用戶使用表情符號(hào)習(xí)慣與性格因素的關(guān)系

范君靚

摘要：在網(wǎng)絡(luò)的人際交流中表情作為網(wǎng)絡(luò)語言的干支之一，它起著調(diào)節(jié)氣氛，緩解尷尬，表達(dá)情緒的重要作用。在眾多影響用戶選擇使用表情符號(hào)的因素中，筆者試圖探尋性格因素對表情選擇的影響。通過訪談和問卷調(diào)研的方法，對性格因素在用戶選擇表情符號(hào)的情況進(jìn)行了研究分析。以分析研究的結(jié)論為基礎(chǔ)對表情符號(hào)的設(shè)計(jì)進(jìn)行展望。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào) 性格 表情符號(hào)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：J0-05

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1003-0069（2016）01-0124-02

一 表情符號(hào)的現(xiàn)狀與分類

我們的生活無不充斥著互聯(lián)網(wǎng)的影子，在這個(gè)大談社交的時(shí)代里，日常生活，工作聯(lián)系都離不開IM工具（即時(shí)通訊軟件）。我們在使用IM類軟件時(shí)，不僅會(huì)使用文字表達(dá)，還會(huì)使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)去表達(dá)當(dāng)下的情緒，讓整個(gè)交流更加豐富。這讓我想起前段時(shí)間看過的一部電影《Frank》。Frank是樂隊(duì)的靈魂人物卻一直帶著碩大的頭套，他在和新加入的鍵盤手聊天的時(shí)候，鍵盤手說：“你一直帶著頭套我和你交流的時(shí)候都無法看到你的表情?！庇谑莊rank開始機(jī)械地描述他當(dāng)下的表情?！肮?，我很開心我的嘴角正在上揚(yáng)呢”“你做的很棒f我給你了一個(gè)肯定的微笑”我們在網(wǎng)絡(luò)交流中何嘗不是為自己帶了一個(gè)大大的頭套，用文字和表情符號(hào)構(gòu)建自己的性格。筆者試圖從用戶使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的習(xí)慣作為切入口，對用戶的性格進(jìn)行分析。

自1982年美國學(xué)者法爾曼在匹茲堡大學(xué)的電子公告欄（BBS，bulletin broad system）中率先發(fā)布ASCII字符的笑臉符號(hào)“：一）”以來，網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)至今已經(jīng)歷經(jīng)29年的發(fā)展。國外學(xué)者稱之為“emoticon”、“emotional expression”或者是“emotional icons”等。隨著時(shí)代的發(fā)展表情符號(hào)的形式越來越豐富多樣。按照表情的形態(tài)出發(fā)可以把表情符號(hào)歸納為手勢表情、面部表情、事物表情、動(dòng)物表情（圖一）。從格式的角度出發(fā)可以把網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)分為兩大類：字符表情和貼圖表情。字符表情可以分為顏文字和繪文字。顏文字是指通過字符的組合來表達(dá)人的面部表情例如上文的“：一）”微笑。繪文字是指把一個(gè)小尺寸的圖片寫成字符，可以置入輸入法里，比顏文字更加形象。最常用的繪文字是Emoji，1999年由一個(gè)名叫Shigetaka Kurita（栗田穰崇）的日本人發(fā)明。Emoji和顏文字不同他有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，由Unicode（統(tǒng)一碼）協(xié)會(huì)負(fù)責(zé)決定這一標(biāo)準(zhǔn)。該協(xié)會(huì)由計(jì)算機(jī)公司，軟件生產(chǎn)商，數(shù)據(jù)庫廠商，研究機(jī)構(gòu)等組成。要讓一個(gè)新的emoji表情得到批準(zhǔn)，必須能夠提出證明該emoji已經(jīng)被廣泛的使用，并且在它納入U(xiǎn)nicode標(biāo)準(zhǔn)后仍會(huì)被繼續(xù)使用。貼圖表情可以分為靜態(tài)貼圖和動(dòng)態(tài)貼圖。靜態(tài)貼圖在移動(dòng)端的IM軟件中顯示效果比動(dòng)態(tài)貼圖要好。PNG24格式的出現(xiàn)讓動(dòng)態(tài)貼圖的顯示減少了鋸齒增加了精度，但是還是不如靜態(tài)貼圖，這也是以貼圖致勝的社交APP連我（line）一直都以靜態(tài)貼圖為主的原因。貼圖表情和字符表情相比使用成本高，用戶需要從貼圖商店下載貼圖表情或者需要下載安裝包導(dǎo)入IM軟件中。在使用過程中貼圖表情比字符表情花在篩選的時(shí)間更多，更適合表情重度用戶。

