本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定代表《大眾科學》的觀點
電子郵件、即時通訊、簡訊和各種其他數字媒介通訊工具 (DMC) 的發展迅速且普遍。今天，大多數人，特別是年輕一代，都非常習慣每天使用這些通訊工具。DMC 似乎是首選的通訊方式。但 DMC 的普及迫使我們處理其主要問題：這些使用者如何澄清他們的意思、意圖和願望？
社交生活的需求
解釋社交資料的能力根植於我們的心智理論——我們理解自己和他人的心理狀態（信念、意圖、願望、知識等）的能力。這種認知發展反映了對其他人如何與世界聯絡的一些理解，從而可以預測行為。1 作為社會人，我們需要持續和頻繁地確認我們的社會地位。這種確認對於維護我們的社交網路至關重要——我們需要能夠衡量我們與他人關係的狀態。
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研究表明，心智化能力減弱的兒童會找到其他方法來成功解讀非語言社交和視覺線索2-6，這表明心智化能力對於社交生活是必要的。數字媒介通訊，如簡訊和即時通訊，不易實現社交生物反饋。然而，網路溝通者仍然找到了線上傳達信念、願望、意圖、欺騙和知識的方法，這可能反映了在數字媒體中保留心智化能力的努力。
數字媒介通訊的挑戰
在最基本的形式中，DMC 是基於文字的，儘管視訊會議技術的發展表明 DMC 仍在發展。對 DMC 的最大批評之一是缺乏非語言線索，而非語言線索是說話者含義的重要指標，尤其是在訊息含糊不清時。
電子郵件溝通者都非常熟悉這個問題。畢竟，在言語中，相同的陳述會根據語氣、表情、強調、語調和手勢而具有多種含義。言語不僅傳達了所說的內容，還傳達瞭如何說——因此，也向感興趣的人揭示了說話者的一些想法。在像電子郵件這樣的純文字環境中，只有打字員知道是否應該用諷刺的語氣閱讀某句話。
在 20 世紀 80 年代末和 90 年代初，聊天室的受歡迎程度急劇增長。在這些論壇中釋出訊息的個人會試圖使用諷刺或反諷的語氣，但發現由於缺乏社交線索，他們的訊息被非常認真地對待。這導致了爭論和“口水戰”，其中冒犯性發帖者的性格被帶有貶義的評論剖析，有時會導致冒犯者被禁止進入該聊天室。7,8
為了幫助解決歧義，精通技術的使用者轉向了表情符號：“字形，通常代表風格化的面部表情，主要由標點符號的短序列建立，旨在傳達電子郵件中的情感基調。”7 表情符號的出現提醒我們解釋社交生活中社交資料的重要性。我們一生中的大部分時間都在網上度過——從購物、銀行、電子郵件，到魔獸世界等線上遊戲網路，以及 SecondLife 等虛擬社群——而我們對心智理論的需求仍然沒有改變。
表情符號一直是解決這個問題的方法之一。Emoticon Universe 網站列出了 300 多個表情符號。這些眾多的符號幫助我們在網上表達自己，並表明需要在虛擬領域中讓我們被理解。
評估表情符號的使用
如果表情符號在基於文字的 DMC 中，在缺乏現成的非語言和視覺線索的情況下，確實傳達了不同的和微妙的含義，那麼它們是否可以被有意地用來操縱群體平衡？在與高中生、大學生和年輕專業人士的非正式討論中，出現了以下主題
DMC 提供了一種有效且簡便的方法，可以在一天中與人保持聯絡，並且很容易進行多工處理。
表情符號是數字媒介通訊中公認的元素。
表情符號幫助使用者隱含地表達語氣和含義，從而實現更細緻的基於文字的對話。
一位大學年齡的簡訊使用者表示：“簡訊很簡單——無論你走到哪裡都可以保持聯絡，但如果沒有笑臉[表情符號]，就很容易誤解事情。”
這種觀點與關於大學生為何以及如何使用即時通訊來維持個人關係的研究相符：參與者主要使用 IM 與朋友交流，表情符號和 emotext（網路俚語）與 IM 高度整合。9 表情符號為使用者提供了反饋迴圈，如下面從 Facebook 頁面複製的對話所示（語法和拼寫均按原始帖子中的形式保留）。
Facebook 示例 1
狀態：杜克大學贏了！生活真美好！
評論：你知道嗎，我開始覺得 Facebook 的“贊”功能非常偏頗。如果你可以選擇給某事物點贊，你應該也能夠給它點踩。但在那之前……
杜克大學：踩. =]
表情符號幫助作者表達和檢查在初始訊息生成期間可能不清楚的陳述，但它們也幫助受眾解讀冰冷的文字並理解作者希望傳達的含義。在示例 1 中，有人釋出訊息表達杜克大學籃球隊贏得比賽的喜悅。儘管沒有表情符號，但語氣顯然是慶祝的。回覆者的評論意在不同意原始發帖者，但並非惡意。在句子末尾新增笑臉表情符號表明受眾——以及原始狀態的所有者——不應將評論看得太認真。如果評論以不同的表情符號結尾，則解釋會有所不同。例如，“杜克大學：踩. >:/”賦予該陳述憤怒的語調。
Facebook 示例 2
狀態：Pisco 和 Meade 已經去了一個更好的地方。安息吧，我心愛的水螈。
評論 1：不…… :*( 我很抱歉。可憐的 Pisco，可憐的 Meade，我愛你們！
評論 2：幾年前我養了兩隻小蜥蜴，也發生了同樣的事情。:-[ 我很抱歉。
評論 3：哦，天哪——我很抱歉。我的魚死了我也會哭——至少是那些有個性的魚。
表情符號為 DMC 使用者提供了回覆的指令碼。例如，看到好朋友發來悲傷的表情 :-[ 可能會促使你詢問他們今天過得怎麼樣，發生了什麼事，或者可能讓你知道你應該給他們一點空間。在示例 2 中，使用者釋出了她的寵物水螈去世的訊息。回覆包括哭泣的表情符號（評論 1）和悲傷的表情符號（評論 2）。這兩個評論都旨在同情原始發帖者。沒有同情表情符號的評論仍然是同情的（評論 3），但適當表情符號的存在公開確認了作者的同情。
