摘 要 在新媒體時(shí)代，微信類的社交媒體霸占了中國(guó)人使用手機(jī)的大半時(shí)間，而在微信類社交媒體平臺(tái)上使用表情圖標(biāo)輔助文字表達(dá)語(yǔ)氣與情感的行為則鮮有研究。在非言語(yǔ)傳播學(xué)理論視角下，微信環(huán)境內(nèi)的表情圖標(biāo)對(duì)文字表達(dá)起到了語(yǔ)氣增強(qiáng)、軟化和明確三種修飾作用。

關(guān)鍵詞 表情圖標(biāo);非言語(yǔ)傳播學(xué);網(wǎng)絡(luò)媒介傳播

中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-0360（2018）20-0001-04

1 表情圖標(biāo)（Emoji）的發(fā)展沿革

1982年9月19日，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的斯科特·法爾曼教授在學(xué)校論壇上發(fā)帖，建議使用“：-）”在文字之后來(lái)表示玩笑意，使用“：-（”表示自己沒(méi)有在說(shuō)玩笑話。這是歷史上第一次有人正式使用表情符號(hào)（emoticon）來(lái)表示語(yǔ)氣，以補(bǔ)充屏幕上文字聊天無(wú)法傳遞的、面對(duì)面交流（Face-to-face communication）才能表達(dá)的說(shuō)話者的心情等細(xì)節(jié)。隨后數(shù)年，橫向的表情符號(hào)（如“：-）”）在歐美流行起來(lái)，豎向的表情符號(hào)（如“（*^▽^*）”）則在亞洲風(fēng)行。

在1999年，日本人栗田穰崇以天氣圖標(biāo)、股票符號(hào)、中文文字和路標(biāo)標(biāo)志為靈感，創(chuàng)造出了一套180個(gè)12×12像素的表情符號(hào)。表情的編寫(xiě)則使用了統(tǒng)一碼（Unicode），使表情圖標(biāo)可以跨不同系統(tǒng)、不同平臺(tái)進(jìn)行傳播。表情圖標(biāo)常常被稱為表情符號(hào)的“升級(jí)版”，并且在逐漸替代后者（Pavalanathan & Eisenstein 2016）。2007年，安卓系統(tǒng)使用了表情圖標(biāo)，2009年蘋(píng)果的iOS系統(tǒng)也更新了600余個(gè)表情圖標(biāo)。于是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)的幾年內(nèi)，表情圖標(biāo)的使用席卷了全球——包括微信、微博、臉書(shū)（Facebook）、推特（Twitter）等在內(nèi)的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)都允許表情符號(hào)的使用。

現(xiàn)如今，表情符號(hào)已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)傳播中溝通不可或缺的一部分。《牛津詞典》甚至將2015年年度詞匯的殊榮頒給了全球網(wǎng)民最愛(ài)的“笑哭”表情。2017年中山大學(xué)一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)顯示，僅在QQ平臺(tái)，一年被使用最多次數(shù)的表情“呲牙”就被使用了303億次。足見(jiàn)中國(guó)乃至全球范圍內(nèi)，表情圖標(biāo)的火爆程度。

2 文獻(xiàn)綜述

非言語(yǔ)傳播學(xué)研究面對(duì)面交流場(chǎng)景下，包括面部表情、身體動(dòng)作、手勢(shì)、距離、語(yǔ)氣等語(yǔ)言文字本身以外的傳播內(nèi)容。學(xué)界認(rèn)為，非言語(yǔ)傳播是面對(duì)面交流中不可或缺的一部分，為后天養(yǎng)成的溝通模式，且通常是說(shuō)話者在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下表現(xiàn)出來(lái)，因此格外真實(shí)。在網(wǎng)絡(luò)溝通中，表情圖標(biāo)以及早先時(shí)期的表情符號(hào)代替了面對(duì)面交流中的非言語(yǔ)傳播因素，輔助網(wǎng)絡(luò)媒介上的文字溝通。

