数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制*

张 宁，段小宣，袁勤俭

0 引言

“弹幕”(barrage)作为新兴在线评论方式，起源于日本Niconico视频网站。弹幕评论引入中国后迅速流行，如bilibili视频网站在引入弹幕功能后迅速崛起为国内最大的ACGN聚集地[1]。弹幕是一种实时浮现在视频上方以字幕流形式出现的评论方式[2]，与传统视频评论有着显著的差异，弹幕的跨空间交互性，允许弹幕用户针对视频内容进行观点共享和情绪意见交流[3]。弹幕的匿名功能为用户带来无压力的趣味性[4]，因此弹幕评论包含了弹幕用户大量的情感倾向，弹幕成为用户情感波动的发泄器[5]。弹幕功能加快了视频网站发展，弹幕评论功能通过增强用户参与提升用户挽留度，增加用户活跃[6]，为文化传播带来新机遇，大量网络视频平台由于弹幕信息交互方式受到用户喜爱。借助这些视频网站发展，优秀的数字人文视频得到传播，如央视《国家宝藏》系列收获了超过1亿次播放量。相关研究表明视频的弹幕数量是影响视频播放量的中心路径，并且对视频的播放量具有显著的正向影响，同时弹幕数量反映了用户的参与和体验，弹幕数量能反应用户的认同感，增强用户的持续使用意愿[7]，因此提升弹幕数量有利于数字人文视频推广，理解数字人文视频用户的弹幕评论行为生成机制对提升数字人文视频弹幕数量，增加数字人文视频的用户活跃度具有重要意义。

Mischel在人格对个人行为影响研究中提出认知-情感系统理论(Cognitive- Affective Processing System，CAPS)的初步概念[8]。CAPS理论被用于理解个体的人格和行为[9]，认为个人的稳定行为反映了个人的认知、情感、和价值取向，个体的行为影响社会环境，反之社会环境也会影响个体的行为。具体地，CAPS理论解释了同一环境中，用户在认知、情感、行为上反应的共性与差异，以及环境对用户个体认知和行为的影响[10]，并且构建出了认知-情感-行为的多级平行框架[11]。CAPS理论研究的发展使弹幕评论行为的研究能够开始尝试从宏观的角度去构建统一的弹幕评论行为生成机制理论框架。采用CAPS理论研究弹幕评论行为，使弹幕评论中的各个子系统(如弹幕使用动机、弹幕情感、弹幕行为等)不再简单地被理解为弹幕评论行为的变量和影响因素，而应该理解为由弹幕用户人际交互产生的、多级平行分布式的行为系统，同时将用户生成的各种评论行为归结于认知-情感单元(Cognitive-Affective mediating Units，CAUs)的差异。

CAPS 理论为弹幕评论行为研究提供了认知-情感-行为的整体研究框架，本研究基于行为认知-情感系统模型框架，提出数字人文视频作品下的用户弹幕评论行为生成机制的模型基础。然而CAPS理论虽然提供了“认知-情感”的剖面去帮助研究者理解个体行为，并提供行为预测[12]，但CAPS理论以建构主义为基础，缺乏理论的深度，只注重行为的解释，无法绘制出精确的行为剖面图[13]。而扎根理论作为一种优秀的探索性质性分析研究方法，完善了CAPS系统的理论深度。因此，两种理论的结合，帮助本研究构建出详尽的数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制的理论模型。

综上，本研究以增进数字人文视频传播为目的，以CAPS理论为模型框架基础，将弹幕用户评论行为分解为“认知-情感-行为”三个平行结构，以此构建数字人文视频的用户弹幕评论生成机制的理论模型，利用扎根理论对弹幕文本进行深入分析，完善模型的理论深度。同时本研究率先尝试使用CAPS 理论解释用户的信息评论行为，为信息行为理论框架的构建提供了新的研究视角，并为CAPS理论勾勒出在其他领域进行研究的广阔前景。

1 研究现状

1.1 弹幕评论的行为研究

弹幕评论行为是指视频用户将自己的情感和观点即时发送到视频上，形成大量类似子弹瀑布形式的评论信息交互活动[14]。弹幕评论在视频网站中所形成的独特氛围，十分契合国内视频用户的评论行为习惯，迅速在国内走红[15]，因此受到国内外研究者的广泛关注。国内外对弹幕评论行为的研究主要聚焦于弹幕评论的使用动机、弹幕评论的行为特征两个方面。其中弹幕评论使用动机是指反应弹幕评论者发送弹幕进行评论的驱动因素。

