刘丽群，刘玺辰

(1. 武汉大学 国家文化发展研究院/媒体发展研究中心，湖北 武汉 430072； 2. 武汉大学 新闻与传播学院，湖北 武汉 430072)

移动互联网时代，以计算机为中介的传播(Computer-mediated communication，以下简称CMC)成为人与人沟通信息和发展社会关系的重要方式。相比面对面传播，CMC存在线索过滤[1]，故很难传递诸如面部表情、手势动作、语音语调等非言语信息。表情符号的出现，弥补了这一缺陷，丰富了CMC中的信息表达和自我呈现，也成为了传播学的研究热点，而社交媒体由于其公共和开放性成为表情符号研究最为集中的领域[2]。研究者借助大数据相关技术，通过采集、分析Facebook、微博等社交媒体中大规模用户使用表情符号的行为数据，探讨人们在一对多或多对多的传播情境中，使用表情符号表现出的“共识性”行为特征、使用动机、语用功能和传播效果等，并将其结论拓展，用于解释一对一人际传播(如即时通讯、电子邮件等)中人们的表情符号使用行为。然而，在不同传播情境中，人们构建社交网络的方式存在着无法忽视的差异[3]。例如，人们使用微博的目的是建立和发展新社交联系，使用表情符号旨在促成个体性别、角色和阶层认同，以达成某种理解共识，故使用方式趋同；人们使用微信则在于巩固和维系已有的熟人关系，将面对面交流延伸至线上，使用表情符号旨在补充文本和实现视觉修辞，使用者会在理解和使用中投射自身思想和情感，考虑与交流者的社会关系。由此可见，表情符号的使用会受信息传播和社交目的的影响。刘丽群等研究证明，在即时通讯软件中，与不同关系对象会话中表情符号使用的动机存在差异[4]，可推测表情符号的使用在不同社会关系下可能存在差异。表情符号的这种差异化使用正是研究的局限性之一，亦为本研究空间所在。语言风格指人们在日常交际中组织了语言的一系列手法特征的总称，与社会生活、社会关系相关，其类型由跨语言变异的三个共性维度(信息性、叙事性和复杂性)的不同组合构成[5]。鉴于表情符号使用行为表现出很多语言使用的特征[6]，本研究参照语言风格的概念，用“使用风格”表示表情符号在不同情境下的差异化或个性化使用特征，同为信息性、叙事性和复杂性的不同组合。其中，表情符号的使用数量和使用类型表征信息性；使用的句法结构和情感强度表征叙事性；使用的复杂/简单语法结构表征复杂性，指人们在句中不同位置使用不同数量、种类的表情符号以构建话语域和显示个人表达风格的行为。综上，本研究以目前使用最流行的“小黄脸”表情符号为例，采用自建语料库驱动研究方法，研究即时通讯(以微信为例)一对一会话中，表情符号使用的基本情况，以及不同性别和不同社会关系中表情符号的使用风格差异，以期进一步揭示人们使用表情符号的行为规律。

一、研究设计

(一)研究方法

语言风格研究常以语料库为基础，常见类型有“基于语料库”研究和“语料库驱动”研究。“基于语料库”研究，是把语料库作为一种检验研究直觉的方法，或是作为一种在较小规模的数据集里研究语言的频率和/或其合理性的方式[6]。“语料库驱动”研究是研究者把语料库用做数据，不施加任何一种预先存在的范畴体系，而是使用基于词频的计算程序，对语言特征进行分析归纳，寻找语言使用的真实特点和规律[7]。本研究需要获取真实情境下即时通讯中一对一会话内容，因而选择以自建语料库为基础，采用“语料库驱动”的研究方法，使用IBM SPSS 20进行数据统计分析。除此之外，本研究还以对话的最小单位“话轮”(即一个人在会话中所讲的话，可以是一个单词、短语、从句或句子)进行数据统计，以分析表情符号使用的风格特征。

(二)数据采集

据《中国网民表情报告》[8]和《2018年度微信数据报告》[9]统计，微信中使用表情符号频率最高的群体是出生于00后、90后和80后的年轻人。本研究将在20～40岁区间内，以“会熟练使用表情符号”“微信联系人社会关系较为多样”“微信使用较为频繁”的微信用户为目标群体进行滚雪球抽样。在知情同意的基础上，志愿者提供自己与不同社会关系联系人的微信聊天截图，并说明谈话双方的性别和社会关系。为符合学术伦理和数据规范，保护志愿者隐私, 本研究建构语料库时遵循“先匿名再计算”的原则, 在呈现结果的时候也不涉及聊天记录中除表情符号外的具有明确指向性的内容。

