楊永清　徐運成　樊治平等

關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)；用戶情感；內(nèi)容創(chuàng)建；信息傳播行為：文本分析

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2023.07.015

[中圖分類號]G206 [文獻標(biāo)識碼]A [文章編號]1008-0821（2023）07-0162-16

當(dāng)前，社交網(wǎng)絡(luò)已成為信息傳播的主流媒介之一，以微博、微信為代表的社交網(wǎng)絡(luò)平臺月活躍用戶規(guī)模分別達到5.66億及12.51億，其社會影響力已經(jīng)超越傳統(tǒng)媒介。具有共同興趣或目標(biāo)的用戶通過社交平臺交流信息、表達意見、尋求情感支持，并與他人建立社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。用戶基于自身信念、態(tài)度、意見、情感對某一話題進行發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等社交網(wǎng)絡(luò)行為，促使輿情的產(chǎn)生與傳播。鑒于社交網(wǎng)絡(luò)平臺具有參與性、開放性、對話性、社區(qū)性和連通性等特征，用戶能夠直接、即時地表達和分享他們的情感，導(dǎo)致社交網(wǎng)絡(luò)言論中蘊含著豐富的情感特征.且與中性情感的信息相比，帶有消極或積極情感的信息更容易被廣泛傳播。社交網(wǎng)絡(luò)輿情主要由大量用戶針對某話題的內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為驅(qū)動，而用戶情感又在社交網(wǎng)絡(luò)行為中起到推波助瀾的作用，但這種作用尚未得到有效證實。

用戶情感與社交網(wǎng)絡(luò)行為密切相關(guān)。用戶情感對社交網(wǎng)絡(luò)采納及使用行為影響的研究較為成熟，研究證實用戶情感不僅對一般的社交網(wǎng)絡(luò)的采納行為及使用行為有顯著影響，而且對某一具體平臺，如Facebook的采納及使用行為作用顯著。此外，關(guān)于用戶情感對群體互動行為及輿情演化影響的分析也較為深入，主題多集中在特定輿情事件視角下，對輿情演變時群體情感更迭、內(nèi)容創(chuàng)建、信息傳播及群體互動行為進行探討。王晰巍等從輿情視角下發(fā)現(xiàn)群體用戶的情感與內(nèi)容創(chuàng)建、信息傳播有相關(guān)關(guān)系；Zhang H L等發(fā)現(xiàn)公眾心理壓力指數(shù)變化趨勢與群體互動行為形成的輿情演化趨勢接近；Liu Y等發(fā)現(xiàn)負面情感演化規(guī)律與輿情影響力演化趨勢相似；李旭光等發(fā)現(xiàn)用戶情感對群體互動有促進作用。

既有文獻對用戶情感與社交網(wǎng)絡(luò)采納及使用、群體互動行為的關(guān)系分析較為全面，但鮮有從個體用戶視角分析自身情感對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為產(chǎn)生的影響；盡管有文獻對文本主題情感極性與信息傳播之間的關(guān)系進行了討論，但并未闡明用戶自身情感對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響機理，忽視了個體用戶情感在其中的作用，也未證實情感改變所發(fā)揮的作用。為了彌補這方面研究的不足，本文提出以下研究問題：①社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感如何影響內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為？②用戶情感改變是否會對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為產(chǎn)生影響，如何影響？

為了解決上述研究問題，本文基于情感響應(yīng)模型、情緒即社會信息理論以及社會角色理論構(gòu)建研究模型，從社交網(wǎng)絡(luò)個體用戶層面研究情感對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響機理。本文將進一步拓展社交網(wǎng)絡(luò)行為理論，完善社交網(wǎng)絡(luò)行為形成機理及輿情演化規(guī)律，同時也為相關(guān)研究提供新的視角。

1理論基礎(chǔ)

1.1情感響應(yīng)模型

情感響應(yīng)模型（Affective Response Model，ARM）認為情感是決策和行為的關(guān)鍵因素。情感響應(yīng)包括情感狀態(tài)和情感評價兩個要素，前者指人們在特定時間內(nèi)的整體感覺狀態(tài)，描述人們此刻的感受；后者側(cè)重于評估或評價情感的質(zhì)量，來確定情感的具體價值。本研究中，基于ARM將社交網(wǎng)絡(luò)用戶自身情感作為自變量，將情感狀態(tài)分為負面情感和正面情感，情感評價即為用戶正面情感或負面情感的情感值，通過文本分析計算用戶發(fā)表的社交網(wǎng)絡(luò)言論文本中所蘊含的情感。

