Facebook 如何利用科学设计出更具情感的表情符号

1872 年，查尔斯·达尔文出版了《人类与动物的情绪表达》 ，这本书详细记录了人类的情绪表达及其与动物世界的联系。在书中，达尔文描述了 50 多种普遍的情绪。现在，Facebook 在一位研究情绪的心理学家和一位皮克斯插画师的帮助下，将达尔文在 19 世纪描述的一些情绪转化为一组表情符号。希望：创造出能够更好地捕捉人类各种情绪的表情符号。

“这一切始于我们对人们向 Facebook 报告的问题进行调查，”Facebook 工程师 Arturo Bejar 告诉《大众科学》 。“这些报告与 Facebook 无需采取行动但人们应该解决的问题有关——当你说了一些让我心烦的话或贴出了一张我不喜欢的照片时，应该怎么做？”

大约在那个时候，他遇到了加州大学伯克利分校研究情绪和社交互动的心理学教授达切尔·凯尔特纳 (Dacher Keltner)，并邀请他于 2012 年初成为 Facebook 的科学合作伙伴，“让人们变得更友善、更有礼貌，从而实现更具同情心的交流”，凯尔特纳说道。

他们开始研究同情心研究如何帮助 Facebook 解决公司在问题报道中发现的那种人际冲突。Facebook 发现，当人们在要求朋友删除照片的消息中加入更多情感时，朋友更有可能做出回应或遵从，而不是直接忽略消息。

因此，Facebook 开始思考如何在 Facebook 消息中添加更多情感信息。“当你与某人面对面交谈时，你可以看到他们点头，看到他们的微笑，而这些在电子通信中是不存在的，”贝贾尔解释道。“我们问的一个问题是，‘如果我们有一个更好的表情符号，并且是基于科学的，那不是很好吗？’”

过去几个月，他们一直在致力于制作超大卡通表情符号 Facebook Stickers。Facebook Stickers 中有一组受达尔文启发、基于同情心研究的表情符号，名为 Finch。根据皮克斯设计师马特·琼斯 (Matt Jones) 的说法，它是“一个看起来很有魅力的角色，会思考、会表达情感、会交流”，他与凯尔特纳合作（与他在皮克斯的合作无关），绘制了情绪更准确的表情。

虽然传统的表情符号可以为纯文本对话增添一些情感色彩，但它们无法提供太多细微差别。很难说出它们的意思。 :| 是失望吗？无动于衷吗？这个 :$ 是你说错话还是你只是在胡说八道？

我们可能永远无法用图片复制面对面交谈的情感背景。2007 年的一项关于在线聊天中表情符号使用情况的研究警告说，尽管表情符号旨在为纯文本对话注入非语言表达，但它们有所不同，因为我们必须有意识地、谨慎地使用它们：

尽管可以想象，随着时间的推移，表情符号可能会成为习惯，并变得不那么有意识，但目前仍不清楚表情符号在[计算机中介通信]中是如何被解释的：是像非语言面部表情一样具有标志性和无意识，还是像措辞一样，是有意通信的刻意编码元素。与现实生活中的情绪相比，表情符号的范围可能有限。

然而，凯尔特纳认为，通过结合达尔文关于情感的开创性研究中的一些原则，他可以增加一点他认为现有表情符号所缺乏的丰富性。“我对表情符号很天真，因为我一生中从未发送过表情符号，但我看过它们——它只是缺少了我们情感生活中很多重要的东西，”凯尔特纳说。

例如，同情很难通过传统的表情符号真正表达出来。“这是西方文化中一种被低估的情感，”凯尔特纳解释道。“现在，由于科学的发展，我们知道了同情的表情和声音。他们创造了这种动态表情符号，当你看到它时，它真的很有力量。”

他还希望能够表达尴尬。研究表明，脸红具有进化目的，表明人们对自己刚刚超越的任何社会界限感到后悔。“当你向别人表示尴尬时，就像说‘我很抱歉’。这会引发宽恕和信任，”凯尔特纳解释道。

为了将更多的情感数据放在一张图形中，它必须是动态的，就像人类的面部表情一样。东北大学心理学教授丽莎·费尔德曼·巴雷特 (Lisa Feldman Barrettt) 开始研究表情符号，她表示，在情绪感知研究中，人们能更好地识别动态面孔中的情绪，而不是静态面孔中的情绪。表情前后的运动提供了有助于识别情绪的背景。

然而，她警告说，如果没有更广泛的对话背景，仅看一个表情符号就很难理解它试图传达的情感。

“人们认为他们会添加信息，因为人们只要看一眼表情就知道表情传达的是什么情绪，我认为这是很有争议的，”她说。“我认为，就表情本身而言，有些表情并不清楚它们传达的是什么情绪。面部动作本身不足以传达情绪。”

芬奇最终有可能推出更多的情绪：凯尔特纳和琼斯总共创造了 50 种情绪，尽管 Facebook 迄今为止只使用了 16 种。

虽然 Finch 是最科学的贴纸套装，但 Bejar 表示，Facebook 目前提供的其他贴纸套装的情感程度各不相同。他迫切希望看到人们对这些贴纸的反应。“我们想看看人们如何使用它们来相互联系，”他说。未来 Finch 甚至有可能找到一种声音。