二 影響表情符號(hào)使用習(xí)慣的因素

在個(gè)人特性的諸多因素中，例如性格、性別、年齡、專業(yè)、學(xué)歷等都影響著網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用頻率、使用意愿以及使用習(xí)慣。在采訪高校學(xué)生群體可發(fā)現(xiàn)，性別在網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用頻率上存在著顯著差異性，女性比男性在網(wǎng)絡(luò)聊天的時(shí)候更經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)。其中年齡段在18-22歲間的高校學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)來吸引注意力的動(dòng)機(jī)相較之于其他年齡段的學(xué)生而言比較顯著，他們更傾向于使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)來吸引注意力。在性格因素上，樂觀性格的高校學(xué)生傾向于使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)來表明態(tài)度，偏向于感性性格的學(xué)生在使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)會(huì)更加傾向于去吸引對方的注意力、拉近彼此間的距離和對文字內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充、說明。在眾多的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用動(dòng)機(jī)中“表達(dá)情感”也是被眾多大學(xué)生被試認(rèn)為是最重要的行為動(dòng)機(jī)。在性格因素的影響下，通過表情符號(hào)來表達(dá)情感是具有明顯差異的。換句話來說，性格不同使用表情符號(hào)的偏好也各不相同。本文通過訪談法和問卷調(diào)研對該觀點(diǎn)進(jìn)行了研究分析。

三 性格因素對表情符號(hào)選擇的研究

3.1 實(shí)驗(yàn)與問卷設(shè)計(jì)

在研究過程中首先使用問券調(diào)研的方法對18至30歲的表情重度用戶進(jìn)行了調(diào)研，然后根據(jù)問券反饋對有明顯差異的用戶進(jìn)行進(jìn)一步針對性訪談。問券的設(shè)計(jì)分為三個(gè)部分，用戶基本信息部分、不同情緒下的表情符號(hào)的選擇、性格測試部分。在情緒的劃分上借鑒了前人的分類法。根據(jù)美國心理學(xué)家克雷奇（Krech）把情緒分作以下4類：原始情緒、與感覺刺激有關(guān)的情緒、與自我評(píng)價(jià)有關(guān)的情緒、與他人有關(guān)的情緒。原始情緒即快樂、憤怒、恐懼、悲哀。與感覺刺激有關(guān)的情緒包括疼痛、厭惡和輕快。這類情緒可以是愉快的，也可以是不愉快的。與自我評(píng)價(jià)有關(guān)的情緒，包括成功的與失敗的情緒、驕傲與羞恥、內(nèi)疚與悔恨等，這些情緒決定于一個(gè)人對自身行為與客觀行為標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系的知覺。與他人有關(guān)的情緒可指發(fā)生在人與人之間的情緒，種類似乎無限繁多，按照積極的與消極的維度，可以把它們分為愛和恨兩個(gè)大類。其中選取原始情緒作為問券第二部分題目設(shè)計(jì)的依據(jù)。與自我評(píng)價(jià)有關(guān)的情緒、與他人有關(guān)的情緒作為針對性訪談中的情景假設(shè)。在性格測試部分的設(shè)計(jì)上分為自我評(píng)價(jià)和MBTI性格測試。MBTI性格測試的評(píng)價(jià)指標(biāo)分為四個(gè)維度：每個(gè)維度有兩個(gè)方向，共計(jì)八個(gè)方面，分別是：外向和內(nèi)向、感覺和直覺、思考和情感、判斷和知覺。

3.2 問卷分析

對回收的有效問卷進(jìn)行分析。在情緒上分成了快樂、憤怒、悲哀三組。每組有五到六種表情符號(hào)直觀表達(dá)了該組的情緒。為了便于被試者更好理解，在性格上選取了外向和內(nèi)向、感性和理性兩個(gè)維度。將三組情緒和兩個(gè)性格維度進(jìn)行—對應(yīng)得到了以下圖表（圖二）。由圖表中可以看出內(nèi)向的人群在使用表情符號(hào)的時(shí)候更加偏向內(nèi)斂含蓄，其中在快樂和憤怒兩組的情緒上表現(xiàn)更為突出。內(nèi)向的被試者在表達(dá)快樂的情緒時(shí)更喜歡用羞紅臉和可愛來的表情符號(hào)，用怒火和尷尬的表情符號(hào)來表達(dá)憤怒。外向的被試者中用羞紅臉和齜牙笑的表情符號(hào)來表達(dá)快樂的情緒更多。在憤怒和悲哀的兩組情緒中，外向與內(nèi)向的維度差異不明顯。從感性與理性的維度看，感性的被試者在表達(dá)快樂、憤怒、悲哀三組情緒時(shí)分別用了羞紅臉、干瞪眼、擠眼淚三個(gè)表情符號(hào)。通過觀察羞紅臉、干瞪眼、擠眼淚三個(gè)表情符號(hào)的視覺特點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)，它們在正確表述情緒的同時(shí)包含更多微妙的情緒在里面，例如羞紅臉符號(hào)上忽閃的睫毛，除了快樂還有害羞的情緒在里面。而理性的被試者用可愛、大哭、謾罵的表情符號(hào)來表達(dá)快樂、悲哀、憤怒的情緒最多。三個(gè)表情符號(hào)對情緒表達(dá)正確且直白，可以很明確地向?qū)Ψ絺鬟_(dá)情緒。在感性與理性的維度上每組情緒的選擇差異較為明顯。為了能夠更加直觀地從多角度對感性與理性的維度進(jìn)行分析，將兩個(gè)性格維度的量表數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總得到以下量表（圖三）。觀察圖標(biāo)可發(fā)現(xiàn)，感性與理性的被試者并不被內(nèi)向的性格維度影響。在外向的維度中理性的被試者在表行符號(hào)的選擇上產(chǎn)生了差異。理性且外向的被試者在表達(dá)憤怒的情緒時(shí)多用破口大罵的表情符號(hào)，可判斷這類人群的更愿意去爭辯、傾表達(dá)。這也恰好與外向的性格特點(diǎn)相吻合。在兩組數(shù)據(jù)圖表中還可發(fā)現(xiàn)并未產(chǎn)生明顯差異的性格偏向，針對這類被試者采用了訪談的方法進(jìn)行進(jìn)一步的了解。在訪談中得知這類被者會(huì)根據(jù)聊天對象和自己的親疏關(guān)系、職業(yè)關(guān)系來適當(dāng)調(diào)節(jié)自己的性格屬性。例如被試者在性格的自我評(píng)價(jià)和測試中都顯示出內(nèi)向和理性的特征，但是在和自己的閨蜜聊天時(shí)就多用齜牙、大哭、咒罵這樣的偏向外向性格的表情。這對后續(xù)的研究分析有很大的價(jià)值。