1.2情緒即社會信息理論

情緒即社會信息理論（Emotion as Social Infor-mation Theory，EASI）認為情緒（情感）是一種社會信息，人們通過特定的社會信息表達自身情緒（情感），在社交活動中作用顯著。人際交往中，個體在表達情緒（情感）的同時，也傳遞其認知，態(tài)度等信息。人們也有可能會因為情感的改變而使得本身的行為狀態(tài)發(fā)生變化?；贓ASI理論，社交網(wǎng)絡(luò)用戶將情感表達與觀點看法交織在一起，強化了社會信息的傳遞，進而影響其社交網(wǎng)絡(luò)行為。

1.3社會角色理論

社會角色理論（Social Role Theory，SRT）表明社會化演進導(dǎo)致了社會行為存在性別差異，所以男性用戶與女性用戶在社交平臺上的情感表達及行為存在差異性。該理論表明，男性特征是更具能動性，即熟練性、工具性和競爭性，而女性特征是更具公共性，即友好性、合作性和情感表達性；男性主要關(guān)注結(jié)果，而女性更關(guān)注人際關(guān)系，女性更能適應(yīng)以社會為導(dǎo)向的交流，并且更有可能利用這些交流來建立和維持這些關(guān)系。本研究基于SRT來探討性別對用戶情感與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

2研究模型與假設(shè)

2.1研究模型

基于ARM、EASI及SRT等理論構(gòu)建情感影響社交網(wǎng)絡(luò)行為的研究模型，將用戶情感及情感改變作為解釋變量，社交網(wǎng)絡(luò)行為及行為變化作為被解釋變量，用戶性別及認證屬性作為調(diào)節(jié)變量，用戶社會活躍度作為控制變量如圖1所示。

2.2用戶情感與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為

情感社會學(xué)理論表明，情感是影響人們行為的關(guān)鍵因素之一，例如，情感可顯著影響人們的消費購買行為，消費者經(jīng)歷的正面情感越多，消費支出越多，電商直播觀眾的情感越高漲，其購買意愿越強烈。人們的社交行為通常也會受到情感因素的影響，無論正面情感還是負面情感都會影響社交行為，愈加強烈的情感會引發(fā)更多、更豐富的社交互動行為。情感響應(yīng)模型也表明，情感會影響人們的在線社交行為，用戶情感可激活在線社交行為，并通過社交網(wǎng)絡(luò)將內(nèi)在情感表現(xiàn)出來。由于社交網(wǎng)絡(luò)平臺的便捷性，在情感的作用下，用戶更易產(chǎn)生內(nèi)容創(chuàng)建、信息傳播、社交互動等行為意向。

用戶的很多社交網(wǎng)絡(luò)行為源于情感需要或受情感驅(qū)動，社交網(wǎng)絡(luò)用戶經(jīng)歷正負情感時，會有比較強烈的分享需求，進而產(chǎn)生相應(yīng)的社交網(wǎng)絡(luò)行為，以持久體驗正面情感或緩解負面情感，且行為可能會隨著經(jīng)歷情感的增加而增加。當(dāng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶感到沮喪、焦慮不安時，會通過內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為來釋放、緩解負面情感，以此在社交網(wǎng)絡(luò)平臺上尋求情感支持，并從行為中獲得情感認同，負面情感越強烈的用戶越有可能在社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)表或傳播負面言論來減輕自身的負面情感。用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的自我呈現(xiàn)和自身正面情感呈顯著正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)用戶經(jīng)歷開心、興奮、熱情等正面情感時，由于情感上對行為的依賴，會傾向于通過社交活動增強與他人的互動，并以此建立與他人的聯(lián)系，此時選擇社交網(wǎng)絡(luò)平臺進行內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的意愿更強烈。

據(jù)此推斷，用戶自身情感會影響其社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為，提出以下假設(shè)：

