北京市大學(xué)生在微博中的情緒表達傾向研究

1、<p>　　北京市大學(xué)生在微博中的情緒表達傾向研究</p><p>　?。?.北京化工大學(xué) 文法學(xué)院，北京 100029；2.中華女子學(xué)院學(xué)生處，北京 100101） </p><p>　　【摘 要】微博的一個主要功能是抒發(fā)用戶在日常生活中的所見所感，即情緒表達作用。本研究運用內(nèi)容分析法，分層隨機抽取北京市22所不同類型的高校中的221名大學(xué)生，借助情感傾向分析軟件分析其發(fā)布的3

2、42010條微博消息。結(jié)果表明，北京市高校大學(xué)生使用微博時的情緒表達以積極情緒為主，消極情緒表達的比例較低；大學(xué)生在微博上的情緒表達在性別上存在部分顯著，在學(xué)校類型上存在顯著差異，但在年級上的差異不顯著。 </p><p>　　【關(guān)鍵詞】微博；情緒表達傾向；大學(xué)生 </p><p>　　微博（microblogging 或 microblog）是“微型博客”的簡稱，短短數(shù)年之內(nèi)便成為互聯(lián)網(wǎng)

3、最為普及的應(yīng)用之一。大學(xué)生作為高學(xué)歷的年青人，對于新鮮事物十分敏感，使用微博也相當積極。微博的迅速普及引起了學(xué)者的濃厚興趣。有研究表明，用戶使用微博的首要原因并非分享和關(guān)注，而是自我表達；用戶在微博上最主要的行為就是“寫微博，發(fā)表自己觀點或發(fā)泄情緒”（占用戶的74%），主要發(fā)布的內(nèi)容是“個人心情感受”（占用戶的76%）。這說明使用微博進行態(tài)度表達和情緒表達是非常普遍的現(xiàn)象。因此，微博就成為了解互聯(lián)網(wǎng)用戶思想和情感的重要渠道。我們可以通過

4、對微博內(nèi)容的分析，得知大學(xué)生用戶在每條微博消息中的情緒表達傾向。對一段時間內(nèi)發(fā)表的微博消息進行統(tǒng)計分析，即可了解用戶在使用微博時情緒表達傾向的總體特點。 </p><p><b>　　一、問題 </b></p><p>　　國內(nèi)的大學(xué)生情緒表達性研究已經(jīng)得出一些比較一致的結(jié)論，如大學(xué)生在情緒表達上積極情緒表達較多，消極情緒表達較少，有時甚至傾向于掩飾或壓抑。另外，在性

5、別上存在顯著差異，大學(xué)女生的情緒表達多于男生。這些結(jié)果是通傳統(tǒng)的問卷調(diào)查或心理量表得到的，并且屬于大學(xué)生對日常生活中情感反應(yīng)的評價。本研究的主要目的是考察大學(xué)生在微博這個媒介中的情緒表達傾向。由于微博的虛擬情境和現(xiàn)實情境存在很大不同，人們在微博上發(fā)言時不需要過多考慮現(xiàn)實中身份的約束和他人對自己的態(tài)度，所以微博的發(fā)言相對而言更隱蔽、更自由、更開放。因此，本研究假設(shè)：（1）大學(xué)生在微博上有明顯的情緒表達傾向。（2）大學(xué)生在微博上的情緒表達傾

6、向存在顯著的性別差異。 </p><p><b>　　二、方法 </b></p><p>　　內(nèi)容分析法是新聞傳播學(xué)的主要研究方法之一，基本上所有的文本、音頻、視頻等媒介內(nèi)容都可以進行內(nèi)容分析。通過內(nèi)容分析可以對傳播進行描述，并對傳播的意義進行推論。微博的內(nèi)容主要由文本、圖片和視頻鏈接地址等要素構(gòu)成，本研究只針對微博的文本信息進行內(nèi)容分析，不包括圖片、視頻鏈接或顏文字

7、等內(nèi)容。 </p><p><b>　?。ㄒ唬┭芯繉ο?</b></p><p>　　本研究從目前用戶眾多的新浪微博中分層隨機抽取北京市大學(xué)生微博用戶共221名，這些用戶分別來自7所985高校，7所211高校和8所一般本科院校。具體抽樣情況見表1。 </p><p>　?。ǘ┭芯砍绦蚝凸ぞ?</p><p>　　1.