3.3 實(shí)驗(yàn)總結(jié)

通過研究發(fā)現(xiàn)用戶在表情符號(hào)的選擇上受性格因素的影響，并且有一定的明顯偏向。通過用戶訪談得知用戶在選擇表情符號(hào)上不僅受自身性格的影響，還會(huì)受到“隱性性格”的影響。在用社交軟件聊天的同時(shí)，用戶有一定的幾率會(huì)為自己選擇和自己本身性格有差異的性格作為自己“社交性格”。而這一特點(diǎn)也會(huì)在使用表情符號(hào)的偏向上顯現(xiàn)出來。這對后續(xù)的研究發(fā)現(xiàn)有一定的參考價(jià)值。

3.4 性格因素對表情符號(hào)設(shè)計(jì)的指導(dǎo)意義

用戶在使用表情符號(hào)時(shí)性格因素對其使用習(xí)慣是具有一定的影響的。而這一影響對于用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)是有很大幫助的?？捎糜谟脩羰褂玫谋砬榉?hào)的數(shù)量在不斷上升，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)市場上有超過800多個(gè)emoji表情符號(hào)，囊括了生活中方方面面。在iOS8.3的更新中又增加了可以選擇表情膚色的功能，這無疑例外是為了讓更多人有了更多的選擇。然而在眾多可供選擇的表情面前，用戶習(xí)慣使用的表情卻是相對固定的。我們可以分析用戶使用表情的習(xí)慣來為其自動(dòng)顯示常用表情。在現(xiàn)有的手機(jī)輸入法中優(yōu)先排列的是我最近的使用表情，這里有一部分是我常用的，有一部分則是我用的頻率較低只是為了表達(dá)某件事情而使用的。通過用戶使用表情的習(xí)慣和性格的正相關(guān)關(guān)系，可以為用戶優(yōu)先顯示適合用戶使用習(xí)慣的表情。技術(shù)上通過抓取用戶在一段時(shí)間上使用某類表情頻率的數(shù)據(jù)，優(yōu)先高頻表情，剔除或者后移低頻表情。例如一個(gè)用戶經(jīng)常表現(xiàn)為內(nèi)向且理性的性格，那么他的表情列表里就不會(huì)出現(xiàn)外向性格的高頻表情，減少了用戶的選擇成本。用戶使用表情的習(xí)慣和性格關(guān)系對表情本身的設(shè)計(jì)也起著一定的指導(dǎo)作用。通過建立一個(gè)完整的對應(yīng)體系，可以幫助表情設(shè)計(jì)者為不同性格人群來設(shè)計(jì)表情。

四 結(jié)論

通過對表情符號(hào)重度用戶的調(diào)查研究中發(fā)現(xiàn)，在表情符號(hào)選擇上會(huì)受到性格因素的影響。在用戶本身性格中性格偏向和表情的設(shè)計(jì)語言偏向呈相關(guān)性關(guān)系。例如內(nèi)向性格的人往往多用設(shè)計(jì)語言相對內(nèi)斂含蓄的表情符號(hào)。根據(jù)這結(jié)論我們可以延展開來，為不同的性格設(shè)計(jì)不同表情符號(hào)，也可以為表情符號(hào)上添加不同的性格特點(diǎn)。在用戶訪談中我們發(fā)現(xiàn)，面對聊天不同用戶也會(huì)適當(dāng)調(diào)節(jié)自身的性格偏向。根據(jù)這一現(xiàn)象可以收集用戶數(shù)據(jù)分析常用聯(lián)系人中最常收到的表情符號(hào)來判斷用戶與聊天對象的關(guān)系親疏，在聊天語境中可以適當(dāng)為用戶選擇匹配的表情符號(hào)。用戶使用表情符號(hào)與性格因素的相關(guān)關(guān)系為我們優(yōu)化用戶體驗(yàn)提供了理論支持，為后續(xù)的研究與表情符號(hào)設(shè)計(jì)提供了方向。