Churches，Nicholls，Thiessen，Kohler and Keage一項(xiàng)調(diào)查顯示，表情符號(hào)和面部表情有著類似的表意效果：成年人在觀看表情符號(hào)時(shí)，所激活的大腦皮層部分與觀看人類面部表情激活的皮層部分相同。但值得注意的是，這種識(shí)別是后天養(yǎng)成而非先天存在，因?yàn)橄嗤瑢?shí)驗(yàn)下，嬰兒卻沒(méi)有出現(xiàn)相同的結(jié)果。許多學(xué)者的研究都表明表情符號(hào)與面部表情一樣，起到了情緒表達(dá)的作用（Pavalanathan and Eisenstein 2015）。

根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)，Novak et al.研究了表情圖標(biāo)的使用人氣，并且列出了推特表情情感強(qiáng)度排行。研究表明，大多數(shù)表情圖標(biāo)的情感意義都偏向正面、積極，而不論表意正面還是負(fù)面，表情圖標(biāo)所被人們賦予的感情越強(qiáng)烈，被使用的頻率就越強(qiáng)。Miller等人則用問(wèn)卷調(diào)查的形式研究了獨(dú)立使用表情圖標(biāo)時(shí)引發(fā)的表意歧義現(xiàn)象。他們發(fā)現(xiàn)，一種表情圖標(biāo)可能有多種解讀，因此導(dǎo)致了交流上的誤會(huì)。

學(xué)界的研究大多集中在獨(dú)立使用的表情圖標(biāo)上，很少關(guān)注在和文字搭配使用情況下對(duì)文字整體表意的影響。然而，大多數(shù)情況下，表情圖標(biāo)并非獨(dú)立使用，而是搭配文字進(jìn)行輔助表意，這一點(diǎn)與面對(duì)面交流中面部表情起到的作用類似。Miller et al.在集中研究了表情圖標(biāo)獨(dú)立使用時(shí)的表意效果后，也著重強(qiáng)調(diào)了希望將來(lái)的研究重點(diǎn)集中在文字環(huán)境中表情圖標(biāo)的意義。顯然，這部分研究在學(xué)界尚有缺失。

值得注意的是，對(duì)于表情圖標(biāo)的研究發(fā)現(xiàn)與非言語(yǔ)傳播學(xué)中對(duì)面部表情的研究發(fā)現(xiàn)類似：表情圖標(biāo)與文字的互動(dòng)機(jī)制與表情和面對(duì)面交流中語(yǔ)言與面部表情的互動(dòng)機(jī)制十分相似，都可以起到規(guī)范、修飾甚至控制文字語(yǔ)義信息傳達(dá)的作用。根據(jù)非言語(yǔ)傳播學(xué)研究結(jié)論，當(dāng)非言語(yǔ)信息與口述語(yǔ)言感情色彩相符時(shí)，非言語(yǔ)信息可以起到加強(qiáng)語(yǔ)言情緒色彩的作用;當(dāng)非言語(yǔ)信息與口述語(yǔ)言感情色彩相反時(shí)，對(duì)說(shuō)話者傳遞信息的解讀則有可能出現(xiàn)歧義;表情等非言語(yǔ)信息是人們用來(lái)柔化、中和言語(yǔ)信息直接意義的重要工具。

因此，根據(jù)非言語(yǔ)傳播學(xué)中面部表情對(duì)語(yǔ)氣修飾的三種作用，研究假設(shè)，比起文字單獨(dú)出現(xiàn)，表情圖標(biāo)和文字一起出現(xiàn)時(shí)。

