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    非言語傳播學(xué)視角下的微信表情圖標(biāo)情感表達(dá)分析

    2018-01-25 12:12:50劉仲謀
    新媒體研究 2018年20期

    摘 要 在新媒體時(shí)代,微信類的社交媒體霸占了中國人使用手機(jī)的大半時(shí)間,而在微信類社交媒體平臺(tái)上使用表情圖標(biāo)輔助文字表達(dá)語氣與情感的行為則鮮有研究。在非言語傳播學(xué)理論視角下,微信環(huán)境內(nèi)的表情圖標(biāo)對(duì)文字表達(dá)起到了語氣增強(qiáng)、軟化和明確三種修飾作用。

    關(guān)鍵詞 表情圖標(biāo);非言語傳播學(xué);網(wǎng)絡(luò)媒介傳播

    中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-0360(2018)20-0001-04

    1 表情圖標(biāo)(Emoji)的發(fā)展沿革

    1982年9月19日,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的斯科特·法爾曼教授在學(xué)校論壇上發(fā)帖,建議使用“:-)”在文字之后來表示玩笑意,使用“:-(”表示自己沒有在說玩笑話。這是歷史上第一次有人正式使用表情符號(hào)(emoticon)來表示語氣,以補(bǔ)充屏幕上文字聊天無法傳遞的、面對(duì)面交流(Face-to-face communication)才能表達(dá)的說話者的心情等細(xì)節(jié)。隨后數(shù)年,橫向的表情符號(hào)(如“:-)”)在歐美流行起來,豎向的表情符號(hào)(如“(*^▽^*)”)則在亞洲風(fēng)行。

    在1999年,日本人栗田穰崇以天氣圖標(biāo)、股票符號(hào)、中文文字和路標(biāo)標(biāo)志為靈感,創(chuàng)造出了一套180個(gè)12×12像素的表情符號(hào)。表情的編寫則使用了統(tǒng)一碼(Unicode),使表情圖標(biāo)可以跨不同系統(tǒng)、不同平臺(tái)進(jìn)行傳播。表情圖標(biāo)常常被稱為表情符號(hào)的“升級(jí)版”,并且在逐漸替代后者(Pavalanathan & Eisenstein 2016)。2007年,安卓系統(tǒng)使用了表情圖標(biāo),2009年蘋果的iOS系統(tǒng)也更新了600余個(gè)表情圖標(biāo)。于是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)的幾年內(nèi),表情圖標(biāo)的使用席卷了全球——包括微信、微博、臉書(Facebook)、推特(Twitter)等在內(nèi)的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)都允許表情符號(hào)的使用。

    現(xiàn)如今,表情符號(hào)已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)傳播中溝通不可或缺的一部分?!杜=蛟~典》甚至將2015年年度詞匯的殊榮頒給了全球網(wǎng)民最愛的“笑哭”表情。2017年中山大學(xué)一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)顯示,僅在QQ平臺(tái),一年被使用最多次數(shù)的表情“呲牙”就被使用了303億次。足見中國乃至全球范圍內(nèi),表情圖標(biāo)的火爆程度。

    2 文獻(xiàn)綜述

    非言語傳播學(xué)研究面對(duì)面交流場景下,包括面部表情、身體動(dòng)作、手勢、距離、語氣等語言文字本身以外的傳播內(nèi)容。學(xué)界認(rèn)為,非言語傳播是面對(duì)面交流中不可或缺的一部分,為后天養(yǎng)成的溝通模式,且通常是說話者在無意識(shí)的狀態(tài)下表現(xiàn)出來,因此格外真實(shí)。在網(wǎng)絡(luò)溝通中,表情圖標(biāo)以及早先時(shí)期的表情符號(hào)代替了面對(duì)面交流中的非言語傳播因素,輔助網(wǎng)絡(luò)媒介上的文字溝通。

    Churches,Nicholls,Thiessen,Kohler and Keage一項(xiàng)調(diào)查顯示,表情符號(hào)和面部表情有著類似的表意效果:成年人在觀看表情符號(hào)時(shí),所激活的大腦皮層部分與觀看人類面部表情激活的皮層部分相同。但值得注意的是,這種識(shí)別是后天養(yǎng)成而非先天存在,因?yàn)橄嗤瑢?shí)驗(yàn)下,嬰兒卻沒有出現(xiàn)相同的結(jié)果。許多學(xué)者的研究都表明表情符號(hào)與面部表情一樣,起到了情緒表達(dá)的作用(Pavalanathan and Eisenstein 2015)。

