人們對手機螢幕上那些笑臉、哭臉等表情符號到底有多少暸解？如果你曾經想從別人傳送訊息的表情符號中解讀他們的心情，現在你有機會可以得到答案。多虧加拿大英屬哥倫比亞大學奧卡納干分校（UBC Okanagan）的研究人員，為了分析不斷擴大的表情符號世界，開發出一種新的技術可從中偵測情緒，稱為「表情符號的多維詞典」（MLE）。
研究團隊在一篇名為 〈表情符號的多維詞典：評估表情符號情緒內容的新工具〉 的論文中探索這個主題，並將發現刊登於《心理學前沿》（Frontiers in Psychology）期刊上。研究人員指出，隨著數位平台的普及，傳達情緒的策略也在不斷發展，表情符號在很大程度上已經承擔了促進人們情緒交流的角色。
然而一直以來，對表情符號的研究落後於實際使用，研究人員沒有足夠的工具來評估人們使用表情符號的方式和所交流的情緒。雖然人們可能很容易用表情符號來表達，但它們掩蓋了一些隱藏的想法，尤其是對於年輕人而言。任何研究數位通訊的科學家都必須思考表情符號中包含的情緒資訊，以獲得對訊息的真實理解。
解譯表情符號及其背後的情緒
研究團隊所開發「表情符號的多維詞典」（MLE），可以讓研究人員破解表情符號訊息及其背後的情緒，而且不只是簡單分為正面與負面。心理學家分析了 300 萬條推特（Twitter）上的貼文，並透過 2,230 位分析人員蒐集了表情符號的情緒評分，藉此開發和驗證這套工具。
據了解，表情符號的多維詞典由 359 個常見的表情符號所組成，這些表情符號根據 8 種情緒：憤怒、期待、厭惡、恐懼、喜悅、悲傷、驚訝和信任，和 2 種更廣泛的情緒分類：正面和負面，來進行評分。
舉例來說，研究中列出了最常用的 10 個表情符號，從最受歡迎的開始：臉上有喜悅的淚水😂、大哭的臉😭、紅色愛心❤️、在地板上滾動的笑臉🤣、懇求的臉🥺、合十的雙手🙏、愛心眼睛的笑臉😍、火🔥、有愛心的笑臉🥰和火花✨。
上述最常見的 10 個表情符號在正面情緒上的得分明顯高於負面情緒，更具體來說，這些表情符號在正面、期待、喜悅和信任的得分往通常較高，而在憤怒、厭惡、恐懼、悲傷和驚訝的得分則較低。
幫助人們更了解網路上的情緒交流
英屬哥倫比亞大學奧卡納干分校心理學教授霍爾茨曼博士（Susan Holtzman）強調，現在大量的線上交流都包含表情符號，從市場調查到心理健康研究，這個新工具有望能讓我們更好地了解其他人在網路上交流的情緒。
對於表情符號分析工具的需求，正因為人們交流方式變化而快速成長。越來越多人以前所未有的高速傳遞訊息，往往是透過社群媒體、電子郵件或簡訊。當人們面對面交談時，面部表情和肢體動作有助於表達情緒，當人們傳訊息時，則用文字、表情符號或其他多媒體素材來傳遞情緒。
人們在社群媒體平台發表了很多貼文，其中許多都是公開的，這是一個研究人類溝通的絕佳機會。表情符號的詞典可以幫助分析情緒，研究人員將繼續監測這套工具有多大用處，此外，表情符號的含義會隨著時間而變化，詞典可能需要不斷更新，來跟上快速變化的數位通訊時代。
文／孫珞軒、圖／巫俊郡
1.參考文獻：The Multidimensional Lexicon of Emojis: A New Tool to Assess the Emotional Content of Emojis
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