国内研究从多角度对弹幕评论使用动机进行探讨。一些研究基于使用-满足理论，将驱动用户使用弹幕评论的因素分为情感需求、认知需求和社交需求三类，同时发现了情感需求是驱动用户使用弹幕评论的主要影响因素[16]。随着对弹幕评论使用动机的深入研究，一些研究基于内容分析的角度，进一步将弹幕评论行为使用动机分为了信息需求、娱乐需求和社交增强需求三类，最终证实了信息需求才是影响用户使用弹幕评论的关键影响因素[17]。在明确了用户的弹幕评论行为的关键驱动后，研究者开始致力于探究弹幕评论具体行为的驱动因素，如用户弹幕评论的从众行为，对用户进行半结构化访谈后，利用扎根理论的三级编码构建出了相关理论模型[18]。此外，对弹幕评论的特征研究主要侧重于差异对比。与传统评论行为相比，弹幕评论用户的参与程度更高[6]。不同类型视频的弹幕评论的行为特征也有着显著差异，以编程类学习视频与语言类学习视频为例，两者用户的弹幕评论行为在时间特征、内容特征、数量特征等都有显著的差别[19]。在对弹幕评论行为的特征差异进行研究之后，研究者开始针对具体类型视频的弹幕评论的行为特征进行深入研究，以借助弹幕评论行为的特征来打破用户与服务者之间的虚拟隔阂，如对学习类视频的弹幕评论进行深入研究，挖掘出学习视频用户弹幕评论行为的时间分布特征，以此探讨图书馆视频服务引入弹幕功能的可行性[20]。

国外研究主要是通过问卷调查和实验的方法对用户行为动机进行研究，如通过焦点小组的方法对弹幕视频网站用户进行深入研究，发现信息和娱乐是促进用户观看和使用的关键因素[21]。同时如孤独观众这类特殊人群使用弹幕的动机也受到国外研究者们的广泛关注，研究者利用眼动实验的方法发现“孤独感”和“情感诉求”交互影响孤独观众使用和观看弹幕的行为[22]。学习类视频用户与其他视频类型用户使用弹幕的动机有着显著差异，国外研究者对在线学习讲座视频的弹幕进行归纳分析发现学习类视频用户使用弹幕的动机主要为了加强学者们直接的互动，改善学习体验[23]，而旅游类视频用户主要是通过弹幕进行视频内容解释，来传达不同的意识形态[24]。国外对弹幕评论的特征研究主要是关注弹幕在视频中的分布特征和弹幕评论，以及弹幕特征对用户行为的影响。此外，研究发现弹幕评论具有实时和匿名的特征，使得弹幕评论更能缓解视频用户的孤独感，增强用户的活跃度[25]。一些研究将传统评论与弹幕评论进行了深入对比，从中发现了弹幕在视频中的分布上具有羊群效应，并提出了检测“领头羊”弹幕的方法[26]。

1.2 弹幕评论的情感分析

国内对弹幕评论的情感分析研究主要是通过弹幕文本内容对用户表达的情感进行分析，研究的方式主要分为以下两种：第一种是基于情感词典的情感分析，其方法主要是从文本中抽取出与情感表达相关的情感特征词，然后通过组合计算这些词的情感得分以此判断文本的情感倾向性[27]。例如，以BosonNLP情感词典作为基础词典使用SO－PMI算法[28]将表情和语气扩展进弹幕情感词典，去构建能识别颜文字表情的表情词典，从而形成新的弹幕领域词典和弹幕语气词典[29]。此外，基于情感词典构建弹幕与字幕的情感分析比较模型，从情感强度、情感种类分布、情感变化趋势等三个角度揭示视频弹幕与字幕的情感特征与情感关系[30]；第二种是基于机器学习的情感分析，其方法主要是利用机器学习模型对情感训练样本进行训练得到情感分类器，再通过情感分类器对预测样本进行倾向性分类[31]。学者们致力于构建新的算法提升弹幕评论情感分析的准确性和效率，例如一些学者利用机器学习的情感分析方法，提出了新的弹幕文本情感分析算法模型，解决传统弹幕情感分析方法无法区分句子中同一个词在不同上下文语境中含义不同的相关问题[32]。

