敬畏感的情绪成分分析:基于社交网络的文本挖掘

王影 库婷婷 许书萍 李伟强 袁博

摘 要 敬畏感是一种复杂的情感体验，它既包含正性的情绪，也包含负性的情绪。对于不同情绪成分所占的比重，目前还存在一定的争议。基于文本挖掘技术，本研究对Twitter和新浪微博上以敬畏感为关键词的文本内容进行情感/情绪分析。结果发现，敬畏体验中，快乐、期待、信任、惊奇所占的比例较大，而恐惧、悲伤、愤怒、厌恶所占的比例较小。研究结果在一定程度上支持了敬畏感以积极情绪为主，为理解敬畏感的情绪成分以及敬畏感的诱发提供了一定的证据。

关键词 敬畏感， 文本挖掘， 情感/情绪分析， Twitter， 新浪微博

分类号 B842.6

DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2020.04.007

1 引言

敬畏感是一种混合了困惑、钦佩、惊奇、服从等诸多感觉的复杂情绪（董蕊， 彭凯平， 喻丰， 2013），是人们在感知到比自身更广阔的，更有力量的或更复杂的事物时所产生的一种正常的情绪反应（Halstead & Halstead， 2004）。一直以来，敬畏感受到了来自神学、哲学和社会学的大量关注，但却被心理学所忽视。从社会实证的角度而言，敬畏感的内涵一直缺乏明确而统一的界定，直到Keltner和Haidt（2003）從原型理论的视角出发，提出了敬畏的原型模型，并使用心理学的方法对敬畏感的内涵和诱因进行研究，将敬畏定义为当个体面对那些广阔的、浩大的以及超越当前理解范围的事物时，产生的惊异的情绪体验。Keltner和Haidt认为敬畏感包含两个核心特征和一些边缘特征，其中两个核心特征是：（1）浩瀚的知觉，（2）顺应的需要。浩瀚是指知觉到事物是大的，这种大不仅指物理空间实体的“大”，同时也指认知复杂性等象征意义上的“大”，而顺应是为了适应新的经验而改变原有心理结构的心理重建过程。当个体遇到不熟悉的、不确定的或具有挑战性的情境，并且需要进行有意义的心理图式调整时，顺应就会发生。他们也描述了与敬畏相关的边缘特征，其中包括美好、 快乐的体验， 受威胁时的恐惧感和焦虑感，惊奇的感觉和超自然等（Keltner & Haidt， 2003）。

作为一种复杂的综合性情感，敬畏感所包含的情绪成分存在较大的分歧。敬畏感的诱发因素不同，所包含的成分也并不固定。有些研究者认为，在敬畏感的情绪成分中，负性情绪占主导。如，Hall（1897）认为敬畏感是畏惧的一种高度精炼形式。Mcdougall（1908）认为敬畏是由钦佩、畏惧、以及自身的一种复杂情绪组成，并且畏惧被认为是敬畏的首要情绪。虽然早期研究者们通常把敬畏和畏惧联系在一起，但二者之间存在根本的区别。畏惧是源于外部、具体的刺激，而敬畏是源自于个体内心的反省，其诱发源众多。畏惧的对象包括外部不可抗拒的力量、未知的世界以及种种压迫人的势力、生活中的磨难，但这些并不一定是敬畏的根源，只有懂得反省的个体在面对这些刺激时，才更加容易产生敬畏感。因此，敬畏感虽然兼具了“敬”和“畏”双重情绪内涵，而又并非只是这两种情绪的简单相加。

Keltner和Haidt（2003）认为，恐惧可能只是一种模糊特征，而非敬畏的必要成分。他们认为敬畏感除了包括浩瀚的知觉和顺应的需要两个核心特征外，还包括一些边缘特征，如，美好、快乐的体验，受威胁时的恐惧感和焦虑感，惊奇的感觉和超自然等。随着积极心理学的发展，更多研究者对敬畏感的理解开始出现去恐惧化的倾向。Bonner和Friedman

