オンラインコミュニケーションの感情:もう少し深く見てみよう
感情がオンラインのやり取りや会話にどう影響するかを理解すること。
Yishan Luo, Didier Sornette, Sandro Claudio Lera
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目次
感情は他人との関わり方の大きな部分を占めてるよね。決断をする手助けになったり、友達とつながったり、自分を表現するのに役立ったりする。最近、私たちの会話の多くはオンライン上、特にYouTubeのライブチャットみたいな場所で行われるようになった。このオンラインコミュニケーションの移行は、感情の表現と解釈の仕方を変えちゃった。
コミュニケーションの変化
最近数年で、対面ではなくインターネットでの会話が増えてきたよね。スマホやコンピュータのおかげで、どこからでもディスカッションに参加しやすくなった。便利ではあるけど、オンラインのコミュニケーションは時々、感情をより強く感じさせたり、対面の環境とは違った感じにしたりすることがある。
面白いポイントは、オンラインの会話では実際の人と自動システムやボットの返信の境界線が曖昧になることがあること。画面の向こうに誰がいるのか判断が難しくて、これがオンラインの感情を研究する必要性を高めてるんだ。
オンラインでの感情のやり取り
研究者たちは、これらのオンライン会話の中で異なる感情がどのように広がるのかを見始めてる。例えば、幸せみたいなポジティブな感情はより感染しやすいことが観察されてる。一人が何か嬉しいことをシェアすると、他の人も同じように反応しやすくなる。一方で、怒りや悲しみといったネガティブな感情は、人々の心に長く残って、今後の会話の関わり方に影響を与えることもある。
オンラインの環境には、対面のやり取りにある顔の表情やボディランゲージといった手がかりがないから、誤解や感情の誇張が起こることがある。例えば、誰かが動画に悲しいコメントを投稿すると、他の人が強く反応することがあるけど、その反応は元のメッセージの誤解に基づいてるかもしれない。
社会的なつながりの役割
オンラインでチャットしてるときの感情は、他の人に影響されやすいってことが分かってきた。誰かが友達が幸せを表現しているのを見ると、その気分に乗っかりやすくなる。同じように、ネガティブなコメントを見てると、自分の不満をシェアしたくなるかもしれない。このコミュニケーションの社会的な側面はすごく重要なんだ。他の人とのやり取りは、ただ動画を受動的に見るだけよりも、感情の表現が3倍から5倍強くなる可能性があるって言われてる。
ビデオコンテンツの影響
動画の内容も感情を形作る役割を果たすよね。例えば、面白い動画は喜びを引き起こすかもしれないし、真剣なものは悲しみや怒りをもたらすこともある。研究者たちは、動画の内容が特定の感情反応を引き起こすことを発見した。人々は見たものに反応するけど、チャットでその感情を表現する方法は他の人の発言により影響されることが多い。
ライブチャットでの出来事
ライブチャットでは、視聴者が動画が再生されている間にリアルタイムでコメントできるから、感情がより活発に流れるように感じる。ユーザーが仲間の興奮や不満を見ていると、自分も同じように感情を表現しやすくなる。ライブイベント中に行われるコメントは、事前に録画された動画に対するコメントよりも強い傾向がある。
例えば、スキャンダルのような深刻なトピックについてコンテンツを見ていると、ディスカッションがすぐに盛り上がることがある。ユーザーはその話題について意見や不満をシェアすることで、感情の反応の連鎖を生み出すかもしれない。
感情の引き金
これらの感情を分析して理解するために、研究者たちは喜び、悲しみ、怒り、恐れ、驚き、嫌悪の6つの基本的な感情を調べた。目指しているのは、これらの感情がライブチャットのコメントでどのように現れるのか、そしてそれらが互いにどのように影響し合うのかを見ること。
例えば、誰かが動画の中で何かに対する怒りを表現すると、他のユーザーも同じような感情を共有したり、その状況について冗談を言って喜びを表現したりすることがある。このように感情は互いに影響し合い、会話全体のトーンを形作ることがある。
感情の研究
これらの相互作用を研究するために、研究者たちはさまざまなYouTube動画から集められた大量のライブチャットメッセージを調べた。分析の目的は、各感情がどれくらいコメントに現れ、ライブイベント中にどのように変化するのかを特定することだった。
研究者たちは、喜びを表現するメッセージがより頻繁に現れ、ユーザー間で広がりやすいことを発見した。喜びは会話を盛り上げるようで、多くのユーザーが幸せなコメントを追加することがあった。一方で、悲しみや怒りを示すメッセージは影響力があるものの、広がりやすくはないけど、視聴者の気分に強い持続的な影響を与えることがあった。
ポジティブとネガティブのバランス
興味深いことに、喜びは広がりやすいけど、ネガティブな感情はより長く心に残る印象を与えるってことが分かった。人々が悲しみや怒りを表現すると、それは他のユーザーの記憶に長く残るようで、喜びがすぐに広がっても、ネガティブな感情はより深く響くことがある。
この2つのダイナミクスのバランスは、ソーシャルメディアが社会的な問題にどう影響するかを浮き彫りにするよね。例えば、ネガティブな感情は特に政治や社会的なトピックに関する議論で分断を引き起こすことがあるし、ポジティブな感情はコミュニティの結束を促すことがある。
ピアインフルエンスの力
ピアの相互作用はオンライン環境で特に影響力がある。この一人のユーザーのワクワク感やネガティブさがチャットを通じて波及し、多くの他のユーザーに影響を与えることがある。これが感情の連鎖を生み出し、互いに強化し合うサイクルを作る可能性がある。こういったユーザーの感情の働き方を理解することは、誤情報や誇張された感情がオンラインコミュニティでどのように広がるかを明らかにするのに役立つ。
デジタル感情研究の未来
感情がオンラインでどう広がるのか、特にチャットボットやAIの台頭によって、まだ多くの疑問がある。技術が進むにつれて、ボットは人間の感情を模倣するように設計されることが多くなり、相互作用がより複雑になっている。今後の研究は、これらの要素がオンラインコミュニケーションにどう影響を与え、感情操作に寄与するのかを探る必要がある。
結論として、オンラインでの相互作用における感情は、研究の豊かな領域だよ。動画の内容、ピアの相互作用、オンラインコミュニケーション自体の性質に影響を受ける。喜びが広がる仕組みとネガティブさが残る仕組みのダイナミクスは、デジタルスペースにおける感情の複雑なダンスを示してる。もっと多くの人が毎日オンラインのディスカッションに参加するにつれて、これらの感情的な相互作用を理解することが、ポジティブで健康的なオンライン環境を作るために重要になってくるよ。
タイトル: Quantification of the Self-Excited Emotion Dynamics in Online Interactions
概要: Emotions are essential for guiding human behavior, particularly in social interactions. In modern societies, a growing share of human interactions are taking place online which has been shown to amplify and distort the expression and perception of emotions. However, the entanglement across different emotions is not fully understood. We use a multivariate Hawkes self-excited point process to model and calibrate the temporal expressions of six basic emotions in YouTube live chats. This allows us to understand interdependencies among emotions, but also to disentangle the influence from the video content and social interactions with peers. Positive emotions are found to be more contagious, while negative emotions tend to leave a longer-lasting impression on users' memories. Furthermore, we quantify the endogeneity of online emotion dynamics and find that peer interactions drive user emotional expressions 3-5 times more than passive content consumption. This underscores the powerful incentives of social interactions and the potential risk of emotional manipulation through the use of modern chatbots.
著者: Yishan Luo, Didier Sornette, Sandro Claudio Lera
最終更新: 2024-08-11 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.05700
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.05700
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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