国外对弹幕评论的情感分析研究主要是通过弹幕文本对用户的实体情绪进行预测，以此衡量公众对视频的情绪，帮助视频制作者提高视频质量[33]。此外，通过主题检测的方法去收集用户的情感倾向也受到了研究者的广泛关注，通过引入时间同步的NMF方法，解决了现有研究通过弹幕主题检测收集用户情感倾向时所忽略的潜在时间效应问题[34]。目前的情感分类方法只适用于简单的二维分类，并不适用用于弹幕的情感分析，因此研究者针对弹幕数据情感分析的口语化、多样性、拼写错误、结构非线性、非正式语言结构非线性、社会话题多样性、上下文依赖等问题，提出一种改进的基于网络的Bi-LSTM模型，将弹幕评论的情感分析改进为了四维情绪分类[35]。情感词典构建方法的改进也是研究的重点，一些学者在构建情感词典时引入朴素贝叶斯，使之能够利用权重计算对弹幕评论的情感极性进行分类，显著提升了弹幕评论情感分析的准确性[36]。

综上所述，目前国内外对弹幕评论的相关研究主要侧重于弹幕评论的行为研究，以及弹幕评论的情感分析两个方面。现有对弹幕评论的行为研究主要聚焦于弹幕评论的使用动机和弹幕评论的行为特征，而对弹幕评论行为的生成机制研究仍然缺乏，理解弹幕评论行为的生成机制有利于提高用户的活跃度，提升数字人文视频的弹幕数量，促进数字人文视频的推广，因此探究数字人文视频的用户弹幕评论行为的生成机制十分必要。

2 理论基础

2.1 CAPS理论内容

1995 年 Mischel[37]等基于两个假设：个体的CAUs激活难易程度不同、个体的行为差异来源于CAUs 的差异[38]，在认知社会学习理论的基础上提出认知-情感系统理论。CAPS 理论目的是解决人格和社会心理学中存在的长期悖论，即人格在各种情况下是稳定不变的核心假设与行为可变性实证结果间的明显矛盾。CAPS 理论体现了认知主义、行为主义和情感的整合趋势[39]，提供了更系统一致的社会取向与人格特质相联系的理论框架。该系统如图1所示，根据CAPS 模型，每个个体的人格由CAUs组成的心理表征所构成，而个人的行为主要来源于CAUs发生的交互作用产生，行为的差异主要来源于CAUs中各中介单元(心理表征)唤醒的难易程度不同。CAUs是指涵盖个体的所有心理表征，分为编码、预期和信念、情感、目标和价值、能力和自我调节计划五类[40]。其中编码是对自我、他人、事件、情境进行的分类或建构，即对内部和外部环境的认知；预期和信念是与社会领域、特定情境中的行为结果、自我效能感相关；情感是情绪的反应；目标和价值涉及渴望的结果和情感状态、目标、价值和人生规划；能力和自我调节计划涉及个体能做的潜在行为和影响个体行为的策略。CAPS 理论认为，个体CAUs的差异性影响了个体的行为，产生的个体行为会影响社会环境，反过来社会环境同样会影响人格系统，从而形成动力结构。

图1 CAPS理论模型图[40]

2.2 CAPS理论研究

国内外对CAPS理论的研究处于起步阶段。国外CAPS理论主要应用于心理学领域和医疗领域。在心理学领域中，CAPS理论主要应用于行为模式与人格关系之间的研究[40]，同时一些研究者利用CAPS理论模型分析了受访者对辛普森刑事审判案件的心理特征[41]，而在医疗领域中CAPS 理论主要应用于人格障碍的治疗研究[42]。国内对CAPS理论的相关研究主要应用于心理学领域[13]和学习行为领域[43-44]，以及对CAPS理论进行评价综述[45]。尤其是学习行为领域里已经开始注重认知和情感的相互联系，将CAPS理论纳入学习行为系统中，如基于CAPS理论提出了学习的认知情感系统理论模型[43]。

2.3 CAPS理论的适用性

通过文献回溯，尚未发现用户信息行为相关的研究直接借鉴和使用CAPS 理论，但由于CAPS理论优越的系统框架建构性，使图书情报领域中的行为研究框架和理论构建[46-48]侧面捕获CAPS理论中的所有维度(认知、情感、行为、情境)。同时弹幕评论行为是弹幕用户在视频情境中进行意义表达的行为，弹幕评论行为的差异代表了用户的不同认知，这种差异源于用户个体各种CAUs类型唤醒的难度不同。因此，弹幕评论行为满足CAPS的两个基本假设：(1)弹幕评论行为是用户在一定的情境下主动进行意义建构的过程(弹幕评论)，弹幕评论行为具有用户鲜明的特征，其用户行为的差异来源于CAUs激活难易程度不同。(2)弹幕评论行为的差异来源于CAUs的不同。已有对弹幕评论行为的研究揭示用户的认知因素、情感因素是弹幕评论行为的主要影响因素，完全体现了CAPS理论中认知-情感-行为的三个维度，Smith[49]呼吁研究者通过自下而上的方法使用CAPS理论，因此本研究采用CAPS理论框架作为理论基础，通过扎根理论自下而上地构建数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制的理论模型是十分适合的。

