個(gè)間接的獲取方法。根據(jù)各個(gè)群成員的組成對(duì)群平均年齡進(jìn)行估計(jì)，如工作群A1，其成員多為在校博士生及年輕教師，預(yù)估年齡為30歲;興趣群D4，其成員多為在校研究生，平均年齡為25歲上下，各群的平均年齡見(jiàn)表6所示。同時(shí)，對(duì)各群系統(tǒng)默認(rèn)中QQ遷移表情及Emoji表情的前5位表情進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與排名，并在表中分兩類匯報(bào)了每個(gè)群內(nèi)兩類系統(tǒng)默認(rèn)表情的排名及其使用次數(shù)。具體如表6所示：

“捂臉表情”在2017年出現(xiàn)，屬于一個(gè)較新的表情。從上表可見(jiàn)，出現(xiàn)頻率最高，并且是B2、B3及D4群中使用最多的一個(gè)表情符號(hào)，而這3個(gè)群體的平均年齡均低于30歲，說(shuō)明這一表情的使用對(duì)象多為年輕人。這與年輕人更容易接受新鮮事物的特征相符合，而年長(zhǎng)的群成員在對(duì)這一類新表情的接受則較慢，如A3群中未使用該表情;表情在12個(gè)群中的11個(gè)群的前5位表情中均出現(xiàn)了，且該表情的使用量在各個(gè)群中也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他表情符號(hào)，這與前文所述積極情緒占大多數(shù)這一總體表情分布的規(guī)律是一致的。有趣的是，該表情在D4群中沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，根據(jù)對(duì)年輕用戶的訪談得知，年輕人越來(lái)越抵觸類系統(tǒng)自帶表情的使用，認(rèn)為它們“過(guò)于老舊，是‘年紀(jì)大的‘長(zhǎng)輩才會(huì)用的表情”。

同時(shí)，在所有群前5位表情中，表示負(fù)面情緒的表情、僅在B2、D4這兩個(gè)群中，同樣也表明年輕人更多在群聊中表達(dá)自己的真實(shí)負(fù)面情緒，而中老年人則更多使用積極情緒的表情。工作群A3和家庭群C1、C2雖然群類型不同，但表情符號(hào)的使用行為卻有著同樣的特征，3個(gè)群均大量使用、表情。從年齡上看，這3個(gè)群內(nèi)中老年人居多，年齡約為50歲左右，其較少選擇使用Emoji表情表達(dá)感情。相反，同學(xué)群B1、B2、B3及興趣群D4顯然是Emoji表情使用的熱門(mén)場(chǎng)景，4個(gè)群均有大量的Emoji表情使用，并且“捂臉”這一條表情占據(jù)群表情使用的表情首位，成為最受群用戶喜愛(ài)的表情符號(hào)。從年齡上看，這4個(gè)群的用戶均由年輕用戶構(gòu)成，平均年齡均在30歲以下，對(duì)Emoji表情的喜愛(ài)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他年齡的用戶。因此，年齡是用戶是否選擇Emoji表情符號(hào)的重要影響因素。

因此，不同表情的使用群體存在年齡差異，即年輕用戶會(huì)較快接受新表情，年老用戶多選擇出現(xiàn)較長(zhǎng)時(shí)間的“舊”表情;年輕用戶較老年用戶更多的使用包含負(fù)面情緒的表情。除此之外，對(duì)于Emoji表情，不同微信群的使用也是存在較大差異。對(duì)群中出現(xiàn)的特殊表情“[福]”和“[雞]”，經(jīng)筆者對(duì)聊天對(duì)話樣本的內(nèi)容分析，發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)表情之所以占據(jù)前位，是由于本次分析所采集的數(shù)據(jù)大多是2017年，2017年的農(nóng)歷生肖為雞，由于表情使用的“從眾”現(xiàn)象，群中各位成員在春節(jié)期間“跟隨”發(fā)送了大量包含[福]和[雞]的祝福消息，所以導(dǎo)致這兩個(gè)表情的排名占據(jù)了前位。

3.4 不同語(yǔ)境下表情語(yǔ)義分析

在微信群表情符號(hào)使用中，同一個(gè)表情在不同的會(huì)話背景下可能會(huì)表達(dá)不同的意義，表情符號(hào)的原有意義隨著網(wǎng)絡(luò)交際的推進(jìn)不斷發(fā)生演變，從而導(dǎo)致其原有意義被忽略，引申意義反而成為大家常用的意義。因此，通過(guò)對(duì)群內(nèi)會(huì)話內(nèi)容解讀，人工判讀表情符號(hào)在不同對(duì)話情境下的實(shí)際含義，對(duì)表情符號(hào)在不同情境下的語(yǔ)義進(jìn)行研究。