1）當(dāng)表情圖標(biāo)與文字的情緒色彩相符時(shí)，表情圖標(biāo)增強(qiáng)文字的情緒色彩。

2）當(dāng)表情圖標(biāo)感情色彩偏向中性時(shí)，表情圖標(biāo)減弱文字的情緒色彩。

3）表情圖標(biāo)增強(qiáng)文字的情緒色彩相反時(shí)，表情圖標(biāo)造成文字的情緒色彩解讀的歧義。

3 研究方法

有研究表明，人們表達(dá)心情和語(yǔ)氣的方式由其所屬的文化群體決定。因而，熟悉同一網(wǎng)絡(luò)表情亞文化的群體對(duì)相同的文字信息、表情符號(hào)有著相近的解讀。因此，為驗(yàn)證如上幾個(gè)假設(shè)，本研究采集了年齡、線上社交網(wǎng)絡(luò)使用習(xí)慣相近的群體——對(duì)北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)英語(yǔ)學(xué)院、國(guó)際商學(xué)院15級(jí)本科生進(jìn)行了線上問(wèn)卷調(diào)查。本研究共采集247個(gè)樣本，其中195個(gè)有效。問(wèn)卷從微信群轉(zhuǎn)發(fā)，并只研究微信表情，因?yàn)樵诓煌僮飨到y(tǒng)中，微信表情的形態(tài)相同。

問(wèn)卷首先采集了用戶的性別與表情圖標(biāo)使用頻率信息，而后用李克特量表（Likert scale）采集了用戶對(duì)文字消息、表情圖標(biāo)和二者結(jié)合在一起的消息的情感色彩打分。其中-5分指感情色彩極度負(fù)面，5分指感情色彩極度正面。

根據(jù)騰訊《QQ年度表情大數(shù)據(jù)》《中國(guó)網(wǎng)民表情報(bào)告》，本研究選取了中國(guó)網(wǎng)民10個(gè)最常用的表情圖標(biāo)，包括3個(gè)感情色彩正面表情、4個(gè)感情色彩中性表情、3個(gè)感情色彩負(fù)面表情。根據(jù)測(cè)試問(wèn)卷的結(jié)果，研究選取了感情色彩正面和負(fù)面的文字消息各10句。問(wèn)卷首先采集了用戶對(duì)10個(gè)表情圖標(biāo)的感情色彩的打分，而后采集了對(duì)20句文字消息的感情色彩打分，最后采集了20個(gè)用戶對(duì)“句子+表情圖標(biāo)”消息的感情色彩打分。其中問(wèn)卷設(shè)置和假設(shè)對(duì)應(yīng)關(guān)系見(jiàn)表1。

本研究所采集的“句子+表情圖標(biāo)”消息全部來(lái)源于真實(shí)的微信群、微信朋友圈，且符合以下幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：第一，消息為純中文消息;第二，消息中只含有一個(gè)不重復(fù)出現(xiàn)的表情圖標(biāo);第三，消息文字有著無(wú)上下文也可以清楚理解的語(yǔ)義;四，情感表達(dá)性大于信息傳遞性。

4 研究發(fā)現(xiàn)

4.1 假設(shè)一驗(yàn)證結(jié)果

如表2所示，除S消息以外，所有句子中的表情圖標(biāo)都增強(qiáng)了句子中文字的感情色彩，因此假設(shè)一得到驗(yàn)證成立，即當(dāng)表情圖標(biāo)與文字的情緒色彩相符時(shí)，表情圖標(biāo)增強(qiáng)文字的情緒色彩。

4.2 假設(shè)二驗(yàn)證結(jié)果

如表3所示，除J消息以外，所有句子中的中性表情圖標(biāo)都減弱了句子中文字的感情色彩，因此假設(shè)二得到驗(yàn)證成立，即當(dāng)表情圖標(biāo)感情色彩偏向中性時(shí)，表情圖標(biāo)減弱文字的情緒色彩。

4.3 假設(shè)三驗(yàn)證結(jié)果

如表4所示，除A、E消息以外，所有句子中的表情圖標(biāo)都減少了句子中文字的感情色彩解讀的歧義，因此假設(shè)三驗(yàn)證得到了與假設(shè)完全相反的結(jié)果，即當(dāng)表情圖標(biāo)感情色彩偏向中性時(shí)，表情圖標(biāo)減弱文字的情緒色彩。