H1：用戶負面情感（負值）對其社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為具有負向顯著影響

H2：用戶正面情感（正值）對其社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為具有正向顯著影響

2.3情感改變與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化

情感改變是指人們即時情感相較于平時穩(wěn)定的情感發(fā)生的改變，情感的改變會導(dǎo)致人們行為變化，用戶社交網(wǎng)絡(luò)行為隨著情感的改變而改變。有研究表明，投資者情感改變會對投資者決策和行為產(chǎn)生影響，消費者情感改變會顯著影響消費者購買決策行為。同理，社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感改變也會對其社交網(wǎng)絡(luò)行為產(chǎn)生影響，有研究提到用戶情感改變不僅會對其發(fā)帖頻率產(chǎn)生影響，也會影響其轉(zhuǎn)發(fā)行為，但并未對此進行證實。用戶在使用社交網(wǎng)絡(luò)過程中經(jīng)歷的正面情感較往常更多即正面情感改變較大時，由于情感的刺激，會創(chuàng)建或傳播更多的內(nèi)容來保持與他人良好的互動關(guān)系，以此將內(nèi)在的情感改變，外向為社交網(wǎng)絡(luò)行為的變化。用戶當(dāng)天負面情感較穩(wěn)定情感變化較大時，會通過更多的內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為來緩和激增的負面情感。

據(jù)此推斷，用戶自身情感改變會對其社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為產(chǎn)生影響，由此提出以下假設(shè)：

H3：用戶負面情感改變對其社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化具有正向顯著影響

H4：用戶正面情感改變對其社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化具有正向顯著影響

2.4用戶性別對情感與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

用戶的在線信息搜索、購物意圖、情感及心理動態(tài)往往存在性別差異，也有研究證實性別在用戶即時信息分享中起到調(diào)節(jié)作用。社交網(wǎng)絡(luò)中，女性更情緒化，更傾向于與他人保持社交關(guān)系，傾向于更積極地參與討論，且男性與女性在微博文本長度上有顯著差異?；谝陨戏治黾吧鐣巧碚?，女性用戶在情感驅(qū)動下相比于男性用戶更傾向于通過社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為將內(nèi)在情感外化成行為來尋得情感支持。女性用戶情感劇烈改變時，相比男性會發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)更多的帖子來表達自身感情，導(dǎo)致內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為有較大變化。因此，本研究認為男性用戶與女性用戶在社交網(wǎng)絡(luò)平臺上的情感表達與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為均有顯著差異。由此提出以下假設(shè)：

H5：用戶性別對負面情感與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的關(guān)系有調(diào)節(jié)作用

H6：用戶性別對正面情感與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的關(guān)系有調(diào)節(jié)作用

H7：用戶性別對負面情感改變與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化的關(guān)系有調(diào)節(jié)作用

H8：用戶性別對正面情感改變與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化的關(guān)系有調(diào)節(jié)作用

2.5用戶認證屬性對情感與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

認證用戶與非認證用戶的社交網(wǎng)絡(luò)行為具有顯著差異，非認證用戶在社交網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表非中性情感言論的概率高于認證用戶，且其對同一事件所表達的情感強度高于認證用戶。相比非認證用戶，認證用戶的微博轉(zhuǎn)發(fā)行為明顯較少，且認證用戶的主題文本更容易被轉(zhuǎn)發(fā)。相比認證用戶，非認證用戶由于網(wǎng)絡(luò)的匿名性使其能夠在社交網(wǎng)絡(luò)平臺隨意產(chǎn)生內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為來表達、流露、甚至宣泄自身情感而不用承擔(dān)輿論壓力、政治后果，甚至法律責(zé)任，在情感驅(qū)動下會產(chǎn)生更多的社交網(wǎng)絡(luò)行為。當(dāng)用戶自身情感發(fā)生改變時，非認證用戶的社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化幅度相比認證用戶更大?；谝陨戏治觯J證用戶相比非認證用戶在社交網(wǎng)絡(luò)平臺上的情感表達與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為均有顯著差異。由此提出以下假設(shè)：

H9：用戶認證屬性對負面情感與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的關(guān)系有調(diào)節(jié)作用

H10：用戶認證屬性對正面情感與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的關(guān)系有調(diào)節(jié)作用

H11：用戶認證屬性對負面情感改變與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化的關(guān)系有調(diào)節(jié)作用

