Emo-jional救援:研究人员创造了一种工具来测量表情符号中的情绪
对于那些盯着智能手机屏幕的笑脸，我们到底了解多少呢?想知道送信人是否真的幸福的人并不孤单。
多亏了UBC大学奥卡那根分校的两位同事，致力于更好地理解不断扩大的表情符号世界的研究人员现在有了一种新的工具来跟上技术的步伐——他们称之为多维词典表情符号(MLE)。
UBC大学奥肯那根分校的博士生丽贝卡·戈达尔和心理学副教授苏珊·霍尔茨曼博士在一篇题为《表情符号的多维词典:评估表情符号情感内容的新工具》的新论论文中发表了他们的发现。这项研究发表在杂志上心理学前沿．
”数字平台与此同时，沟通情感的策略也在不断进化，”戈达尔说。“我们很早就看到了这一点表情符号(表情符号的前身)，但表情符号在很大程度上取代了便利的角色情感沟通。与此同时，对表情符号的研究却落后于实际使用。研究人员没有足够的工具来衡量人们使用表情符号的方式和他们交流的情绪。”
戈达尔说，虽然表情符号很容易让人分心，但它们隐藏着一种隐藏的语言，尤其是在年轻人中间。任何研究数字通信的研究人员都必须考虑到情感信息emoji包含以获取消息的真实记帐。
戈达尔的MLE可以帮助研究人员破解编码语言及其背后的情感，而不仅仅是简单的消极和积极。
戈达尔分析了300万条推特帖子，并从2230名人类评分者那里收集了表情符号的情绪评分，以开发和验证MLE。
这个新词典由359个常见的表情符号组成，分为八种情绪(愤怒、期待、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤、惊讶和信任)和两种更广泛的情绪(积极和消极)。
负责这项研究的霍尔茨曼说:“现在大量的在线交流都包含了表情符号。”“从市场到心理健康研究我们希望这个新工具能帮助每个人更好地理解人们在网上交流的情绪。”
戈达尔看到了MLE的需求，因为人类交流正在迅速变化和发展。越来越多的人以比历史上任何时候都高的速度写作，但通常是在短时间通过社交媒体、电子邮件或短信。当人们面对面交谈时，他们会看到有助于翻译情绪的情感线索。当人们写信时，他们可以奢侈地用文字来解释大段大段的情感。在推特上，有280个字符。
但是人们在推特上发了很多，其中很多都是在公共领域。这是一个研究交流的诱人机会，戈达尔的词典可以帮助翻译。戈达尔正在UBCO继续她的博士学位，并将监测她的MLE的用处。她明白这项研究需要与时俱进，以跟上快速变化的数字通信世界的步伐。
戈达尔说:“我们知道表情符号的含义会随着时间的推移而变化。”“我们也知道青少年有多微妙，比如在短信中，他们往往会被新鲜事物所吸引。”