3 研究设计

3.1 研究方法

弹幕的碎片化、重复性[50]等特点导致传统评论行为理论模型只能作为参考，因此本研究从宏观层面出发，利用CAPS理论优越的宏观理论建构性，将弹幕评论分解为“认知-情感-行为”三个平行层面。虽然CAPS理论在框架建构上有着优越性，但CAPS理论侧重于解释，缺乏理论深度。因此本研究结合扎根理论对理论进行深度探索，以完善理论深度。扎根理论是质性研究的常用方法[51]，主要思想是研究者在经验资料基础上，从实际观察入手，秉持开放态度，从原始数据资料中归纳概括经验，进而上升到理论[52]。随着研究深入，越来越多的文献研究表明扎根理论存在着一定的局限性，扎根理论编码从微观的层面出发，难以对宏观的整体影响因素做出分析[53]，同时具有显著的研究者经验主观性。因此为了完善扎根理论，学者们开始重视对文献的回顾，Urquhart等学者[54]认为需要进行早期文献探究，去促进理论雏形的开发。CAPS理论在宏观层面上具有极强的建构性，而扎根理论在微观层面上有极强的探索性，因此采用CAPS 理论框架，利用扎根理论进行完善，使本研究的理论框架具有强大的理论基础和理论深度。

3.2 数据收集与整理

《国家宝藏》作为最杰出的数字人文类视频之一，根植于深厚的中华传统文化，在国内数字人文视频中产生了广泛影响力，具有3，171.2万次播放量，43万条弹幕语句的弹幕数据，因此bilibili视频网站《国家宝藏》第三季是最适合本研究的案例样本。本研究利用Python爬取包括日期、发送时间、所处的视频位置、用户ID、弹幕内容的文件，该文件包括《国家宝藏》第三季普通版1-10期、从2020年12月6日-2021年4月11日的全部弹幕数据，总计150，138条弹幕语句。由于扎根理论的取样为理论性取样，为保证数据样本与研究主题密切相关且具有代表性，本研究规定该数字人文视频的用户持续发送200条弹幕以上的行为构成本研究中的代表性评论行为，纳入研究样本中作为主要研究对象。最终形成的主要研究样本包括14名用户的4，148条评论语句，其中发表200-300条评论数的用户11名，发表300条以上评论条数用户3名。

表3 范畴关系和内涵

3.3 样本分析

首先对4，148 条弹幕评论语句进行初步分析，由于弹幕的碎片化特性使得研究难以从微观角度进行深入分析，探究评论生成的规律。因此文章从宏观角度进行分析，归纳弹幕文本语句的主要特征，将数字人文视频用户生成的弹幕评论主要划分为两类：一是如“BGM好听”“小姐姐演的好棒”等与节目内容相关联的弹幕类型，二是如“英国人抢的最多的古希腊和古埃及文物，中国只是受害者之一”“这是大明的风骨”“天佑中华”等与社会文化相关联的弹幕类型。因此，依据弹幕文本的语句特征将样本划分为两条主线，即节目内容认知主线、社会文化认知主线。

4 研究过程

4.1 开放性编码

开放性编码阶段是扎根理论编码的第一阶段，在进行开放性编码的过程中既要保证文本数据的完整性，又要保证文本数据的原始性[55]。对弹幕评论样本的4，148条弹幕反复提炼和归纳，删除重叠和矛盾的初始概念，剔除出现频次低于5的初始概念。最终得到32个有效概念，编码结果示例如表1所示。

表1 开放性编码

4.2 主轴编码

主轴编码是扎根理论实施的第二个主要阶段，进一步对范畴进行提炼和挖掘，发现和建立各范畴之间的内在逻辑联系[56]。参考相关研究对正负向情感中的有效概念进行检验[57]，经过主轴编码最终获得11个子范畴、5个主范畴，范畴具体从属关系见表2-3。

表2 主轴编码

4.3 选择性编码

选择性编码是扎根理论实施的第三个主要阶段，此阶段主要是挖掘核心范畴，验证主范畴与核心范畴之间的关联。本研究的核心范畴为数字人文视频的用户弹幕评论行为，在对弹幕文本的三级编码后发现，数字人文视频的用户CAUs涵盖的心理表征类型有认知、情感。基于数字人文视频的用户弹幕评论行为这一核心范畴，本研究借鉴图1的CAPS理论框架结构，揭示了各主范畴之间的关联。具体而言，根据CAPS理论，用户的认知会直接影响用户的情感和弹幕评论行为，用户的认知也能通过影响用户情感间接影响弹幕评论行为，用户的情感能直接影响弹幕评论行为，CAPS理论视角下数字人文视频的用户弹幕评论行为总体遵循着“情境-认知情感单元-行为”的生成路径。