    根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù),Novak et al.研究了表情圖標(biāo)的使用人氣,并且列出了推特表情情感強(qiáng)度排行。研究表明,大多數(shù)表情圖標(biāo)的情感意義都偏向正面、積極,而不論表意正面還是負(fù)面,表情圖標(biāo)所被人們賦予的感情越強(qiáng)烈,被使用的頻率就越強(qiáng)。Miller等人則用問卷調(diào)查的形式研究了獨(dú)立使用表情圖標(biāo)時(shí)引發(fā)的表意歧義現(xiàn)象。他們發(fā)現(xiàn),一種表情圖標(biāo)可能有多種解讀,因此導(dǎo)致了交流上的誤會(huì)。

    學(xué)界的研究大多集中在獨(dú)立使用的表情圖標(biāo)上,很少關(guān)注在和文字搭配使用情況下對(duì)文字整體表意的影響。然而,大多數(shù)情況下,表情圖標(biāo)并非獨(dú)立使用,而是搭配文字進(jìn)行輔助表意,這一點(diǎn)與面對(duì)面交流中面部表情起到的作用類似。Miller et al.在集中研究了表情圖標(biāo)獨(dú)立使用時(shí)的表意效果后,也著重強(qiáng)調(diào)了希望將來的研究重點(diǎn)集中在文字環(huán)境中表情圖標(biāo)的意義。顯然,這部分研究在學(xué)界尚有缺失。

    值得注意的是,對(duì)于表情圖標(biāo)的研究發(fā)現(xiàn)與非言語傳播學(xué)中對(duì)面部表情的研究發(fā)現(xiàn)類似:表情圖標(biāo)與文字的互動(dòng)機(jī)制與表情和面對(duì)面交流中語言與面部表情的互動(dòng)機(jī)制十分相似,都可以起到規(guī)范、修飾甚至控制文字語義信息傳達(dá)的作用。根據(jù)非言語傳播學(xué)研究結(jié)論,當(dāng)非言語信息與口述語言感情色彩相符時(shí),非言語信息可以起到加強(qiáng)語言情緒色彩的作用;當(dāng)非言語信息與口述語言感情色彩相反時(shí),對(duì)說話者傳遞信息的解讀則有可能出現(xiàn)歧義;表情等非言語信息是人們用來柔化、中和言語信息直接意義的重要工具。

    因此,根據(jù)非言語傳播學(xué)中面部表情對(duì)語氣修飾的三種作用,研究假設(shè),比起文字單獨(dú)出現(xiàn),表情圖標(biāo)和文字一起出現(xiàn)時(shí)。

    1)當(dāng)表情圖標(biāo)與文字的情緒色彩相符時(shí),表情圖標(biāo)增強(qiáng)文字的情緒色彩。

    2)當(dāng)表情圖標(biāo)感情色彩偏向中性時(shí),表情圖標(biāo)減弱文字的情緒色彩。

    3)表情圖標(biāo)增強(qiáng)文字的情緒色彩相反時(shí),表情圖標(biāo)造成文字的情緒色彩解讀的歧義。

    3 研究方法

    有研究表明,人們表達(dá)心情和語氣的方式由其所屬的文化群體決定。因而,熟悉同一網(wǎng)絡(luò)表情亞文化的群體對(duì)相同的文字信息、表情符號(hào)有著相近的解讀。因此,為驗(yàn)證如上幾個(gè)假設(shè),本研究采集了年齡、線上社交網(wǎng)絡(luò)使用習(xí)慣相近的群體——對(duì)北京外國語大學(xué)英語學(xué)院、國際商學(xué)院15級(jí)本科生進(jìn)行了線上問卷調(diào)查。本研究共采集247個(gè)樣本,其中195個(gè)有效。問卷從微信群轉(zhuǎn)發(fā),并只研究微信表情,因?yàn)樵诓煌僮飨到y(tǒng)中,微信表情的形態(tài)相同。

    問卷首先采集了用戶的性別與表情圖標(biāo)使用頻率信息,而后用李克特量表(Likert scale)采集了用戶對(duì)文字消息、表情圖標(biāo)和二者結(jié)合在一起的消息的情感色彩打分。其中-5分指感情色彩極度負(fù)面,5分指感情色彩極度正面。

    根據(jù)騰訊《QQ年度表情大數(shù)據(jù)》《中國網(wǎng)民表情報(bào)告》,本研究選取了中國網(wǎng)民10個(gè)最常用的表情圖標(biāo),包括3個(gè)感情色彩正面表情、4個(gè)感情色彩中性表情、3個(gè)感情色彩負(fù)面表情。根據(jù)測試問卷的結(jié)果,研究選取了感情色彩正面和負(fù)面的文字消息各10句。問卷首先采集了用戶對(duì)10個(gè)表情圖標(biāo)的感情色彩的打分,而后采集了對(duì)20句文字消息的感情色彩打分,最后采集了20個(gè)用戶對(duì)“句子+表情圖標(biāo)”消息的感情色彩打分。其中問卷設(shè)置和假設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系見表1。

