[论文解读] Higher contagion and weaker ties mean anger spreads faster than joy in social media

Rui Fan, Ke Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 12, 2016

Misinformation and Its ImpactsSocial Sciences被引用 22

一句话总结

本研究分析了1100万条新浪微博博文，证明愤怒在社交媒体上的传播速度比喜悦更快，这是由于更高的传染性以及通过较弱社会关系的优先传播。通过计算社会科学方法，研究发现愤怒的快速传播源于更强的情绪传染性及其通过弱联系跨越社区边界的传播能力，为个人愤怒管理及网络愤怒情绪的控制提供了洞见。

ABSTRACT

Increasing evidence suggests that, similar to face-to-face communications, human emotions also spread in online social media. However, the mechanisms underlying this emotional contagion, for example, whether different feelings spread in unlikely ways or how the spread of emotions relates to the social network, is rarely investigated. Indeed, because of high costs and spatio-temporal limitations, explorations of this topic are challenging using conventional questionnaires or controlled experiments. Because they are collection points for natural affective responses of massive individuals, online social media sites offer an ideal proxy for tackling this issue from the perspective of computational social science. In this paper, based on the analysis of millions of tweets in Weibo, surprisingly, we find that anger is more contagious than joy, indicating that it can spark more angry follow-up tweets. Moreover, regarding dissemination in social networks, anger travels easily along weaker ties than joy, meaning that it can infiltrate different communities and break free of local traps because strangers share such content more often. Through a simple diffusion model, we reveal that greater contagion and weaker ties function cooperatively to speed up anger's spread. The diffusion of real-world events with different dominant emotions provides further testimony to the findings. To the best of our knowledge, this is the first time that quantitative long-term evidence has been presented that reveals a difference in the mechanism by which joy and anger are disseminated. Our findings shed light on both personal anger management in human communications and on controlling collective outrage in cyberspace.

研究动机与目标

• 探讨在线社交媒体中情绪传染的机制，特别是积极情绪与消极情绪之间的差异。
• 研究社交网络结构（尤其是关系强度）如何影响愤怒和喜悦等情绪的传播。
• 利用真实用户生成内容，提供关于情绪传染差异动力学的定量、长期证据。
• 探讨个人情绪调节与网络空间集体行为管理的启示。

提出的方法

• 本研究分析了约10万名新浪微博用户在六个月内发布的超过1100万条博文，以捕捉自然的情绪表达。
• 使用基于自然语言处理的情感分析，将情绪分为四种类型：喜悦、愤怒、厌恶和悲伤。
• 研究者采用扩散模型来模拟情绪传染，追踪情绪内容在社交网络中的传播过程。
• 基于互动频率和互惠性量化关系强度，区分强关系（频繁且互惠互动）与弱关系（互动稀疏或单向、非互惠连接）。
• 本研究采用纵向分析方法，追踪由现实世界事件引发的、具有特定主导情绪的事件中情绪的传播过程。
• 采用统计建模与网络分析方法，比较愤怒与喜悦传播的速度、影响范围及结构路径。

实验结果

研究问题

• RQ1 愤怒与喜悦在社交媒体中的传染率有何不同？
• RQ2 社会关系的强弱是否影响不同情绪（尤其是愤怒与喜悦）的传播？
• RQ3 情绪传染在多大程度上能跨越社区边界传播？弱关系在其中起到何种作用？
• RQ4 具有特定情感基调的现实世界事件如何影响愤怒与喜悦的传播动态？
• RQ5 是传染强度还是网络结构在主导愤怒的快速传播？

主要发现

• 愤怒显著比喜悦更具传染性，每条初始愤怒博文会引发更多后续的愤怒博文。
• 愤怒传播速度更快、范围更广，尤其通过较弱的社会关系传播，这些关系在社区之间起到桥梁作用。
• 弱关系更可能分享愤怒内容，使愤怒更容易突破局部群体，传播给陌生人。
• 喜悦往往局限于强关系社区内部，表现出聚类效应，限制了其在社区间的扩散。
• 更高的传染性与通过弱关系的优先传播相结合，形成协同效应，加速了愤怒的扩散。
• 在以愤怒或喜悦为主导情绪的现实世界事件中，观察到一致的传播模式，证实愤怒在自然环境中传播更快。