4.4 理论饱和度检验

扎根理论的理论饱和是一种主观概念[58]，研究者在对原有数据资料上构建的理论模型进行检验时，重新收集数据资料进行分析和模型修正，直至研究者不再发现新的概念与范畴，即达到理论饱和状态[59]。本研究将总体弹幕样本进行随机抽样，抽取出1，000条弹幕评论语句，最终没有发现新的范畴和关系，各范畴内部也未产生新的初始概念，因此判断编码已达到理论饱和状态。

5 模型构建和模型阐释

5.1 模型构建

基于CAPS理论的认知-情感-行为三维基础框架，利用扎根理论的研究方法自下而上对弹幕文本进行编码，通过对概念类属内涵、内涵间关联的理解，梳理出用户的地理环境认知、社会文化认知以及节目内容认知会直接影响用户生成弹幕评论的行为，同时地理环境认知、社会文化认知以及节目内容认知也能通过影响用户的情感间接影响用户生成弹幕评论的行为。在CAPS理论视角下数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制模型主要由认知-情感单元和行为单元组成，分为认知驱动阶段、情感聚合阶段、行为生成三个阶段，前两个阶段主要存在于弹幕用户的CAUs中。CAPS理论视角下数字人文视频的用户弹幕评论行为总体遵循“情境-认知情感单元-行为”生成路径，当受到数字人文视频情境刺激，会激活用户的CAUs，CAUs之间的相互作用进一步生成不同的关系网状结构，导致CAUs各单元被相互激活，最终产生可观察的弹幕评论行为。根据编码结果和CAPS 理论基础框架路线，提出数字人文视频用户的弹幕评论行为生成机制模型，如图2所示。

图2 CAPS数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制模型

5.2 模型阐释

5.2.1 认知-情感单元(CAUs)

根据编码结果数字人文视频用户的弹幕评论行为生成机制模型中的CAUs包含认知驱动和情感聚合两个阶段，代表用户的所有认知表征和情感，不同类型的认知会刺激产生不同的情感观点，从而生成不同的弹幕评论行为。用户CAUs的激活和抑制是弹幕评论行为生成的基础，用户不同CAUs关系之间的相互作用促进不同弹幕评论行为的生成。本研究依据弹幕的文本特征将用户的认知分为节目内容认知和社会文化认知主线，用户从两种认知出发，凝聚出不同情感，从而形成独特的单元联结关系结构。

(1)认知驱动阶段：CAUs单元的认知驱动阶段部分主要由两条主线的六种不同认知类型组成。节目内容认知主线中的认知类型为演员嘉宾、台词配乐以及道具特效三种，其中演员嘉宾是指用户对节目参与者的认知，台词配乐是指用户对节目台词文案和背景音乐的认知，道具特效是用户对节目中服装和后期特效的认知。社会文化环境认知主线中的认知类型为地理认知、历史认知、民族认知三种，其中地理认知是指用户对所属地区以及对节目设计的地理地区的认知，历史认知是指用户对历史年代、历史故事、历史习俗等与历史相关的认知，民族认知是指用户对自身民族归属和其他民族的认知。在节目内容认知主线中，社会环境会影响用户的个人偏好，社会舆论环境会影响用户对演员、嘉宾、台词、剧情等产生各种认知，例如参演者受到社会的广泛喜爱，会唤醒用户对其的认知，从而产生节目内容认知类型相关的弹幕评论。在社会文化认知主线中，社会环境会影响用户的知识结构，社会文化环境会影响用户对历史、地理、各种文化产生积极或消极的认知。例如，视频涉及的历史受到广泛的争议，会唤醒用户对相关历史故事或历史事件的认知，从而产生社会文化认知类型相关的弹幕评论。认知驱动阶段是用户评论行为生成的初始阶段，用户在这个阶段会产生各种不同类型的认知，这些认知来源于用户的人格结构，两种认知的唤醒难度不同，社会文化认知的唤醒需要用户具有一定的知识结构，例如历史文化知识，而节目内容认知仅需要唤醒用户的偏好。用户基于自身的偏好和知识结构对感受的情境进行识别和加工，最终编码成用户的认知，这些认知编码会激活用户的各种情感，以此驱动不同弹幕评论行为的产生。