本研究共征集71名志愿者的748张微信聊天截图，作为构建语料库的原始数据。对原始数据进行编码后，将信息以文本形式记录并进行后续分析。语料库样本中，男性32名(45.1%)，女性39名(54.9%)，20～29岁有26名(36.6%)，30～39岁26名(36.6%)，40～49岁10名(14.1%)，50岁及以上9名(12.7%)。根据志愿者自陈的社会关系进行分类，得到五种社会关系的聊天对话，分别是家人(100张，13.4%)、好友(201张，26.9%)、同学/同事(249张，33.3%)、老师/领导(53张，7.1%)、客户/商家(145张，19.4%)。

(三)定义变量

参照语言风格既有的研究成果，对变量进行定义：话轮中出现表情符号的个数和种类，分别定义为变量“使用数量”和“使用类型”；话轮中单次连续出现相同表情符号的个数定义为变量“情感强度”；通过计算话轮中表情符号出现的次数和使用类型的乘积得到变量“使用复杂度”，且对复杂度计算数值进行编码，按程度分为低(数值=1)、中(2 ≤数值≤ 4)、高(数值≥ 5)三档，分别标记为1～3；基于对话轮中表情符号与文本关系的统计进行编码得到变量“句法结构”，包含混合文本和独语句两种情况。独语句指由一个词 (一般是名词或叹词) 或短语加上语调构成的句子，广泛用于口语对话中，是口语经济型原则的典型范例[10]。具体变量名和赋值定义见表1。

表1 本研究变量赋值说明

二、研究结果

(一)语料库构成和表情符号使用情况分析

1. 语料库构成。本研究自建语料库包含字符数100214个，话轮6070个，话轮类型涵盖文本(包括纯文本和使用表情符号的话轮)、图片、语音、链接和其他。纯文本话轮数量为4102个，使用表情符号的话轮为1527个。文本话轮的频率是92.8，其中纯文本话轮的频率为67.6，使用表情符号的话轮频率为25.2，可见在微信一对一会话中表情符号的重要性。

2. 表情符号基本使用情况。语料库研究常以词频和词汇丰富度(即形符和类符的比值，Type-Token Ratio简称TTR)来描述人们使用词汇的变化度和说明语言使用的总体特征。本研究分析表情符号使用频率(总使用频率和高频表情符号)和丰富度，以描述人们在微信中一对一会话时使用表情符号的一般情况。人们使用到不同种表情符号的类型数定义为形符，使用的表情符号总数量定义为类符。采用Dugast修订的算法[11]计算表情符号使用丰富度，公式如下：

Uber index U=

(log Types)2/ (log Tokens-log Types)

(1)使用频率和丰富度。如表2所示，整体上，女性使用表情符号频率大于男性；不同社会关系中，人们与老师/领导交流时使用表情符号频率最高，与家人使用表情符号丰富度最高，与客户/商家交流时使用表情符号频率和丰富度都是最低的。

表2 不同性别、社会关系使用表情符号的丰富度和高频表情符号分布

表3 不同社会关系高频使用的表情符号的频数和频率

(二)微信一对一会话中表情符号的使用风格

1. 使用数量。基于话轮统计表情符号的使用数量(见表4)，发现在一个话轮中使用一个表情符号频率为78.1，使用两个表情符号频率为10.2，使用两个以上表情符号频率为11。

表4 基于话轮统计表情符号使用数量的频率和频率结果

使用多元无序logistic回归方法分析性别和社会关系对表情符号使用数量的影响，模型拟合程度良好(p = 0.000), 说明性别和社会关系能解释人们使用表情符号的数量差异。相比于使用一个表情符号，女性在话轮中使用两个表情符号的发生比是男性的1.57倍(OR=0.636，p=0.011)，但使用两个以上表情符号，男女差异不显著；相比于客户/商家，人们与老师/领导使用表情符号的数量会显著增加，使用两个或两个以上表情符号的发生比分别是客户/商家的2倍(OR=2.083，p=0.034)和3.8倍(OR=3.824，p=0.000)。

2. 使用类型。基于话轮统计表情符号的使用类型，发现人们在话轮中使用一种表情符号的频率是96.1，使用两种表情符号的频率是3.1，使用两种以上表情符号的频率是0.8(见表5)。

表5 基于话轮统计表情符号使用类型的频率和频率结果

使用多元无序logistic回归方法分析性别和社会关系对表情符号使用类型的影响，结果显示模型拟合不具有统计学意义(p = 0.059)，这说明性别和社会关系不影响表情符号的使用类型。

3. 句法结构。统计使用表情符号的句式及其在句中位置(见表6)，发现使用表情符号构成独语句的频率是35.5，混合文本使用表情符号的频率为64.5。其中，在句首的频率是9.0，在句中的频率是5.8，在句末的频率是51.4。