（2011）认为与恐惧相比，神秘、惊奇、浩瀚对敬畏情绪的作用更大。Shiota， Campos和Keltner（2010）对产生敬畏感的个体的表情进行捕捉和编码分析发现，敬畏感的表情特征与惊讶时的表情特征相近。研究表明，敬畏感可以延长个体的时间感知、促进精神追求（Rudd， Vohs， & Aaker， 2012， Van Cappellen & Saroglou， 2012）、增加亲社会行为（Piff， Dietze， Feinberg， Stancato， & Keltner， 2015， Prade & Saroglou， 2016）、 减少攻击性行为（Ying， Yang， Bao， Liu， & Passmore， 2016）、减少自我意识、提高个人的集体参与度（Bai， Maruskin， Chen， Gordon， Stellar， & Mcneil， 2017）、 提高对信息的加工程度（Griskevicius， Shiota， & Neufeld， 2010）以及增加创造性思维（Chirico， Glaveanu， Cipresso， & Gaggioli， 2018）。由此可见，敬畏感可以给人们带来情绪上的、心理上的以及生理上的益处，并且这些研究结果发现，在成功诱发敬畏情绪的同时，快乐和惊奇等一般积极情绪成分也同时被诱发。综上，关于敬畏感所包含情绪成分，以及不同情绪成分所占的比重，目前还存在一定的争议。因此，确定敬畏感的情绪成分，尤其是情绪效价中的积极效价对于积极心理学领域来说尤为重要。

在实验室中，诱发敬畏情绪通常采用的方法包括视频、回忆和阅读任务。任务的主题通常是一些可以诱发敬畏的典型事件，如自然景观、孩子的出生和艺术品等（Keltner & Haidt， 2003， Saroglou， Buxant， & Tilquin， 2008， Shiota， Keltner， & Mossman， 2007）。视频任务通常要求个体观看一段视频以诱发敬畏情绪（Rudd， Vohs， & Aaker， 2012， Saroglou， Buxant， & Tilquin， 2008， Van Cappellen & Sarolou， 2012）。如，Van Cappellen和Saroglou （2012）在实验中要求一部分被试观看大自然的纪录片，诱发被试对大自然的敬畏，另一部分被试观看孕妇分娩的视频，诱发被试对生命的敬畏。Prade和Saroglou（2016）在研究中，通过播放美丽景色的视频诱发被试的敬畏情绪，也有研究向被试呈现太空宇宙方面的图像诱发敬畏（Silvia， Fayn， Nusbaum， & Beauty， 2015）。回忆或书写任务要求被试回忆其过去的敬畏体验（Griskevicius et al.， 2010， Rudd et al.， 2012， Van Cappellen & Sarolou， 2012）。如，Prade和Saroglou（2016）要求被试回忆看到的令人敬畏的自然风景，让被试沉浸其中，同时完成书写。阅读任务通常要求个体读一段故事，并尝试体验故事中人物的感受（Griskevicius et al.， 2010）。Rudd等人（2012）在研究中要求个体阅读一段关于登上埃菲尔铁塔眺望巴黎的文字材料，来诱发被试的敬畏情绪。此外，虚拟现实技术也被应用到敬畏感的诱发中（Alice， Yaden， Giuseppe， & Andrea， 2016）。但上述诱发任务的哪些主题更能有效诱发敬畏情绪，目前还没有研究对此进行探讨。

有研究表明，日照时间会影响人们的情绪反应，在一天的不同时间段，个体的情绪会有所不同。Golder和Macy（2011）研究了各个国家的民众在Twitter上表达的正负性情绪，发现了一天中正负性情绪的起伏变化，并验证了关于正负性情绪相互独立性的观点，即高的正性情绪，并不必然伴随出现低的负性情绪。那么，在一天时间内，个体的敬畏情绪成分的比重是否也会发生一定的变化，敬畏情绪所包含的正负性情绪是否具有独立性？

随着社交网络的不断发展，在线社交媒体凭借其开放性、交互性和实时性等特点获得了空前的发展，人们更愿意在社交网络上表达自己的思想和情感，与他人交流观点和看法。Twitter和微博产生的海量在线文本信息包含了人类丰富的心理过程，逐渐成为社会科学研究的新宠。近年来，在线文本的情感分析成为信息科学的研究热点。在线文本情感技术利用自然语言处理、统计或机器学习等技术对文本的主观态度、情绪或观点进行语义定向或极性分析（Das & Chen， 2007），通过对内容的自动化分析获得具体的不同情绪的得分。这对心理学关于情绪、情感的研究具有重要参考价值。

针对上述研究问题，本研究采用在线文本情感/情绪分析（sentiment/emotional analysis）技术，分析敬畏感的情绪成分，以及与敬畏感体验最为相关的主题关键词。在线文本情感/情绪分析可以帮助我们从积极、消极和中性三个维度剖析敬畏情绪，从多个维度了解敬畏感这种复杂的情绪，以及各种情绪成分所占的比重。采用文本挖掘和情感分析技术对社交网络内容进行分析，还可以分析在自然和现实情境下产生的敬畏情绪的成分特点及其随时间的变化趋势，为进一步理解敬畏感的情绪成分以及敬畏感的诱发提供独特的分析途径。