(2)情感聚合阶段：用户在受到不同类型的认知刺激后会凝聚出不同类型的情感，由用户认知刺激产生的情感主要分为正向情感以及负向情感两种，正向情感具体分为骄傲、喜爱、感动、归属四类，负向情感分为厌恶、愤怒两类。其中从节目内容认知主线出发凝聚出的情感仅为正向情感一种，包含喜爱和感动两类。同时本研究在扎根理论三级编码过程中发现，节目内容认知主线所凝聚的情感虽然包含有负向情感类型弹幕评论，但由于出现频率低于5，本研究认为节目内容相关类型的认知不会显著凝聚出负向情感。

节目内容认知主要涉及视频内容，如台词音乐、参演者、剧情造型，对应的认知单元唤醒较易，主要基于用户对节目内容的个体偏好，因此受节目内容认知刺激所凝聚的情感类型较为单一。用户会基于偏好对视频涉及的内容进行认知，用户会对正向偏好的视频内容产生正向的情感，反之会对所厌恶的视频内容产生负向的情感。其中用户喜爱类型的正向情感的凝聚主要来源于对台词音乐认知后的审美共鸣以及对参演者认知后的对其的认可。例如，用户3589c43c的弹幕评论“古剑奇谭bgm杀疯了哈哈哈”、用户641f6fd9的弹幕评论“秦腔好有气势”展现出弹幕用户对节目内容中台词音乐的认知后，基于自身偏好凝聚出喜爱的情感；用户1d76d978的弹幕评论“关大洲老师真的是神仙”、用户d3130a10的弹幕评论“蒋欣女神！！！”展现出弹幕用户对节目内容中参演者的认知后，基于自身认可凝聚出喜爱的情感。感动类型的正向情感的凝聚主要来源于用户对节目剧情解读认知后的共情，如用户1d76d978的弹幕评论“这段好好哭”。

社会文化认知不仅涉及视频内容本身，还会涉及节目内容延伸的社会文化，如节目内容所涉及的历史、地理、种族等，相较于仅受用户个人偏好影响的节目内容认知单元而言，社会文化认知单元的唤醒相对困难，社会文化认知单元的唤醒要求用户具有相对应的知识结构，如历史知识、地理知识、民族认知，用户知识结构受到社会文化的影响导致知识水平各不相同，从而凝聚出相对复杂的情感。受社会文化认知刺激而凝聚的正向情感主要分为骄傲、喜爱、归属三类，负向情感主要分为愤怒、厌恶两类。用户会基于自身的知识结构对视频中涉及的社会文化部分进行认知，随后用户会基于自身的知识水平和社会身份对所偏好的历史、文化和地理要素凝聚出正向的情感，反之会对厌恶的历史、文化、地理要素凝聚出负向的情感。其中社会文化认知中喜爱、尊敬等正向情感的凝聚主要来源于对历史人物、历史故事、历史朝代以及现代英雄事迹的认同，如用户1d286995的弹幕评论“始皇帝陛下！”、用户641f6fd9的弹幕评论“千古明君，千古名臣，君臣相得，开创盛世”。受社会文化认知刺激所凝聚的骄傲和归属等正向情感来源于用户对自身所属民族、国别、相同历史渊源的认同，国家的强盛刺激弹幕用户凝聚出强烈的归属感，如用户a7955b16的弹幕评论“中华文明，让我们一起守护”。用户归属国家民族源远流长的历史和丰富多彩的文化会刺激用户凝聚出强烈的骄傲感，如弹幕用户8658f6bc的弹幕评论“敬上下五千年中华文明万岁”。用户对历史人物和历史朝代否定会刺激用户凝聚出厌恶的负向情感，如用户e6e83478的弹幕评论“和第一个节目一比较，清朝卑躬屈膝，垃圾”。当视频片段涉及其他国家伤害用户具有归属感的民族和国家时，用户基于强烈的归属感会对这些国家产生敌视情绪，从而凝聚出愤怒的情感，如用户693cf75a的弹幕评论“法国贼！”。

社会文化认知单元唤醒难度较高，这些正向和负向情感的凝聚需要用户具有对应的知识结构，因此社会文化认知相较于节目内容认知刺激凝聚的情感更为复杂，这一特性证实了采用CAPS理论研究数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制中的第一个假设：弹幕评论行为是用户在一定的情境下主动的进行意义建构的过程(弹幕评论)，弹幕评论行为具有用户鲜明的特征，其用户行为的差异来源于CAUs 激活难易程度不同。