表6 基于话轮统计表情符号使用句式和句法结构的频数和频率结果

使用多元无序logistic回归方法分析性别和社会关系对表情符号使用句法结构的影响，模型拟合程度良好(p = 0.000)。相比于使用表情符号构成独语句，女性在句末使用表情符号的发生比是男性的1.45倍(OR=0.689，p=0.001)；相比于与使用独语句，与客户/商家交谈在句首使用表情符号的发生比是与老师/领导交谈的6.4倍(OR=0.156，p=0.013)，在句中使用表情符号的发生比分别是家人和好友的2.6倍(OR=0.381，p=0.049)和2.1倍(OR=0.467，p=0.048)。

4. 情感强度。统计人们在同一位置使用相同表情符号的个数及其频数(见表7)，发现人们使用两个和三个相同表情符号以强化情感表达的频数最多。

表7 使用相同个数表情符号及表情符号使用情感强度的统计结果

使用多元无序logistic回归方法分析性别和社会关系对表情符号使用情感强度的影响，模型拟合程度良好(p = 0.000)。与单独使用表情符号相比，女性使用相同的两个表情符号以增加情感强度的发生比是男性的1.5倍(OR=0.661，p=0.026)。人们与老师、领导使用两个(OR=2.094，P<0.05)或更多个相同表情符号(OR=3.902，P<0.001)以强化情感的发生比分别是客户/商家的2倍和4倍。

5. 使用复杂度。根据使用表情符号的次数和种类计算表情符号的使用复杂度，发现人们不同复杂度的频数和频率分别是：低复杂度1215(79.6)，中复杂度270(17.7)，高复杂度42(2.8)。

使用多元无序logistic回归方法分析性别和社会关系对表情符号使用句法结构的影响，结果表示模型拟合程度良好(p = 0.011), 说明性别和社会关系能解释人们使用表情符号复杂度的差异。相比低复杂度，女性使用中复杂度的发生比是男性的2.7倍(OR=0.369，p=0.002)，高复杂度的使用不存在显著性别差异。在不同社会关系中，人们使用表情符号的复杂度无显著差异。

三、结论与讨论

上述研究结果表明，在微信一对一会话中不同性别使用者在不同社会关系下使用表情符号存在风格差异。

在表情符号使用的数量方面，男性常在话轮中使用一个表情符号，女性则倾向于使用两个或更多个表情符号。这一结果支持了女性使用表情符号的意愿、数量明显多于男性的观点[12]。在不同的社会关系中，人们与老师/领导使用表情符号的数量，相比与客户/商家有显著增加，而使用数量在其他关系中(家人、好友和同学/同事)差异不明显。这一结果不完全支持已有研究发现——人们使用表情符号数量的多少受交谈双方的亲密程度影响(即关系越亲密，表情符号使用越多)[13]。以关系亲密程度预测表情符号的使用强度，本质上仍是强调情感对表情符号使用的影响，是以共识使用观点为基础的，但是本研究结果表明，表情符号的使用具有语言的特征，还受到交谈双方多维的、更为复杂的社会关系等因素影响，而关系亲密程度只是维度之一，对表情符号使用强度的预测具有局限性。

在表情符号使用的句法结构方面，女性多使用混合文本，且在句末使用表情符号；男性多使用表情符号组成独语句。这一结果表明，男性使用表情符号倾向于提高沟通效率；女性则倾向于遵从礼貌原则，使用表情符号以强化语气和调节谈话气氛，不惜违背语言使用的节约原则[14]。在不同社会关系中，人们与客户/商家交谈更倾向于使用混合文本，在句首和句中使用表情符号，而与家人、好友和老师/领导交谈则多在句末或以独语句方式使用表情符号。根据已有研究的观点，句中不同位置使用表情符号可以实现不同的语用功能：在句首可开启对话、表示问候和寒暄；在句中可衔接语句、调节气氛；用在句末可结束对话、增强语气[15]。本研究认为人们与客户/商家使用表情符号最为谨慎，这与客户/商家关系相对其他社会关系亲密程度较低、交谈属于任务导向而非闲聊，以及谈话者认为表情符号不利于塑造专业的职场形象、阻碍印象管理有关。

在表情符号使用的情感强度和复杂度方面，女性使用表情符号来强化情感表达和复杂度高于男性。该发现支持了社会语言学者针对性别语言的研究结果，即不同性别的交际策略有差异，导致了男性和女性的语言风格差异。Holme[16]、Cameron等[17]指出男性把交谈看作是收集信息，更关注语言的概念功能；女性把交谈看作是支持机制，更关注语言的人际功能。在不同社会关系中，人们使用表情符号的情感强度存在显著差异，而复杂度差异不明显。相比较与客户/商家，人们与老师/领导交谈，使用两个或两个以上相同表情符号以强化情感表达的频率更高。过去很多研究指出，表情符号最主要的使用动机是促进情感交流，但本研究发现，影响人们使用表情符号情感强度的因素除了关系的亲密程度外，还有复杂的社会性原因。老师/领导和客户/商家两组关系很难用亲密或非亲密关系来衡量，这与个体所处社会地位、掌握资源和话语权利等多种社会情境因素有关。表情符号的使用行为应被视为个体参与社会互动的复杂的实践活动。