研究而知，表情符號(hào)中語(yǔ)義差異最具代表性的是“[微笑]”表情和“[再見(jiàn)]”表情。如，表情[微笑]原意表示開(kāi)心，認(rèn)可，贊同，但在使用過(guò)程中其語(yǔ)義發(fā)生了變化。表情[再見(jiàn)]原意為揮手再見(jiàn)，后引申為失望，討厭等感情。

部分場(chǎng)景下，微笑表情用于表達(dá)微笑的原義或表祝賀，是較為正面的含義。使用該表情表達(dá)正面意義的用戶大多來(lái)自于工作群或家庭群，群體成員以80后以上成員為主，如：“這兩點(diǎn)也是我最近使用今日頭條時(shí)所獲的的一些體會(huì)?！薄白８魑焕蠋熐拜吔處煿?jié)快樂(lè)！ ”;同時(shí)，該表情在其他情境下也表達(dá)相反的含義，如表無(wú)奈或幸災(zāi)樂(lè)禍，如“嗯，你說(shuō)的對(duì)，你自己去吧?！?、“出事了，學(xué)校就會(huì)處理了”，用該表情表達(dá)反義的情景多來(lái)自于同學(xué)群（B2）或興趣群（D4），因?yàn)樵搩煞N類型群體的成員多為90后成員，更為年輕;同樣，[再見(jiàn)]表情符號(hào)在不同的用戶使用場(chǎng)景下也表達(dá)了不同的含義，原意用于道別，如：“領(lǐng)導(dǎo)用眼神示意偶應(yīng)該潛伏”“晚安了，各位”;而不同情境下，該表情也表達(dá)無(wú)奈或不開(kāi)心等負(fù)面情緒，如“A：你”“B：那我不做聲了，”（表示無(wú)奈）、“A：我們先擼為敬”、“B：我八點(diǎn)半才到武漢 ”（表示不開(kāi)心）。

除了上述差異較大的表情外，其他表情也在不同的語(yǔ)境中表達(dá)了不同的含義。如[強(qiáng)]、[流淚]、[鼓掌]等，既可表示原意，也可能在不同的語(yǔ)境下表示相反的含義，如“你真是太慘了！”（表示對(duì)地方遭遇的調(diào)侃）;“沒(méi)有搶到”（表示未搶到紅包的自我調(diào)侃）。

另外，在排名較前幾位的系統(tǒng)表情中，如[呲牙]、[強(qiáng)]、[偷笑]、[玫瑰]等則由于其含義明確，表示積極情緒，較少存在語(yǔ)義誤解，在本次研究的對(duì)話樣本中亦未發(fā)現(xiàn)歧義。表情使用排名與其歧義性可能也存在一定關(guān)系，表意清晰的表情會(huì)受到廣泛認(rèn)可與使用。

總體來(lái)看，表情符號(hào)的使用多用在積極情緒的表達(dá)上，即使是哭泣表情，也只是用來(lái)調(diào)侃，自嘲，而非惡意批評(píng)等負(fù)面情緒表達(dá)。因?yàn)槿毫膱?chǎng)景更適合進(jìn)行慶祝，表達(dá)開(kāi)心，較少有人在群聊中使用負(fù)面情緒較重的表情符號(hào)進(jìn)行情緒的表達(dá)。可以推測(cè)，在關(guān)系更加緊密的私人網(wǎng)絡(luò)對(duì)話中，負(fù)面情緒的表情符號(hào)會(huì)有更多使用。同時(shí)，相對(duì)于年輕用戶，中老年用戶多延用表情符號(hào)原有的含義，較少使用其相反含義。這是因?yàn)槟觊L(zhǎng)用戶接觸互聯(lián)網(wǎng)早于年輕用戶，在互聯(lián)網(wǎng)使用初期，用戶會(huì)選擇接受表情符號(hào)的原有含義表達(dá)其情緒，而表情符號(hào)的引申義或變體含義是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而產(chǎn)生的。