5 傳播學(xué)視角下的表情圖標(biāo)（Emoji）的三種語(yǔ)氣修飾作用

1）語(yǔ)氣增強(qiáng)作用。在表情圖標(biāo)與文字中的語(yǔ)義都為正面或負(fù)面時(shí)，表情圖標(biāo)可以增強(qiáng)文字的語(yǔ)氣。比如，微信自帶表情圖表中的“大哭”表情與表意傷心的文字表達(dá)連用時(shí)，會(huì)比單獨(dú)的文字表達(dá)表現(xiàn)出更強(qiáng)烈的負(fù)面情緒。這與學(xué)界對(duì)于表情符號(hào)的研究成果基本相符，但西方學(xué)界研究曾發(fā)現(xiàn)“：-（”對(duì)負(fù)面文字語(yǔ)氣加強(qiáng)的程度不明顯，而表情圖標(biāo)則不同，對(duì)文字的負(fù)面表達(dá)有著明顯的語(yǔ)氣加強(qiáng)作用。這是因?yàn)槲⑿胖械谋砬閳D標(biāo)對(duì)眼睛部位的展現(xiàn)程度更為細(xì)節(jié)化，且在強(qiáng)調(diào)負(fù)面語(yǔ)氣時(shí)，淚水比起表情符號(hào)中下垂的嘴角有著更明顯的表達(dá)。西方學(xué)界研究發(fā)現(xiàn)“：-（”對(duì)負(fù)面文字語(yǔ)氣加強(qiáng)的程度不明顯，也可能是因?yàn)槲鞣绞褂酶?xì)節(jié)化的豎向表情符號(hào)（如“o（TωT）o”）的習(xí)慣較少。

2）語(yǔ)氣軟化作用。在文字明顯出現(xiàn)正面或者負(fù)面語(yǔ)氣時(shí)，中性表情圖標(biāo)可以起到軟化文字語(yǔ)氣的作用，這與學(xué)界對(duì)于表情符號(hào)的研究結(jié)果類似——研究表明，當(dāng)人們表達(dá)拒絕、請(qǐng)求甚至抱怨時(shí)，表情符號(hào)都可以起到柔化語(yǔ)氣的作用（Dresner and Herring 2010）。如同表情符號(hào)，表情圖標(biāo)也有著靈活的使用場(chǎng)景。在占據(jù)中國(guó)人80%手機(jī)使用時(shí)間的微信環(huán)境下，中性表情圖標(biāo)可以使一段純文字對(duì)話變得更輕松活潑，并且?guī)椭褂谜吒_地表達(dá)自己的意思。同時(shí)，在指令性的語(yǔ)言環(huán)境中，表情圖標(biāo)也可以讓一段對(duì)話變得更客氣、更有趣、不那么嚴(yán)肅干癟。起到類似作用的中性表情圖標(biāo)沒(méi)有表達(dá)明確的正面或者負(fù)面情緒，反而同時(shí)包含著正面和負(fù)面元素。以“捂臉”表情為例，捂臉的手表明使用者心情并不是純粹的不滿或傷心，而是頗有幾分自嘲和無(wú)奈。而夸張的藍(lán)色淚水和大笑的嘴角則互為矛盾的正反面，給與了這個(gè)表情符號(hào)豐富的想象空間——這類表情圖標(biāo)因?yàn)榧扔姓嬖?，也有?fù)面元素，可以用于輔助較為正面或較為負(fù)面的文字表達(dá)，起到軟化語(yǔ)氣的作用，將文字的語(yǔ)氣修飾得更溫和。也正因?yàn)橛兄S富廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，中性表情圖標(biāo)如“捂臉”和“笑哭”成為了最受歡迎、最流行的表情圖標(biāo)。