8、從北京市高校中分層隨機抽取樣本，確定被選取的大學(xué)。 </p><p>　　2. 在新浪微博中隨機抽取該大學(xué)的用戶，通過標簽及微博內(nèi)容確定該用戶的確是該校學(xué)生。 </p><p>　　3. 使用BlogDown4.2下載用戶發(fā)表的全部消息。截取的時間段為用戶創(chuàng)建日期至2012年4月下旬。為保證有足夠的內(nèi)容進行分析，每名用戶的消息數(shù)均在1000條以上。下載后經(jīng)整理，用戶最少的有效總消息數(shù)為96

9、9條，最多的為5811條，平均為1547.56條，所有用戶總消息數(shù)累計達342010條。 </p><p>　　4. 使用EXCEL 2010對消息進行初步整理，刪除空白消息或其它出錯的消息。 </p><p>　　5. 使用ROST情感傾向分析工具1.7.1.1對微博內(nèi)容進行情感傾向分析。開發(fā)者的介紹資料顯示，軟件統(tǒng)計分析的準確率接近80%。 </p><p>　

10、　6. 情感分析結(jié)果匯總后，使用IBM SPSS Statistics 19 進行后期的統(tǒng)計分析。 </p><p><b>　　三、結(jié)果和討論 </b></p><p>　?。ㄒ唬┍本└咝４髮W(xué)生使用微博的情緒表達傾向 </p><p>　　情感傾向分析工具將微博內(nèi)容的情緒表達傾向分為積極情緒、中性情緒和消極情緒三類，并把積極或消極的程度劃分為

11、一般、中度、高度三個水平。一般程度是指情緒表達傾向的權(quán)重得分在0～10之間，中度是指權(quán)重得分在10～20之間，高度是指權(quán)重得分在20以上。權(quán)重得分是由軟件開發(fā)者對中文詞匯進行大規(guī)模的詞頻分析后確定的。消極程度的劃分與積極程度的劃分在權(quán)重得分的數(shù)值上相同，但全部取負數(shù)。 </p><p>　　從表2可以看出，大學(xué)生用戶在使用微博時，其消息反映的情緒表達傾向兩項合計占88.6%，中性情緒占11.3%。這說明大學(xué)生經(jīng)常

12、性地使用微博表達其情緒，假設(shè)一得到驗證。同時這也再次證明了微博作為自媒體的“個性化”特點，表明用戶在使用微博時發(fā)布的主要內(nèi)容是個人心情感受。由表3和表4可知，積極情緒和消極情緒的表達是有所不同的。積極情緒的三種程度所占比例較高且比較接近，這說明不管何種程度的積極情緒，大學(xué)生都樂于表達；而消極情緒的三種程度所占的百分比較低，且隨著程度的升高而遞減，一般消極程度的表達最多，中度和高度的消極情緒表達迅速減少。這說明即使是在網(wǎng)絡(luò)這樣比較自由和開

13、放的虛擬情境下，消極情緒的表達仍然有一定程度的抑制或掩飾。這與蘇細清、呂薇等人的研究結(jié)果相同。 </p><p>　?。ǘ┪⒉┣榫w表達傾向的性別差異 </p><p>　　對數(shù)據(jù)進行性別差異的獨立樣本Mann-Whitney U檢驗，所得結(jié)果如表5所示。 </p><p>　　注：顯示漸進顯著性，顯著性水平是0.05 </p><p>　　