H12：用戶認證屬性對正面情感改變與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化的關(guān)系有調(diào)節(jié)作用

3研究方法

鑒于微博已成為當(dāng)前使用最頻繁的社交網(wǎng)絡(luò)平臺之一，由此使用微博用戶社交行為數(shù)據(jù)來驗證研究模型。首先從微博平臺爬取用戶信息及社交行為數(shù)據(jù)，然后基于文本分析對相關(guān)變量進行量化處理，通過描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析、多元回歸分析等進行假設(shè)檢驗。

3.1研究數(shù)據(jù)與變量定義

鑒于微博社會生活頻道的用戶傾向于發(fā)表自身在生活、工作、學(xué)習(xí)中的真實事件或想法，較少對他人看法或輿情事件發(fā)表評價，其社交網(wǎng)絡(luò)言論文本更能反映內(nèi)心真實情感，因此本研究在微博社會生活頻道中隨機選取700名用戶，剔除僵尸號、追星號、營銷號、商業(yè)號、機構(gòu)號等影響本研究的用戶，剩余339名適合本研究的經(jīng)常發(fā)布有效的社會生活內(nèi)容的社交網(wǎng)絡(luò)個體用戶。運用Python爬取了339名個體用戶2021年1月1日—2021年7月20日的微博數(shù)據(jù)，包括微博ID、文本內(nèi)容、發(fā)布時間、點贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論數(shù)等。共爬取553 899條有效微博文本，包含發(fā)布微博238 911條，轉(zhuǎn)發(fā)微博314 988條，用戶舉例數(shù)據(jù)如表1所示。用發(fā)帖及轉(zhuǎn)發(fā)頻數(shù)、文本字數(shù)等多個指標(biāo)對社交網(wǎng)絡(luò)用戶內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為進行量化，本研究不僅研究內(nèi)容創(chuàng)建行為的數(shù)量，還研究內(nèi)容創(chuàng)建行為的信息豐富度，變量及其定義如表2所示。

3.2文本情感計算

本研究運用情感詞典計算文本具體情感值，包括正面情感值和負面情感值。綜合知網(wǎng)詞典How-Net、大連理工大學(xué)中文情感詞匯本體庫和清華大學(xué)中文褒貶義詞典三大情感詞典，構(gòu)建正面情感詞、負面情感詞、停用詞、否定詞及程度副詞庫，詞語庫及其個數(shù)舉例如表3所示。

為進一步分析用戶情感，需定量分析每條文本的情感值。用戶在發(fā)布網(wǎng)絡(luò)文本過程中會同時使用正面情感詞與負面情感詞，若僅依靠關(guān)鍵詞進行情感評價會存在偏差。因此，本研究在得到文本情感值的基礎(chǔ)上，進一步將情感分為正面與負面，可以準(zhǔn)確反映用戶每次發(fā)布內(nèi)容的整體情感值。

首先運用Python軟件中的Jieba包對文本進行分詞，將其分為單個詞組，其次對詞組的詞性進行判斷。將分成的詞組與情感詞典里的情感詞進行匹配，當(dāng)詞組詞性為正面情感時，文本情感值加1，當(dāng)詞組詞性為負面情感時，文本情感值減1。詞組前面有程度副詞修飾時，將該詞組的情感值乘以程度副詞對應(yīng)的程度權(quán)重P_i。當(dāng)有與情感詞相關(guān)的否定詞出現(xiàn)時，要對情感詞的詞語情感值乘上負1，當(dāng)與情感詞語相關(guān)的其他詞語沒有情感屬性時，情感值加0?；谏鲜鲆?guī)則對文本情感進行量化，計算文本情感得分。不同程度副詞的權(quán)重P_i設(shè)置如表4所示?，F(xiàn)對一些文本進行情感計算，計算舉例如表5所示。