2 方法

情感分析是对带有情感的色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，根据处理粒度不同，可以将文本分为词、短语、句子、篇章（赵妍妍， 秦兵， 刘挺， 2010）。情绪分析不仅可以对文本进行积极、消极和中性的划分，而且可以识别出更加具体的情绪类别。文本情感分析包括原始文本爬取，文本预处理，语料库和情感词库构建以及情感分析结果等流程（马力， 宫玉龙， 2014）。传统在线文本分析简单将情绪正负二分，忽略了情绪的复杂多样性，近年来越来越多的研究者将心理学关于情绪的研究加入在线文本的情绪分析，获得了更为丰富和精准的人类情绪信息。并且与传统的心理学研究方法相比，在线文本情感分析技术可以对公众情绪进行实时测量，一定程度摆脱了传统社会科学研究受到经费、时间、人力等方面的制约，克服了主观报告和事后回忆等研究范式的固有缺陷（乐国安， 董颖红， 陈浩， 赖凯声， 2013）。

本研究采用文本挖掘技术和情感/情绪分析对敬畏感的情绪成分进行探讨。文本挖掘部分包括Twitter和微博数据提取和数据预处理。使用“rtweet”工具包爬取Twitter数据，共爬取以“#awe OR #awesome”为标签的6968条有效Twitter文本。之后采用“tm”工具包进行文本分词和预处理。最后采用“syuzhet”工具包对每条内容进行情感/情绪分析。“syuzhet”的NRC情绪词典可以计算6种基本情绪：快乐、惊奇、恐惧、悲伤、愤怒、厌恶，以及信任和期待2种社会情绪。另外，“syuzhet”还会计算出每条文本的正性和负性情绪分数（http：//www.purl.org/net/NRC emotion lexicon）。根据情绪总分数，判定每条Twitter内容的情绪极性，得分大于0为正性，等于0为中性，小于0为负性。

此外，为分析中文情境下与敬畏情绪相关的关键词。我们采用Python脚本（详见附录）爬取了1143条新浪微博数据，运用“结巴”中文分词工具（https：//github.com/fxsjy/jieba）对新浪微博文本内容进行文本分词和预处理，并进行关键词提取。中文文本情感分析采用大连理工大学信息检索研究室提供的情感词汇本体库（http：//ir.dlut.edu.cn/EmotionOntologyDownload）。使用词库中极性这一变量，将积极词汇赋值为1分，消极词汇赋值为-1分，然后计算总和，得出每条微博内容的情绪总分数，对每条微博内容的情绪极性计算同上。

3 结果

首先，对每条Twitter内容进行情感分析，根据每条Twitter内容的正性和负性情绪分数，计算每条Twitter的情緒极性。即根据每条内容正性情绪减去负性情绪的得分，将其分为正性、负性和中性。结果表明，正性情绪所占的比例（0.61）远大于中性（0.31）和负性（0.08）情绪所占的比例（见图1）。对每条微博内容进行类似的情感分析，结果表明，正性情绪所占的比例（0.66）也远大于中性（0.22）和负性（0.12）情绪所占的比例（见图1）。上述结果表明，在两类社交媒体上，敬畏感所包含的不同极性情绪所占的比例分布大致相同，均表现出积极情绪所占的比例明显高于中性情绪和负性情绪。

根据每条Twitter内容在不同具体情绪上的得分，我们计算了不同情绪所占的比例。结果表明，几种积极情绪所占的比例较大，具体比例分别为：快乐（0.28）、期待（0.23）、信任（0.19） 惊奇（0.09），而几种负性情绪所占的比例较小，具体比例分别为：恐惧（0.06）、悲伤（0.06）、愤怒（0.05）、厌恶（0.03）（见图2）。上述结果表明，从具体情绪而言，敬畏体验也主要以积极情绪为主。

其次，我们对Twitter内容进行关键词提取，发现与敬畏有关的主要关键词分别为： love， amazing， cool， beautiful， fun， life， great， just， like， new。 对新浪微博内容进行关键词提取，发现与敬畏最为关联的前10个关键词分别为：“生命”“尊重”“自然”“学会”“令人”“生活”“舞台”“一颗”“人生”“抒发”（见图3）。由此可见，在日常生活中，经常诱发人们敬畏感的主题主要为“生命”“尊重”“自然”等。