3.5 表情符號(hào)使用的冪律分布

冪率分布是一個(gè)在自然環(huán)境與人類社會(huì)中普遍出現(xiàn)的現(xiàn)象，其特點(diǎn)為排名靠前的數(shù)據(jù)比排名靠后的數(shù)量大很多個(gè)數(shù)量級(jí)，其分布圖像上有一個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的尾巴，大多數(shù)數(shù)據(jù)都在“長(zhǎng)尾”上。觀察各群表情符號(hào)使用情況，對(duì)各群內(nèi)用戶表情發(fā)送條數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)表情符號(hào)的使用也存在明顯的冪律分布特征。將各群表情符號(hào)使用量及其排名在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下繪制，可以看到1條斜率為負(fù)的直線。如圖5所示，選取群B2、D2的表情發(fā)送量繪制雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下的分布曲線，冪率分布趨勢(shì)明顯。對(duì)兩個(gè)微信群內(nèi)的表情符號(hào)發(fā)送量進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，微信群B2、D2分別有34.7%、25.4%的表情占全部用戶表情發(fā)送量的80%，表情的使用基本滿足2/8定律，即排名前20%的表情使用量占總量的80%。

4 結(jié) 論

本文從網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)分類入手，研究了微信群會(huì)話樣本中表情符號(hào)的存儲(chǔ)機(jī)制并設(shè)計(jì)了提取方法，分析不同群體中網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)在微信群聊中的使用差異及符號(hào)語(yǔ)義，對(duì)表情符號(hào)的使用規(guī)律提供補(bǔ)充。研究表明，表情符號(hào)使用普遍，“[呲牙]”與“[捂臉]”分別是群內(nèi)最受歡迎的微信系統(tǒng)默認(rèn)表情符號(hào);整體來(lái)看，在情緒表達(dá)上，表情符號(hào)使用偏向于正面情緒的表達(dá)，用戶在群聊中較少使用負(fù)面情緒的表情;從群體特征來(lái)看，工作群表情占比高，表情符號(hào)“跟隨”使用明顯，同學(xué)群與游戲群表情使用量大，表情使用類型更豐富，家庭群語(yǔ)音占比最高，表情符號(hào)使用較少;從年齡上看，老年人對(duì)負(fù)面情緒的表達(dá)少于年輕人，老年人更多地選擇存在時(shí)間較長(zhǎng)的系統(tǒng)默認(rèn)表情，而年輕人則會(huì)選擇新出的Emoji表情;不同語(yǔ)境下同一表情符號(hào)的語(yǔ)義存在差異，如[微笑]、[再見(jiàn)]等表情，但大多表情符號(hào)的含義是明確的;另外，研究同時(shí)發(fā)現(xiàn)，表情符號(hào)的使用存在冪律分布，少數(shù)的用戶選擇使用大量的表情，而大量的用戶只使用了少數(shù)的表情。每個(gè)微信群中均有表情符號(hào)的使用，表情符號(hào)的使用存在大量重復(fù)，呈現(xiàn)一定程度的“羊群效應(yīng)”，等等。

本文研究受限于聊天樣本的獲取范圍及聊天記錄的提取技術(shù)，暫時(shí)無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)中的動(dòng)畫(huà)表情進(jìn)行提取，只能對(duì)動(dòng)畫(huà)表情使用頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，這在一定程度上會(huì)影響表情使用行為分析的效果和結(jié)果。未來(lái)可繼續(xù)深入動(dòng)畫(huà)表情研究，考慮引入如情感判斷、自動(dòng)分類等更多技術(shù)方法研究表情符號(hào)使用行為，以豐富非正式信息交流相關(guān)理論研究。

參考文獻(xiàn)

[1]王薇.狂歡理論視域下的網(wǎng)絡(luò)表情包研究[D].廣州：暨南大學(xué)，2017.

[2]Neo編譯.微信2018影響力報(bào)告[EB/OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1600467835799202642&wfr=spider&for=pc，2018-10-20.

[3]巴志超，李綱，王曉，等.微信群內(nèi)部的會(huì)話網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)測(cè)度研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2017，61（20）：111-119.

[4]余光武，秦云.語(yǔ)言學(xué)視角下的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)初探[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)，2011，（1）：130-135.

[5]曹進(jìn)，靳琰.網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)勢(shì)語(yǔ)言模因傳播力的學(xué)理闡釋[J].國(guó)際新聞界，2016，（2）：37-56.

[6]劉麗娟.面子理論視野中的網(wǎng)絡(luò)聊天禮貌策略研究[J].河南社會(huì)科學(xué)，2010，18（3）：120-122.

[7]代濤濤，佐斌，郭敏儀.網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用對(duì)熱情和能力感知的影響：社會(huì)臨場(chǎng)感的中介作用[J].中國(guó)臨床心理學(xué)雜志，2018，26（3）：29-32.

[8]何炎祥，孫松濤，牛菲菲，等.用于微博情感分析的一種情感語(yǔ)義增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2017，40（4）：773-790.

[9]安璐，吳林.融合主題與情感特征的突發(fā)事件微博輿情演化分析[J].圖書(shū)情報(bào)工作.2017，61（15）：120-129.