4數(shù)據(jù)結(jié)果

4.1描述性統(tǒng)計分析

社交網(wǎng)絡(luò)用戶內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的變量描述性統(tǒng)計如表6所示，用戶負面情感最大值及最小值分別為－0.05和－122；用戶正面情感最大值及最小值分別為633.8和0.04;用戶關(guān)注數(shù)最小為5名，最大為5088名，用戶粉絲數(shù)最小為2名，最大為242萬名，用戶使用時長最短為0年，最長為12年，3個指標(biāo)都體現(xiàn)了用戶活躍度差異較大。由此可見，研究選取的樣本具有代表性。由于關(guān)注數(shù)（FO）及粉絲數(shù)（FOER）兩變量與其他變量相比量級過大，因此后續(xù)研究中將兩變量作取對數(shù)處理。

4.2相關(guān)性分析

用戶社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建行為主要變量之間的相關(guān)性系數(shù)如表7所示，除內(nèi)容創(chuàng)建行為頻數(shù)（ORI）與負面情感（NI），以及內(nèi)容創(chuàng)建行為頻數(shù)（ORI）與正面情感（PI）的相關(guān)性系數(shù)分別為0.665、0.667外，其余都小于0.6。此外，經(jīng)過方差膨脹因子（VIF）檢驗，各變量的VIF值均介于1和10之間，表明本研究的變量之間不存在共線性問題，VIF值如表8所示。

用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播行為主要變量之間的相關(guān)性系數(shù)如表9所示，除信息傳播行為頻數(shù)（RET）與正面情感（PI），以及負面情感（NI）與情感改變（ND）的相關(guān)性系數(shù)分別為0.654、0.788外，其余都小于0.6。此外，各變量的VIF值均介于1和10之間，表明信息傳播行為的各變量間不存在共線性問題，VIF值如表10所示。

4.3多元回歸分析

使用三階段最小二乘法進行回歸分析，計算主要分3步，以用戶情感對社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響為例，令：

BEH=[ORI，RET，CHA]^T（1）

其中，BEH為內(nèi)容創(chuàng)建行為頻數(shù)、信息傳播行為頻數(shù)及內(nèi)容創(chuàng)建信息豐富度。

第1步（M1），只保留控制變量，檢驗控制變量與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為之間的關(guān)系。第2步（M2），在控制變量基礎(chǔ)上，加入自變量用戶情感和調(diào)節(jié)變量用戶性別及用戶認證屬性，均作為主效應(yīng)，檢驗用戶負面情感和正面情感對行為的影響。第3步（M3），在第2步的基礎(chǔ)上，加入自變量與調(diào)節(jié)變量的交互項，驗證用戶性別及用戶認證屬性在內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體步驟為：

多元回歸分析結(jié)果如表11和表12所示，檢驗了用戶情感及情感改變對其社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響、用戶性別及用戶認證屬性對情感與社交網(wǎng)絡(luò)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

5討論分析

本研究的回歸分析結(jié)果匯總?cè)绫?3所示，假設(shè)H1～H4、H6、H8～H10完全得到支持，假設(shè)H5、H7、H11及H12部分得到支持。分別從社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響、社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感改變對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化的影響兩方面對結(jié)果進行討論分析。

5.1用戶情感對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響

回歸結(jié)果表明，社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感對內(nèi)容創(chuàng)建行為解釋性最強，調(diào)整R²為0.8488，對信息傳播行為及內(nèi)容創(chuàng)建信息豐富度的解釋能力接近，調(diào)整R²均超過0.65，如表11所示。

回歸結(jié)果顯示，假設(shè)Hl、H2得到支持，表明用戶負面情感對其內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為具有顯著負向影響、用戶正面情感對其內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為具有顯著正向影響，說明用戶的情感越強烈、越極端，用戶的內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為越頻繁，且內(nèi)容創(chuàng)建時信息越豐富。這是因為情感會激勵人們與朋友、陌生人分享他們的經(jīng)歷和情感，強烈的情感會使得人們更頻繁地分享事件來抒發(fā)感情。

假設(shè)H5、H6部分得到支持，表明在情感的影響下女性用戶更傾向于進行內(nèi)容創(chuàng)建行為將自身感情外化，且文本信息相較男性豐富，男性用戶更傾向于進行信息傳播行為外化自身感情，原因在于女性用戶更情緒化，其比男性用戶有更活躍的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，且比男性用戶更受歡迎，會傾向于創(chuàng)建內(nèi)容來尋求情感支持，且信息較豐富。與此相反的是，男性由于其能動性，更傾向于通過信息傳播來尋求情感支持。性別對負面情感與信息傳播行為關(guān)系的調(diào)節(jié)不顯著（c=-0. 0370.t=-1.291），表明男性、女性在同樣負面情感下的信息傳播行為沒有明顯差異。