最后，我们分析了一天内的不同时间段的正负性情绪变化。结果发现，与敬畏相关的正性情绪的比例在上午9点和下午6点有一个较大的上升，而负性情绪的比例在下午2点有一个较大的上升（见图4）。

4 讨论

本研究采用文本分析法对Twitter和微博的文本进行情感分析，探讨了敬畏感所包含的情绪成分。结果发现，与敬畏相关的几种情绪中，快乐、期待、信任、惊奇所占的比例较大，而恐惧、悲伤、愤怒、厌恶所占的比例较小，这在一定程度上支持了敬畏体验主要以积极情绪为主。此外，关键词提取分析发现，与敬畏感最为相关的一些词汇包括：生命、自然、尊重、生活、舞台、时间等，这提示我们在敬畏感的诱发任务中，可以从这些主题入手。最后，我们分析了一天时间内与敬畏感相关的正负性情绪变化。结果发现，与敬畏相关的正性情绪的比例在上午9点和下午6点有一个较大的上升，而负性情绪的比例在下午2点有一个较大的上升。

研究者对敬畏这种特殊的积极情绪做出如下四种解释：（1）敬畏是一种被动的情绪，即敬畏感不是自发产生的，而是需要有一定的外部对象进行诱发，（2）敬畏含有庄严的或虔诚的惊奇，它可以是生物也可以是非生物的。包括自然壮丽的景观，以及宏伟的艺术作品等，（3）敬畏感带有潜在的恐惧情绪，这种恐惧来自于自身知识的匮乏和无助感，来自与上帝或命运比较后自身的微小，（4）在自然世界中，对知觉到的有力的、无法解释的、巨大的或壮丽事物的反应（张伟， 2013）。Keltner和Haidt（2003）将一系列有可能包含在敬畏感里的情绪成分称为“敬畏相关的情绪家族”。本研究表明，敬畏的情感成分比较丰富，包括快乐、期待、信任、惊奇、恐惧等，但所占比例有所不同，正性成分所占比重较大。根据情绪的评估理论（the Appraisal Theory），情绪是认知对事物评估后所产生的主观体验，认知对事物的评估不同，所形成的情绪体验也存在差异。在敬畏感领域的研究中，只有把情绪的成分和主要效价揭示出来，才更有可能对这一独具特色的心理现象作进一步探讨。

作为一种复杂的情绪，从情绪效价的角度来说，它是一种“双效价”的情绪体验。通过在线文本情绪分析发现，正性情绪所占的比例（0.61）远大于中性（0.31）和负性（0.08）情绪所占的比例，其中“快乐”、“期待”和“信任”所占比例高于其他情绪，这进一步支持了敬畏体验虽是一种复杂情绪，但以积极情绪为主。Keltner和Haidt （2003）认为敬畏感是一种包含震惊、谦恭、顺从，同时伴随着一些困惑、惊恐和好奇的情绪体验。本研究通过在线文本情感分析，占比重最高的是“快乐”，“期待”和“信任”。其中，快乐作为一种基本情绪，被大家所熟知。“信任”被归类为一种正性情绪，被用作自我分析的工具来解释我们生活中的复杂情感状态（Belli & Broncano， 2017）。随着社交网络的不断发展，人们更愿意在社交网络上表达自己的情感，与他人交流观点，而前提就是人际间的信任。人际间的信任，必然伴随着期待。期待作为一种人类情绪，是一种可变化的心理状态，是在人们对外界信息不断反映的经验基础上产生的对自己或他人行为结果的某种预测性认知（行高民， 2006）。敬畏感本身也属于社会情绪（Rudd et al.， 2012），是亲社会行为的一个重要的影响因素（Bai et al.， 2017， Piff et al.， 2015， Prade & Saroglou， 2016， Ying et al.， 2016）。因此，“快乐”“期待”和“信任”是敬畏情绪的主要成分，符合社会情绪适应功能的解释，情绪是个体针对不同的刺激事件产生灵活自如的适应性反应，并调节和保持个体与环境间的关系。