参照Biber提出的信息性、叙事性和复杂性三个维度，可对表情符号使用风格做进一步归纳，以了解表情符号使用的多维度语言特征[18]。信息性体现为表情符号能独立于文本传递语义，支持了Jibril等[19]、Shi等[19]研究结论，说明表情符号能用做实词，构建特定语法结构，进行视觉修辞和复杂叙事；叙事性表现为使用表情符号能够增强或缓和命题，实现表示礼貌和维系对方面子等交际策略，证明了Dresner和Herring等发现表情符号能帮助人们在线上呈现自我和发展社交关系；复杂性形成于表情符号信息性和叙事性的相互作用，支持了Provine等(2007)研究结论，说明使用表情符号不单补充了CMC缺失的非言语线索，还作为人们在线上开展社交和发展社会关系的交际决策[20]。

本研究发现，女性使用表情符号的信息性、叙事性和复杂性均高于男性，表明女性相比男性，更重视使用表情符号作为CMC中的交际手段。在五种社会关系中，人们与客户/商家交谈使用表情符号更强调叙事性，但对信息性要求较低，说明人们与客户/商家交流时使用表情符号更多是作为一种沟通技巧，目的是促进会话顺利进行，以达成共识、实现合作；与老师/领导交谈使用表情符号对叙事性和信息性都很重视，表明人们与老师/领导沟通时使用表情符号，一方面是作为表达策略以营造轻松的谈话氛围，另一方面是辅助信息表达以清晰呈现谈话意图。

Biber等(2009)认为，只有将语言特征与情境特征相结合，才能更好地解释语言风格的基本维度，并指出语言特征对应着哪些交际、认知和情景功能，如何受参与者之间的关系影响[21]。本研究结果说明，人们使用表情符号主要有澄清意图(信息性)、实现语用策略(叙事性)和顺畅交际(复杂性)的目的。出于扮演社会角色和发展社会关系的考量，人们调整表情符号使用的数量、类型和句法结构，以满足一种或多种目的，故表情符号使用行为不仅是受内在动机、主观意愿驱动的理性行为，还是基于特定社会关系、身份地位等社会场域形成的习惯。在人们持续使用过程中，表情符号从象征符号发展为类语言的规约符号，组成一套相对稳定，且具有动态、开放、持续及社群特性的符号系统。这使得表情符号能通过拼贴和同构，创新和丰富现有语言系统，拓展CMC传播信息的意义空间。但是，也可能会由此破坏原有的词语和句法规范，干扰已形成的语言共识。因此，探讨表情符号使用背后的行为规律，对指导CMC社会交际有着十分重要的意义。

四、启示与展望

根据本研究的结果，可以发现CMC中表情符号的使用具有符号、语言的二元特性，兼具“一致性”和“异质性”。这说明表情符号已不单是弥补CMC中缺失的面对面非言语信息的一种技术手段，且已成为CMC语言信息系统中重要又独特的一部分。它同时满足人们交流情感和融入群体的“共识性”公共社交需要，以及“个性化”表达和适应复杂情境变化、基于不同交际目的进行社会互动等更高的交流要求。随着技术的发展，以表情符号为代表的新型沟通方式已经形成崭新的线上沟通形式、生态，并深刻嵌入人们的日常生活，承担了重要的交际功能。在CMC环境下，语言系统具备区别于传统语言系统的发展可能，以表情符号、表情包为代表的新型CMC元素会进一步改变人们的沟通方式和语言行为，甚至形成全新的“语言”。

在理论层面，本研究拓展了表情符号使用行为研究的语言学视角新领域，提升了计算机对人类语言交流逻辑的“理解”，为相关人工智能技术的发展，为洞察媒介技术对人们信息行为的影响开辟了新路径。在应用层面，本研究的结果说明了现有利用表情符号预测使用者态度、行为特征的方法存在局限性，仅考虑表情符号的“共识性”使用，会缺失对使用风格特征的考察，造成预测效度、群体特征分析精度的降低。因而，在实际应用中，需要首先区分共识性使用和个人化使用的风格特征，然后根据使用的不同语境进行分析，再根据表情符号使用风格特征对社会关系、会话目的进行预测。

后续研究可在两方面继续深入:在理论研究方面，可在综合考虑社会性因素和语境的影响下，进一步分析作为语言要素的表情符号的具体功能；在应用层面，如何基于表情符号使用风格特征的分析，进而区分人群潜在类别，预测使用者态度、情绪等问题值得关注。