假設(shè)H9、H10得到支持，表明非認證用戶情感對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響均比認證用戶強，相比非認證用戶，認證用戶會創(chuàng)建更豐富的信息來表達自身感情，原因在于網(wǎng)絡(luò)的私密性使得非認證用戶在表達自身感情時不受其他條件的約束，且非認證用戶的匿名性使其能夠在網(wǎng)絡(luò)上隨意宣泄自己的情感而不用承擔(dān)輿論壓力、政治后果，甚至法律責(zé)任。非認證用戶不像認證用戶那樣傾向于發(fā)表中立、客觀言論的長文本，其更傾向于創(chuàng)建及傳播短文本內(nèi)容來宣泄情感。

結(jié)果表明，用戶負面情感對內(nèi)容創(chuàng)建行為的影響強于正面情感，用戶正面情感對信息傳播行為的影響強于負面情感。表明用戶在進行內(nèi)容創(chuàng)建行為時更喜歡表達自己的負面情感，更傾向于通過原創(chuàng)社交網(wǎng)絡(luò)言論文本信息來發(fā)泄負面情感；用戶在進行信息傳播行為時更喜歡表達自己的正面情感，更傾向于通過原創(chuàng)社交網(wǎng)絡(luò)言論文本信息來表達自身歡喜的狀態(tài)。

5.2用戶情感改變對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化的影響

回歸結(jié)果顯示，假設(shè)H3、H4得到支持，表明用戶負面情感改變及正面情感改變均對其內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化產(chǎn)生顯著正向影響，說明用戶情感改變越劇烈，用戶內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化越大，原因在于當(dāng)用戶負面情感改變越多，即用戶當(dāng)天負面情感相對于穩(wěn)定的負面情感向更負面變化時，這意味著用戶當(dāng)天相比往常更容易感到悲傷和不安等情感，這會刺激用戶當(dāng)天發(fā)布或轉(zhuǎn)發(fā)更多的帖子來抒發(fā)、緩解自己的負面情感55]，并且帖子里蘊含更多的情感詞來體現(xiàn)用戶的情感，使得發(fā)布的文本長度變化越大。同理，當(dāng)用戶正面情感改變越多，即用戶當(dāng)天正面情感相對于穩(wěn)定的正面情感向更正面變化時，這意味著用戶當(dāng)天相比往常更容易感到快樂和開心等情感，這會刺激用戶當(dāng)天發(fā)布或轉(zhuǎn)發(fā)更多的帖子來分享、展示自己的正面情感，并且帖子里蘊含更多的情感詞來體現(xiàn)用戶的情感，使得發(fā)布的文本長度變化越大。

假設(shè)H7、H8部分得到支持，表明女性情感改變對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播頻數(shù)的影響都較男性強，男性用戶情感改變對內(nèi)容創(chuàng)建豐富度的影響較女性強。男性和女性有不同的情感特征，女性用戶情感改變越劇烈，越傾向于發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)帖子來表達自身感情，導(dǎo)致帖子數(shù)量較往常有顯著增加。男性用戶因為更加理性，當(dāng)其情感發(fā)生劇烈改變時，會更傾向于增加所創(chuàng)建內(nèi)容的文本信息豐富度，而不是增加創(chuàng)建內(nèi)容數(shù)。性別對負面情感改變與內(nèi)容創(chuàng)建行為信息豐富度變化關(guān)系的調(diào)節(jié)不顯著（c=0.00609，f=0.802），表明男性、女性同樣在負面情感改變下，其內(nèi)容創(chuàng)建信息豐富度變化沒有明顯差異。