此外，我们对Twitter内容进行关键词提取，发现与敬畏有关的10个主要关键词分别为：“爱”“惊喜”“酷”“美丽”“有趣”“生命”“伟大”“喜欢”“新颖”。对新浪微博内容进行关键词提取，发现与敬畏最为关联的前10个关键词分别为：“生命”“尊重”“自然”“学会”“令人”“生活”“舞台”“一颗”“人生”“抒发”，这些关键词与敬畏感的概念以及诱发敬畏任务中的一些主题基本一致。虽然Twitter和新浪微博两个社交网络上所提取的关键词有所不同，但极性成分在其中所占的比例基本一致，积极情绪明显高于中性情绪和负性情绪。东西方文化存在很大差异，西方文化以个人主义为主，更加善于表达自己的情感，而东方文化主张集体主义，更多地以含蓄、委婉的方式表达自己，并喜欢将自己的情感寄托于一定的载体上。因此，对Twitter内容提取的关键词以情感、情绪词为主，而在新浪微博内容对关键词的提取，更多的是以敬畏感相关的主题为主。但两个社交媒体上敬畏感所包含的不同情绪成分所占的比例基本一致，表明敬畏情绪既有跨文化的差异性，又有跨文化的一致性。

大量研究表明，在诱发敬畏的任务中，物理诱发源中的大自然和社会诱发源中的生命是被评估出来的两大主题，如，在自然情境下誘发被试敬畏情绪，会使被试做出更道德的决策且对陌生人更加慷慨，以及更多地报告出自己与全人类相联系的感觉， 通过权威的领导和上帝，以及通过孕妇分娩这样的视频情境诱发的个体敬畏情绪，让被试报告出自己与其他人的联结，并增加助人行为（Griskevicius et al.， 2010， Keltner & Haidt， 2003， Piff et al.， 2015， Prade & Saroglou， 2016， Rudd et al.， 2012， Van Cappellen & Saroglou， 2013）。本研究结果不仅扩充了敬畏感的诱发主题，如“人生”、“舞台”以及“生活”等，而且对如何在实验中更有效地诱发敬畏感提供了一定的支持。将这些主题应用到日常生活中，也能增加人们的敬畏情绪，潜移默化地提高人们的敬畏意识。

最后，我们分析一天时间内与敬畏感相关的正负性情绪的变化发现，正性情绪的比例在上午9点和下午6点有一个较大的上升，而负性情绪的比例在下午2点有一个较大的上升。从生活经验来看，上午9点是一天的开始，代表着生机和希望，人们以精力充沛的姿态来应对一天的工作和学习。下午6点是一天紧张忙碌工作后的自由时间，人们选择陪伴家人、约会亲朋、逛街购物等各种娱乐消遣，带给个体更多的是愉快、舒适的情绪，因此正性情绪在此时间段比例增加。下午2点是人们最困乏和疲惫的时间点，人们仍处于学习和工作的状态之中，此时，如果人们面对一些复杂的事情，与其他时间相比更显得无力应对，因此负性情绪在此时间段比例增加。我们还发现，当敬畏情绪中积极情绪增高时，负性情绪的成分并不一定降低。由此可见，在一天时间内，敬畏感情绪成分的比重可能会发生一定的变化，并且敬畏情绪所包含的正、负性情绪具有独立性。

本研究采用文本挖掘和情感/情緒分析技术对社交网络的内容进行分析，探讨了在更为自然和现实情境下产生的敬畏情绪的特点，为理解敬畏的情绪成分以及敬畏感的诱发提供了一种独特的途径。虽然，基于情感词库，利用词汇匹配技术分析在线文本情感倾向的方法目前还不成熟，仍存在一些缺陷， 但现阶段所取得的实证研究成果表明，采用该技术所获得的情绪指标能在一定程度上显著地预测现实世界中的社会经济现象，如利用在线文本情感分析对产品市场份额、影视票房、疾病和信息的传播状况、政治选举结果的预测，以及对宏观经济形势分析，对突发事件预警等（Yu & Kak， 2012）。因此，在线文本情感/情绪分析技术，未来将在社会心理学或积极心理学的研究中发挥越来越重要的作用，并且无形中拓宽了社会科学研究的疆界（乐国安等， 2013）。

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Abstract

The sense of awe is a complex emotional experience that includes both positive and negative emotions. However， it is still unclear about the proportion of different emotional components about the sense of awe. The present study utilized text mining techniques to perform sentiment/emotional analysis text content with the awe of sensibility on Twitter and Sina Weibo.The results showed that in the experience of awe， joy， anticipation， trust， and surprise account for a large proportion， while fear， sadness， anger， and disgust account for a small proportion. To a certain extent， the research results supported a sense of awe that is based on positive emotions， and provided some evidence for understanding the emotional components and induction of awe.

Key words：   awe， text mining， sentiment/emotion analysis， Twitter， Sina Weibo