    本研究所采集的“句子+表情圖標(biāo)”消息全部來源于真實(shí)的微信群、微信朋友圈,且符合以下幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn):第一,消息為純中文消息;第二,消息中只含有一個(gè)不重復(fù)出現(xiàn)的表情圖標(biāo);第三,消息文字有著無上下文也可以清楚理解的語義;四,情感表達(dá)性大于信息傳遞性。

    4 研究發(fā)現(xiàn)

    4.1 假設(shè)一驗(yàn)證結(jié)果

    如表2所示,除S消息以外,所有句子中的表情圖標(biāo)都增強(qiáng)了句子中文字的感情色彩,因此假設(shè)一得到驗(yàn)證成立,即當(dāng)表情圖標(biāo)與文字的情緒色彩相符時(shí),表情圖標(biāo)增強(qiáng)文字的情緒色彩。

    4.2 假設(shè)二驗(yàn)證結(jié)果

    如表3所示,除J消息以外,所有句子中的中性表情圖標(biāo)都減弱了句子中文字的感情色彩,因此假設(shè)二得到驗(yàn)證成立,即當(dāng)表情圖標(biāo)感情色彩偏向中性時(shí),表情圖標(biāo)減弱文字的情緒色彩。

    4.3 假設(shè)三驗(yàn)證結(jié)果

    如表4所示,除A、E消息以外,所有句子中的表情圖標(biāo)都減少了句子中文字的感情色彩解讀的歧義,因此假設(shè)三驗(yàn)證得到了與假設(shè)完全相反的結(jié)果,即當(dāng)表情圖標(biāo)感情色彩偏向中性時(shí),表情圖標(biāo)減弱文字的情緒色彩。

    5 傳播學(xué)視角下的表情圖標(biāo)(Emoji)的三種語氣修飾作用

    1)語氣增強(qiáng)作用。在表情圖標(biāo)與文字中的語義都為正面或負(fù)面時(shí),表情圖標(biāo)可以增強(qiáng)文字的語氣。比如,微信自帶表情圖表中的“大哭”表情與表意傷心的文字表達(dá)連用時(shí),會(huì)比單獨(dú)的文字表達(dá)表現(xiàn)出更強(qiáng)烈的負(fù)面情緒。這與學(xué)界對(duì)于表情符號(hào)的研究成果基本相符,但西方學(xué)界研究曾發(fā)現(xiàn)“:-(”對(duì)負(fù)面文字語氣加強(qiáng)的程度不明顯,而表情圖標(biāo)則不同,對(duì)文字的負(fù)面表達(dá)有著明顯的語氣加強(qiáng)作用。這是因?yàn)槲⑿胖械谋砬閳D標(biāo)對(duì)眼睛部位的展現(xiàn)程度更為細(xì)節(jié)化,且在強(qiáng)調(diào)負(fù)面語氣時(shí),淚水比起表情符號(hào)中下垂的嘴角有著更明顯的表達(dá)。西方學(xué)界研究發(fā)現(xiàn)“:-(”對(duì)負(fù)面文字語氣加強(qiáng)的程度不明顯,也可能是因?yàn)槲鞣绞褂酶?xì)節(jié)化的豎向表情符號(hào)(如“o(TωT)o”)的習(xí)慣較少。

    2)語氣軟化作用。在文字明顯出現(xiàn)正面或者負(fù)面語氣時(shí),中性表情圖標(biāo)可以起到軟化文字語氣的作用,這與學(xué)界對(duì)于表情符號(hào)的研究結(jié)果類似——研究表明,當(dāng)人們表達(dá)拒絕、請(qǐng)求甚至抱怨時(shí),表情符號(hào)都可以起到柔化語氣的作用(Dresner and Herring 2010)。如同表情符號(hào),表情圖標(biāo)也有著靈活的使用場景。在占據(jù)中國人80%手機(jī)使用時(shí)間的微信環(huán)境下,中性表情圖標(biāo)可以使一段純文字對(duì)話變得更輕松活潑,并且?guī)椭褂谜吒_地表達(dá)自己的意思。同時(shí),在指令性的語言環(huán)境中,表情圖標(biāo)也可以讓一段對(duì)話變得更客氣、更有趣、不那么嚴(yán)肅干癟。起到類似作用的中性表情圖標(biāo)沒有表達(dá)明確的正面或者負(fù)面情緒,反而同時(shí)包含著正面和負(fù)面元素。以“捂臉”表情為例,捂臉的手表明使用者心情并不是純粹的不滿或傷心,而是頗有幾分自嘲和無奈。而夸張的藍(lán)色淚水和大笑的嘴角則互為矛盾的正反面,給與了這個(gè)表情符號(hào)豐富的想象空間——這類表情圖標(biāo)因?yàn)榧扔姓嬖?,也有?fù)面元素,可以用于輔助較為正面或較為負(fù)面的文字表達(dá),起到軟化語氣的作用,將文字的語氣修飾得更溫和。也正因?yàn)橛兄S富廣泛的應(yīng)用場景,中性表情圖標(biāo)如“捂臉”和“笑哭”成為了最受歡迎、最流行的表情圖標(biāo)。