假設(shè)H11、H12部分得到支持，表明用戶認證屬性抑制情感改變對社交網(wǎng)絡(luò)行為變化的促進作用，即非認證用戶情感改變對社交網(wǎng)絡(luò)行為變化的影響較認證用戶強，原因在于非認證用戶的匿名性使其受情感驅(qū)動時能在社交網(wǎng)絡(luò)平臺上隨時隨地進行內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為，當(dāng)其情感發(fā)生改變時，其社交網(wǎng)絡(luò)行為會隨之發(fā)生變化，且變化幅度比認證用戶大。認證屬性對負面情感改變與內(nèi)容創(chuàng)建頻數(shù)變化關(guān)系的調(diào)節(jié)不顯著（c=-0.00480，t=-0.342），表明認證用戶、非認證用戶同樣在負面情感改變下，其內(nèi)容創(chuàng)建頻數(shù)變化沒有明顯差異；認證屬性對正面情感改變與信息傳播頻數(shù)變化關(guān)系的調(diào)節(jié)不顯著（c=-0.0187，t=-1.349），表明認證用戶、非認證用戶同樣在正面情感改變下，其信息傳播頻數(shù)變化沒有明顯差異。

結(jié)果表明，用戶正面情感改變對社交網(wǎng)絡(luò)行為變化的影響強于負面情感，原因在于快節(jié)奏的生活中，人們更容易感到學(xué)習(xí)、工作、生活中的壓力，更多地處在負面感情中，經(jīng)常需要使用社交網(wǎng)絡(luò)釋放自身的“戾氣”，故而負面情感都較為穩(wěn)定，負面情感的改變對社交網(wǎng)絡(luò)行為的影響弱于正面情感的改變。

6結(jié)論

本研究采用實證分析方法探討社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感如何影響內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為，通過爬取用戶社交網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，分析其中的用戶情感、內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為數(shù)據(jù)，運用回歸分析對假設(shè)進行檢驗。研究不僅驗證了用戶情感對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響，而且檢驗了用戶性別及認證屬性的調(diào)節(jié)效應(yīng)，深入分析了個體用戶情感與社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為之間的復(fù)雜關(guān)系。結(jié)論表明：用戶情感越強烈、越極端，用戶內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為越頻繁；用戶情感改變越劇烈，用戶內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為變化越大；女性用戶更情緒化，更傾向于采取內(nèi)容創(chuàng)建形式來表達情感，而男性用戶更傾向于通過信息傳播行為來表達情感；非認證用戶較認證用戶更傾向于通過短文本來表達情感，其情感及情感改變對社交網(wǎng)絡(luò)其情感及情感改變對社交網(wǎng)絡(luò)各行為的影響更大。

6.1理論貢獻

在情感響應(yīng)模型及社會角色理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感對內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為影響因素模型，從不同方面分析了社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的影響因素，完善并豐富了用戶情感影響社交網(wǎng)絡(luò)行為的相關(guān)研究：采用實際數(shù)據(jù)證實社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為的關(guān)系，克服了以往研究方法方面的局限性；檢驗了用戶性別及認證屬性的調(diào)節(jié)效應(yīng)，用戶情感與內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為之間的復(fù)雜關(guān)系得到更為全面的解釋，為系統(tǒng)研究社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為提供了新思路及理論參考。

6.2管理啟示

本研究結(jié)論可為社交網(wǎng)絡(luò)平臺及輿情監(jiān)管部門管理社交網(wǎng)絡(luò)用戶、治理社交網(wǎng)絡(luò)輿情提供理論依據(jù)、決策支持及管理策略。

精準(zhǔn)識別輿情中情緒化用戶。輿情監(jiān)管部門可根據(jù)情感極性及強度識別極端情感用戶，動態(tài)調(diào)整輿情治理方案。社交網(wǎng)絡(luò)平臺及輿情監(jiān)管部門可實時計算輿情傳播中的文本信息所蘊含的用戶情感極性及情感強度，根據(jù)情感極性及強度的變化實時調(diào)整輿情治理方案及強度，提高輿情管控效率。由于極端情感更容易在網(wǎng)上迅速傳播，輿情監(jiān)管部門要重點管理經(jīng)常發(fā)表負面極端情感的用戶，致力于營造清朗網(wǎng)絡(luò)空間。