解決數字媒體中的歧義
隨著 Twitter 等微博網站的日益普及，數字溝通者必須找到既清晰又簡潔地表達思想和想法的方法。
在邁克爾·傑克遜去世後，人們轉向 Twitter 分享這一訊息以及他們的悲傷。Web Ecology Project 的研究人員對推文進行了情感分析，以確定釋出關於邁克爾·傑克遜去世推文的人是否比平時更不快樂。為了評估此資訊，他們透過 ANEW 分析（英語單詞情感規範）收集了統計資料，結果顯示，與日常推文相比，關於邁克爾·傑克遜的推文的效價得分較低。效價是衡量快樂與不快樂的指標；較高的分數表示更高的快樂度。
總體而言，評分者表示約 75% 的 346 條推文表達了悲傷，但發現相當多的推文難以解讀。10 數字通訊發生在人與人之間，而人類沒有能力透過統計來確定動機、意圖和願望。人類需要社交線索。評分者在解讀這些陳述的語氣時遇到的困難強烈表明需要心智理論工具——並且在本研究中得到了印證，因為受訪者表示，當社交線索缺失時，例如在第三位評論員評論 Pisco 和 Meade 去世的情況下，很難解讀語氣。
表情符號提供社交生物反饋，並使簡訊和即時訊息更具人情味。例如，在沒有社交提示的情況下，“你遲到了”在虛擬聊天中可能會被解讀為嚴肅/生氣。表情符號的放置改變了陳述的語氣：“你遲到了 ;p”暗示說話者在開玩笑，該陳述不應被認真對待——類似於示例 1。表情符號將使用者的一些個性融入到數字交流中——實際上是透過使用不同的語調使其成為對話。這些型別的細微差別非常重要，因為它允許透過數字媒體維護關係。
數字媒體中的文化相關性
隨著 DMC 成為主要的通訊方式，它正在被調整以支援和維護我們的社交網路。這種調整在表情符號的文化修改中顯而易見。例如，東亞人側重於眼睛來區分面部表情，研究人員認為，這表明在表達情感方面存在文化特異性。11 在最近的一項研究中，一組西方白種人和一組東亞人觀察了顯示以下情緒的面孔：快樂、悲傷、驚訝、恐懼、厭惡、憤怒和中性。這些表情以這種方式標記，是因為它們使用了根據面部動作編碼系統與這些情緒相關的特定肌肉。
對東亞國家流行的表情符號的評論確實揭示了改變“眼睛”來表達表情的趨勢。例如，西方的快樂表情符號包括以下幾種：: ) 或 : D。東亞的快樂表情符號通常描繪如下：(^_^) 或 (^.^)。在第二個東亞示例中，嘴巴完全被省略了——這種變體不僅被廣泛接受，而且支援了西方表情符號利用整個“面部”，而東亞表情符號依賴“眼睛”來傳達情感的研究。
通訊民主化
總的來說，表情符號的文化發展加強了 DMC 中個人元素的需求。表情符號新增的細微差別需要對受眾有意義——這就是為什麼即使使用表情符號的標準變得普遍，一套標準的表情符號也是不夠的。表情符號的文化發展也強調了表情符號對於數字媒介通訊和維護我們的社交網路變得多麼重要。我們看到表情符號的文化變異這一事實表明，表情符號正被用於連線人們——透過限制社交生物反饋固有的共享資訊的方法來幫助人們相互理解。
隨著我們越來越多地在網上進行生活交易，並找到線上有效溝通的方式，我們能夠分享的內容對於塑造我們的整體世界變得重要。研究人員提出“數字商品的創造和分發已經民主化”。12 社交網路的建立和發展使得創意和智慧財產權的輕鬆共享成為可能。對此，我將補充一點，這些努力得到了 DMC 工具（如表情符號）的幫助，這些工具使共享的想法能夠被理解——不僅在內容方面，而且在作者的含義方面也是如此。
註釋
1. Wellman H, Liu. D. 2004. | 2. Roch-Levecq A. 2006. | 3. Wimmer H, Perner J. 1983. | 4. Fraiberg S. 1974. | 5. Minter ME, Hobson RP, Pring, L. 1991. | 6. Fogel A. 1977. | 7. Russell, Kay 2002. | 8. Wolf A. 2000. | 9. Kindred J, Roper S. 2004. | 10. Kim E, Gilbert S. 2009. | 11. Jack R, Blais C, Scheepers C, Schyns P, Caldara R. 2009. | 12. Bakshy E, Karrer B, 和 Adamic LA. 2009.
引用
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Kim E, Gilbert S. 在 140 個字元中檢測悲傷。Web Ecology Project (2009) http://www.webecologyproject.org/2009/08/detecting-sadness-in-140-characters/ （2010 年 5 月 15 日訪問）
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Minter ME, Hobson RP, Pring, L. (1991). 先天性失明兒童對聲音表達的情緒的識別。《視覺障礙與失明雜誌》，85 (10), 411-415
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