    3)語氣明確作用。當(dāng)文字表述容易引起語氣解讀的歧義時(shí),表情圖標(biāo)可以起到明確語義的作用。這也與學(xué)界對(duì)于表情符號(hào)的研究結(jié)果基本相符。學(xué)者發(fā)現(xiàn),人們使用表情符號(hào)來避免純文字溝通中出現(xiàn)的語氣歧義現(xiàn)象。比如,人們可以使用如“: P” “; )”之類的表情輔助文字表述,來表達(dá)反諷或者玩笑意,如在面對(duì)面交流中在一句嚴(yán)肅的話語之后加上一個(gè)俏皮的眨眼,清楚地表達(dá)自己的玩笑意,以減少歧義的可能。這種用法在表情圖標(biāo)時(shí)代依然流行。比如在微信環(huán)境中,“微笑”“再見”表情被年輕人廣泛地賦予了反諷的意義。一句不知是否真心的“她今天可真美”加上“微笑”表情圖標(biāo)則會(huì)被清楚地解讀為是一句諷刺,而非真心稱贊。這種用法于年輕人群中十分流行,不僅增加了表意的準(zhǔn)確性和便捷性,也增加了網(wǎng)絡(luò)溝通的趣味性。但也值得注意的是,語義明確效應(yīng)只適用于理解同一種網(wǎng)絡(luò)亞文化的受眾,不習(xí)慣諷刺用法的用戶對(duì)于“微笑”等表情的解讀則停留在“微笑”的本意上,即一個(gè)不含惡意的微笑。

    6 結(jié)束語

    非言語傳播學(xué)認(rèn)為,在面對(duì)面?zhèn)鞑ブ校哉Z和非言語傳播共同構(gòu)成溝通的兩大部分,言語一般用來傳播思想,而非言語則用來傳播情感。在面對(duì)面交流中,63%的社交性信息都由非言語行為傳播。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,單純的文字傳播則無法滿足溝通需求。尤其是在微信類的移動(dòng)社交平臺(tái)上,表情圖標(biāo)則成為了網(wǎng)絡(luò)傳播中的“非言語因素”,來修飾溝通者之間試圖表達(dá)的情緒和語氣,避免誤會(huì)的發(fā)生。

    人們?cè)诒磉_(dá)情感時(shí),相比于文字語言的表達(dá),更多地使用面部表情。達(dá)爾文認(rèn)為,面部肌肉的進(jìn)化發(fā)展就是因?yàn)槲淖终Z言信息不足以表達(dá)情感,面部表情往往與一個(gè)人的心情和所伴隨的言語中的語氣情感相關(guān)。在網(wǎng)絡(luò)媒介傳播中,表情圖標(biāo)對(duì)應(yīng)面對(duì)面?zhèn)鞑ブ械姆茄哉Z交際要素面部表情,可以起到語氣強(qiáng)化、語氣軟化和語氣明確的作用,輔助、修飾談話者的語氣和情感表達(dá)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]Pavalanathan,U.,& Eisenstein,J. Emoticons vs. emoji on twitter:a causal inference approach[J].Computer Science,2010,13(3):123-134.

    [2]Churches,O., Nicholls,M., Thiessen, M., Kohler, M., & Keage, H.Emoticons in mind:an event-related potential study[J].Social Neuroscience,2014,9(2),196.

    [3]Novak, P.K., Smailovi?, J., Sluban, B., and Mozeti?, I. Sentiment of Emoji [J]. PloS One, 2015, 10(12):167-183.

    [4]Miller, Hannah J., Jacob Thebault-Spieker, Shuo Chang, Isaac Johnson, Loren Terveen, and Brent Hecht. “Blissfully happy” or “ready to fight”: varying interpretations of emoji [C] //Proc of ICWSM 16. Cologne, 2016:30-45.

    [5]Dresner,E.,&Herring,S.C.Functions of the nonverbal in CMC:emoticons and illocutionary force[J].Communication Theory,2010,20(3),249–268.

    作者簡介:劉仲謀,本科在讀,研究方向?yàn)榭缥幕瘋鞑ァ?/p>

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