個性化引導(dǎo)輿情發(fā)展預(yù)期?；谇楦袃A向?qū)ι缃痪W(wǎng)絡(luò)用戶細分，社交網(wǎng)絡(luò)平臺可根據(jù)情感及行為數(shù)據(jù)對用戶進行定性標(biāo)記，區(qū)分不同類型的用戶，如易情緒化用戶、較理性用戶等，對不同用戶推送不同的信息，制定精準(zhǔn)治理策略，提供差異化服務(wù)。針對易情緒化用戶，社交網(wǎng)絡(luò)平臺可增加中性情感信息的推送，降低推送極端負面事件的頻率；針對較理性用戶，社交網(wǎng)絡(luò)平臺可在其主頁增加客觀、中立、理性文本推送的次數(shù)。預(yù)測用戶情感及行為。社交網(wǎng)絡(luò)平臺可以在此研究基礎(chǔ)上設(shè)計出用戶情感行為預(yù)測模型，根據(jù)用戶歷史情感、內(nèi)容創(chuàng)建及信息傳播行為數(shù)據(jù)快速預(yù)測出在輿情事件影響下用戶的情感極性及產(chǎn)生的社交網(wǎng)絡(luò)行為趨勢。在此基礎(chǔ)上，社交網(wǎng)絡(luò)平臺可大致預(yù)測輿情事件各階段影響力，根據(jù)用戶情感極性的變化來動態(tài)調(diào)整輿情信息管控策略及強度，加強輿情用戶的情感極性治理效果。

基于用戶情感加強輿情治理。當(dāng)用戶情感向負面極端變化時，社交網(wǎng)絡(luò)平臺可推送含有積極情感、弘揚主旋律的文本內(nèi)容，以此中和情感極性，降低用戶發(fā)表負面言論的概率，減輕平臺治理壓力。輿情監(jiān)管部門應(yīng)加強對負面情感用戶的管理，當(dāng)輿情事件發(fā)生時，輿情監(jiān)管部門應(yīng)立即對此類用戶社交網(wǎng)絡(luò)行為進行跟蹤，并分析其所發(fā)表的文本中蘊含的用戶自身情感.若此類用戶根據(jù)歷史習(xí)慣發(fā)表負面或有害信息，則輿情監(jiān)管部門需要及時做出應(yīng)對措施控制負面或有害信息的傳播。加強正面情感用戶的推薦及流量引導(dǎo)，社交網(wǎng)絡(luò)平臺加強對輿情信息的管理，篩選不同文本信息，優(yōu)先傳播高質(zhì)量文本內(nèi)容，避免輿情發(fā)展陷入低質(zhì)量內(nèi)容一大量社交網(wǎng)絡(luò)用戶—消極或有害信息大量擴散的惡性循環(huán)。根據(jù)用戶歷史情感、社交網(wǎng)絡(luò)行為及數(shù)據(jù)對用戶進行標(biāo)簽化分級管理，增加輿情發(fā)展中文本內(nèi)容質(zhì)量高、情感積極正面的用戶的推薦及相關(guān)流量引導(dǎo)，打造健康網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。例如在“豐縣生育八孩女子事件”輿情事件中，不全面、偏頗信息首先出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上，導(dǎo)致網(wǎng)民產(chǎn)生大量負面、消極的情感，助推輿情迅速發(fā)展。輿情管理部門應(yīng)及時對用戶情感進行分析，關(guān)注帶有極端情感的用戶，跟蹤該類用戶的情感狀態(tài)的改變，提取關(guān)鍵信息，為輿情的進一步治理提供依據(jù)。官方用戶應(yīng)精準(zhǔn)推送更加正面且全面的內(nèi)容，對該類用戶的認知及觀點進行正向引導(dǎo)，從而避免輿情愈演愈烈。

6.3研究局限

本研究也存在一定的局限性。首先，僅考慮了用戶社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容創(chuàng)建行為及信息傳播行為，未來可研究用戶瀏覽、搜索、評論等行為；其次，只選取微博平臺對研究模型進行驗證，未來可選取微信、抖音、Twitter等其他社交網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)據(jù)對研究模型進一步驗證；第三，本研究爬取用戶半年多的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對假設(shè)進行檢驗，未來可擴大爬取用戶數(shù)據(jù)的時間跨度及樣本量，且可考慮研究突發(fā)事件下用戶情感變化對其社交網(wǎng)絡(luò)行為的影響；最后，本研究只對社交網(wǎng)絡(luò)言論文本進行情感分析，未來還將分析用戶所發(fā)表情包里蘊含的情感，進一步豐富用戶情感特征。