5.2.2 行为单元

用户不同CAUs的激活会生成不同的弹幕评论行为，以反映用户潜在的人格结构，弹幕评论行为的生成是用户不同CAUs被激活后的外显。根据扎根理论的三级编码结果，数字人文视频的用户生成的弹幕评论行为主要分为情感表达行为、娱乐行为和社交互动行为三种。其中情感表达行为具体分为赞美、批判、致敬、期盼四类，娱乐行为具体分为玩梗、吐槽和刷屏三类，社交互动行为具体分为信息询问、回应问题、内容解读、科普解释四类。情感表达行为是指用户基于表达自身情感的需求而生成的弹幕评论行为，娱乐行为是用户基于自身娱乐需求而生成的弹幕评论行为，社交互动行为是指用户基于自身对其他弹幕用户进行社交互动需求而生成的弹幕评论行为。在两条认知主线中，用户基于自身偏好和知识结构对视频进行认知后产生正向情感，这些情感会进一步刺激用户产生具体的行为。例如，用户对所喜爱的背景音乐或历史人物进行认知后，会产生如赞美的情感表达类型的弹幕评论行为；而对用户感觉有趣的节目内容，会产生例如玩梗的娱乐类型的弹幕评论行为；对超出用户认知的视频内容，用户会产生如信息询问的社交互动行为。行为单元是弹幕评论生成的最后环节，它既受到用户认知的直接影响，又受到用户情感的直接影响，同时也会受到认知刺激情感后的间接影响，并且两条主线生成的弹幕评论行为也有着显著的差异。

从模型图2可以看出，两条认知主线产生的情感表达行为具有明显的差异。其中节目内容认知主线中情感表达行为仅有赞美行为一类，主要涉及对节目内容本身，包括对用户所喜爱的演员、背景配乐等的赞美行为。社会认知主线中的情感表达行为有赞美、批判、致敬、期盼四类，其中赞美是用户对所喜爱尊敬的历史人物、英雄故事和国家的赞美行为，批判是用户对厌恶愤怒的人物、朝代、国家的唾弃和批评行为，致敬是用户对国家努力建设者们的表达崇高敬意的行为，期盼是用户对国家和民族美好未来的祈愿行为。两条认知主线中情感表达行为的差异来源于CAUs 的差异，由于CAUs 单元激活难度不同，导致两条主线凝聚的情感不同，节目内容认知主线的CAUs包含的情感比较单一，仅有正向情感一种，而社会文化认知主线的CAUs包含有正向和负向两种情感，因此社会文化认知主线生成的情感表达弹幕评论行为更加复杂。

两条主线中的娱乐行为的类型并无显著差异，但弹幕评论行为的生成方式和评论内容略有不同，其中节目内容认知的玩梗和吐槽主要是对参演者和剧情内容的调侃行为，如“泥居然背刺窝QAQ”，而社会文化认知的玩梗和吐槽主要是对历史人物和历史故事的调侃行为，如“乾隆：美就是大，美就是花，美就是多”。刷屏行为是指用户重复评论相同内容的娱乐行为，两条认知主线的刷屏行为生成并无显著差异，都是源于弹幕环境的驱使。例如，“66666”等弹幕出现后，会产生大量相同意义的弹幕形成弹幕潮。

社交互动行为是指用户为满足自身社交需求产生的行为。在社交互动行为中，信息询问是指对视频相关内容的询问，节目内容认知主线的信息询问主要是对背景音乐和参演者信息的询问，如“BGM是什么？”；社会文化认知主线中的信息询问主要是对历史习俗和历史人物相关信息的询问，如“史书里没有尺尊的记载吧?”。节目内容认知主线中的回应问题对应于信息询问，主要表现为对背景音乐的回应，如“BGM是秦王破阵乐”；而社会文化认知主线中的科普解释不仅对应于相关信息询问，还包括弹幕用户基于自身知识水平对视频涉及的常识和历史进行传授的行为，如“文成公主应当是正妻，毕竟之后的赞普都自称文成公主后代”。节目内容认知主线中的内容解读是用户基于自身偏好对节目剧情进行解读后进行弹幕评论的行为，其行为的目的是去需求相同观点弹幕用户的支持，从减缓孤独感，如“倒过来看这幅图就是心脏的样子！”。

两条认知主线生成的弹幕评论行为具有明显的差异，根据编码的结果这些行为的差异主要来源于各主线CAUs显著的不同。例如，节目内容认知主线和社会文化认知主线的CAUs中情感单元具有显著的不同，导致两条主线生成的情感表达行为具有显著的差异。研究结果证实了采用CAPS研究数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制中的第二个假设：弹幕评论行为的差异来源于用户CAUs的不同而产生的。