[10]湯景泰.網(wǎng)絡(luò)社群的政治參與與集體行動(dòng)——以FB“表情包大戰(zhàn)”為例[J].新聞大學(xué)，2016，（3）：96-101.

[11]王玉.網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)及其建構(gòu)的文化認(rèn)同現(xiàn)象研究[D].蘭州：蘭州大學(xué)，2016.

[12]魯瑤，吳佳妮.網(wǎng)絡(luò)表情的傳播現(xiàn)狀及成因探究[J].經(jīng)濟(jì)視角，2009，（22）：70-72.

[13]劉琦.傳播學(xué)視角下網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)研究綜述[J].傳媒，2016，（23）：90-93.

[14]葉云.網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的流變與延展空間[D].上海：上海師范大學(xué)，2013.

[15]周靜.基于使用與滿足理論視角探析網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)[J].出版廣角，2016，（18）：77-79.

[16]謝麗星，周明，孫茂松.基于層次結(jié)構(gòu)的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J].中文信息學(xué)報(bào)，2012，26（1）：73-84.

[17]童薇，陳威，孟小峰.EDM：高效的微博事件檢測(cè)算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索，2012，6（12）：1076-1086.

[18]賴清楠，馬皓，宋維佳，等.高校BBS與微博的用戶社交行為特征分析[J].通信學(xué)報(bào)，2013，（S2）：99-106.

[19]徐帥.基于中文微博的情感分析研究[D].武漢：華中科技大學(xué)，2013.

[20]李圣楠.基于自動(dòng)標(biāo)注訓(xùn)練集的微博語(yǔ)料情感分類的研究[D].長(zhǎng)春：東北師范大學(xué)，2013.

[21]何躍，朱婷婷.基于微博情感分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的霧霾輿情研究[J].情報(bào)科學(xué)，2018，36（7）：93-99.

[22]郭偉.網(wǎng)絡(luò)電影評(píng)論的情感挖掘分析[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2010.

[23]劉紅玉.網(wǎng)絡(luò)輿情情感分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].成都：電子科技大學(xué)，2013.

[24]袁麗.基于文本的情緒自動(dòng)歸因方法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2014.

[25]潘艷茜，姚天昉.微博汽車領(lǐng)域中用戶觀點(diǎn)句識(shí)別方法的研究[J].中文信息學(xué)報(bào)，2014，28（5）：148-154.

[26]楊佳能，陽(yáng)愛(ài)民，周詠梅.基于語(yǔ)義分析的中文微博情感分類方法[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)：理學(xué)版，2014，49（11）：14-21.

[27]張?chǎng)?微信表情符號(hào)傳播研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2017.

[28]劉智英，王曉燕.禮貌策略視域下微信聊天中表情符號(hào)的探究[J].海外英語(yǔ)，2017，（13）：178-179.

[29]葉霄飛.微信表情在人際交往中的自我形象塑造及呈現(xiàn)作用研究[D].廣州：暨南大學(xué)，2016.

[30]董晶晶.基于符號(hào)互動(dòng)理論的社交媒體表情符號(hào)使用分析[J].新媒體研究，2016，（3）：6-7.

[31]李麗.微信聊天中表情符號(hào)的使用對(duì)人際傳播的影響[J].新聞世界，2016，（8）：48-50.

[32]匡文波，邱水梅.大學(xué)生的微信表情使用行為研究[J].國(guó)際新聞界，2017，（12）：123-137.

[33]Wolf A.Emotional Expression Online：Gender Differences in Emoticon Use[J].Cyberpsychology & Behavior，2000，3（5）：827-833.

[34]Brunet P M，Schmidt L A.Sex Differences in the Expression and Use of Computer-Mediated Affective Language：Does Context Matter？[J].Social Science Computer Review，2010，28（28）：194-205.

[35]劉璐.青年群體與中年群體使用微信表情符號(hào)的差異性分析[D].長(zhǎng)春：東北師范大學(xué)，2017.

[36]杜友君，楊赫.體育類網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的特性與傳播效果[J].上海體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，39（5）：32-37.

[37]劉琦.傳播學(xué)視角下網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)研究綜述[J].傳媒，2016，（23）：90-93.

[38]Miller H J，et al.Understanding Emoji Ambiguity in Context：The Role of Text in Emoji-Related Miscommunication.ICWSM，2017.

[39]Unicode統(tǒng)一聯(lián)盟.Emoji表情庫(kù)[EB/OL].htp：//unicode.org/Public/emoji/11.0/emoji-test.txt，2018-10-31.

（責(zé)任編輯：孫國(guó)雷）