3）語(yǔ)氣明確作用。當(dāng)文字表述容易引起語(yǔ)氣解讀的歧義時(shí)，表情圖標(biāo)可以起到明確語(yǔ)義的作用。這也與學(xué)界對(duì)于表情符號(hào)的研究結(jié)果基本相符。學(xué)者發(fā)現(xiàn)，人們使用表情符號(hào)來(lái)避免純文字溝通中出現(xiàn)的語(yǔ)氣歧義現(xiàn)象。比如，人們可以使用如“： P” “; ）”之類的表情輔助文字表述，來(lái)表達(dá)反諷或者玩笑意，如在面對(duì)面交流中在一句嚴(yán)肅的話語(yǔ)之后加上一個(gè)俏皮的眨眼，清楚地表達(dá)自己的玩笑意，以減少歧義的可能。這種用法在表情圖標(biāo)時(shí)代依然流行。比如在微信環(huán)境中，“微笑”“再見(jiàn)”表情被年輕人廣泛地賦予了反諷的意義。一句不知是否真心的“她今天可真美”加上“微笑”表情圖標(biāo)則會(huì)被清楚地解讀為是一句諷刺，而非真心稱贊。這種用法于年輕人群中十分流行，不僅增加了表意的準(zhǔn)確性和便捷性，也增加了網(wǎng)絡(luò)溝通的趣味性。但也值得注意的是，語(yǔ)義明確效應(yīng)只適用于理解同一種網(wǎng)絡(luò)亞文化的受眾，不習(xí)慣諷刺用法的用戶對(duì)于“微笑”等表情的解讀則停留在“微笑”的本意上，即一個(gè)不含惡意的微笑。

6 結(jié)束語(yǔ)

非言語(yǔ)傳播學(xué)認(rèn)為，在面對(duì)面?zhèn)鞑ブ?，言語(yǔ)和非言語(yǔ)傳播共同構(gòu)成溝通的兩大部分，言語(yǔ)一般用來(lái)傳播思想，而非言語(yǔ)則用來(lái)傳播情感。在面對(duì)面交流中，63%的社交性信息都由非言語(yǔ)行為傳播。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，單純的文字傳播則無(wú)法滿足溝通需求。尤其是在微信類的移動(dòng)社交平臺(tái)上，表情圖標(biāo)則成為了網(wǎng)絡(luò)傳播中的“非言語(yǔ)因素”，來(lái)修飾溝通者之間試圖表達(dá)的情緒和語(yǔ)氣，避免誤會(huì)的發(fā)生。

人們?cè)诒磉_(dá)情感時(shí)，相比于文字語(yǔ)言的表達(dá)，更多地使用面部表情。達(dá)爾文認(rèn)為，面部肌肉的進(jìn)化發(fā)展就是因?yàn)槲淖终Z(yǔ)言信息不足以表達(dá)情感，面部表情往往與一個(gè)人的心情和所伴隨的言語(yǔ)中的語(yǔ)氣情感相關(guān)。在網(wǎng)絡(luò)媒介傳播中，表情圖標(biāo)對(duì)應(yīng)面對(duì)面?zhèn)鞑ブ械姆茄哉Z(yǔ)交際要素面部表情，可以起到語(yǔ)氣強(qiáng)化、語(yǔ)氣軟化和語(yǔ)氣明確的作用，輔助、修飾談話者的語(yǔ)氣和情感表達(dá)。

參考文獻(xiàn)

[1]Pavalanathan，U.，& Eisenstein，J. Emoticons vs. emoji on twitter：a causal inference approach[J].Computer Science，2010，13（3）：123-134.

[2]Churches，O.， Nicholls，M.， Thiessen， M.， Kohler， M.， & Keage， H.Emoticons in mind：an event-related potential study[J].Social Neuroscience，2014，9（2），196.

[3]Novak， P.K.， Smailovi?， J.， Sluban， B.， and Mozeti?， I. Sentiment of Emoji [J]. PloS One， 2015， 10（12）：167-183.

[4]Miller， Hannah J.， Jacob Thebault-Spieker， Shuo Chang， Isaac Johnson， Loren Terveen， and Brent Hecht. “Blissfully happy” or “ready to fight”： varying interpretations of emoji [C] //Proc of ICWSM 16. Cologne， 2016：30-45.

[5]Dresner，E.，&Herring，S.C.Functions of the nonverbal in CMC：emoticons and illocutionary force[J].Communication Theory，2010，20（3），249–268.

作者簡(jiǎn)介：劉仲謀，本科在讀，研究方向?yàn)榭缥幕瘋鞑ァ?/p>