14、從表5可知，檢驗結(jié)果提示大學(xué)生情緒表達在性別上存在部分顯著差異，拒絕最初的虛無假設(shè)。男生和女生在積極情緒和消極情緒表達上的差異沒有達到顯著水平，而在中性情緒上存在顯著差異，男生表達的中性情緒比女生高2.77%（P=0.004 　?。ㄈ┪⒉┣榫w表達傾向的學(xué)校類型差異 </p><p>　　以學(xué)校類型分組進行檢驗，除了高度消極情緒表達無顯著差異外，結(jié)果提示拒絕學(xué)校類型間無顯著差異的假設(shè)，這說明不同類型高校學(xué)生間在

15、情緒表達和表達程度上有顯著差異。由于Kruskal-Wallis檢驗無法像單因素方差分析那樣進行post-hoc檢驗，因此三種類型高校間的具體差異需要進一步研究。 </p><p>　?。ㄋ模┪⒉┣榫w表達傾向的年級差異 </p><p>　　對數(shù)據(jù)進行年級差異的Kruskal-Wallis檢驗，結(jié)果提示保留原有虛無假設(shè)，即年級之間無顯著差異。發(fā)現(xiàn)在不同年級之間，無論是情緒表達傾向、積極情緒

16、的程度還是消極情緒的程度，均無顯著差異。也就是說，大學(xué)生在微博上的情緒表達傾向不受年級的影響。這與呂薇、鄧麗芳等人的研究結(jié)果是一致的。 </p><p><b>　　四、結(jié)論 </b></p><p>　　本研究以北京市不同類型高校的大學(xué)生為研究對象，對其發(fā)表的微博消息進行內(nèi)容分析，發(fā)現(xiàn)： </p><p>　?。ㄒ唬┐髮W(xué)生使用微博的一個主要功

17、能是表達自己的情緒，并且以表達積極情緒為主，不同程度的積極情緒比例較為接近；表達消極情緒的比例較低，主要是一般程度的消極情緒的表達，對于中度或高度消極情緒有明顯的抑制或掩飾傾向。 </p><p>　?。ǘ┐髮W(xué)生在微博上的情緒表達傾向存在部分顯著的性別差異，女生更傾向于表達積極情緒，男生更傾向于表達中性和消極情緒；女生的積極情緒表達程度比男生高，男生在一般程度的消極情緒上表達比女生多。 </p>

18、<p>　?。ㄈ┎煌愋透咝５拇髮W(xué)生在使用微博時的情緒表達傾向存在顯著差異，但具體差異需要進一步研究。 </p><p>　?。ㄋ模┐髮W(xué)生在微博上的情緒表達傾向在年級上的差異不顯著。 </p><p>　?。ū疚氖褂玫腞OST情感分析工具由武漢大學(xué)信息管理學(xué)院沈陽教授團隊開發(fā)，特此致謝。） </p><p><b>　　參考文獻 </b&

19、gt;</p><p>　　[1] 萬瑞數(shù)據(jù).微博媒體特性及用戶使用狀況研究報告[R].北京網(wǎng)絡(luò)媒體協(xié)會，2010. </p><p>　　[2] 邱均平，王日芬等.文獻計量內(nèi)容分析法[M].北京：國家圖書館出版社，2008. </p><p>　　[3] 蘇細清.中國大學(xué)生情緒體驗和表達性的探索研究[D].香港浸會大學(xué)，2004 </p><p

20、>　　[4] 呂薇，王振宏，付成榮.不同民族大學(xué)生情緒表達、情緒調(diào)節(jié)與心境特點的調(diào)查研究[J].西北民族大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2010，31（6）：87-92. </p><p>　　[5] 鄧麗芳，鄭日昌.大學(xué)生的情緒向性、表達性與心理健康關(guān)系的研究[J].心理發(fā)展與教育，2003，2：69-73. </p><p>　　[6] 張曉戍.大學(xué)生情緒向性、表達性與特質(zhì)孤獨的關(guān)系研究