6 结论

弹幕评论行为作为一种新兴的评论行为，弹幕评论的兴起和发展改变了传统的信息评论方式，视频网站运营平台已经开始将视频的弹幕数量作为推广该视频的依据，因此视频的弹幕数量会显著影响视频的传播度，研究数字人文视频用户的弹幕评论行为生成机制有益于增加用户活跃度，从而提升弹幕数量，促进数字人文视频的推广。本研究从CAPS理论视角，从宏观上构建统一的弹幕行为生成机制模型基础框架，采用扎根理论完善理论深度，最终构建出精确的数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制理论模型。

数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制模型由认知-情感单元和行为单元两个单元组成，分为认知驱动-情感聚合-行为生成三个阶段，其中前两个阶段主要存在于用户的认知-情感单元中。同时本研究依据弹幕的文本特征将用户的认知分为节目内容认知和社会文化认知主线，两条主线驱动的认知类型，凝聚的情感不同，生成的弹幕评论行为也有一定差异。不同CAPS理论视角下数字人文视频的用户弹幕评论行为总体遵循着“情境-认知情感单元-行为”的生成路径，当用户受到数字人文视频情境的刺激后，会激活用户的CAUs，CAUs各单元之间的相互作用，进一步生成不同的关系网状结构，导致CAUs各单元被相互激活，最终产生可观察的弹幕评论行为。

7 启示和建议

理论层面，首先，本研究率先尝试使用CAPS理论对用户的弹幕评论行为进行研究，利用CAPS理论构建出数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制的基础理论框架，证实了CAPS理论在信息行为领域具有广泛的应用前景，未来可以采用CAPS理论去构建宏观统一的信息行为理论基础框架，不仅拓宽了CAPS理论的应用范围，同时增添了研究用户信息行为的新视角。其次，本研究最终构建出完整的数字人文视频的用户弹幕评论生成机制模型，弥补了弹幕评论行为研究的理论缺陷，拓宽了弹幕行为的研究范围，将传统信息评论行为的研究映射到实时弹幕评论行为领域。再次，本研究采用CAPS结合扎根理论对弹幕评论行为进行研究的方法，使其更具理论基础和理论深度。证实了Urquhart等[54]认为扎根理论应该结合早期文献进行理论雏形构建的思想，推动了扎根理论研究方法的变革。最后，现有弹幕评论行为的研究主要为实证研究，本研究通过质性研究的方法，采用扎根理论对数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制进行深入探索性研究，更全面地梳理了数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制的具体阶段和过程。

实践层面，本研究构建的数字人文视频用户的弹幕评论行为生成机制模型为视频平台和视频作者提供参考和意见。从模型来看，用户的负向情感主要来源于用户对社会文化的错误认知，如对清朝历史和人物的错误认知，用户会基于这些错误的认知生成极端的弹幕用户评论行为，营造出大量消极的弹幕环境，对于视频网站运营商来说，为改善弹幕环境，营造和谐积极的弹幕环境，需要加大相关数字人文视频的推送，以扭转用户的错误认知，从而促使用户生成积极乐观的弹幕评论。从数字人文视频制作者来看，本研究的研究成果有助于数字人文视频制作者提高视频的质量，数字人文视频的用户弹幕评论行为受到用户CAUs的影响，CAUs激活的程度越高，用户生成弹幕评论的行为越频繁，然而CAUs各单元激活难度具有差异，节目内容认知单元激活相对容易，因此数字人文视频制作者可以通过加入更多优美的背景音乐，或是邀请广大用户认可和喜欢的演员嘉宾来刺激用户的节目内容认知单元，虽然社会文化认知单元的激活需要用户具有一定知识结构，数字人文视频制作者增加用户所属国家中耳熟能详的历史故事或是英雄故事，来降低激活社会文化认知单元所需求的知识水平，数字人文视频制作者可以从这两个方面增加数字人文视频弹幕数量，以此促进数字人文视频的传播。

8 局限与展望

本研究存在局限性。首先，数据来源仅为bilibili视频网站中的《国家宝藏》第三季，该视频作为杰出的数字人文视频之一可能存在特例性，未来研究可以根据本研究的理论模型对其他数字人文视频进行分析，以检验该模型和CAPS理论是否适用于不同的视频情境。其次，利用扎根理论对数据文本进行研究具有一定的主观性，扎根理论的编码过程主要来源于编码者的经验，虽然本研究采用CAPS 理论构建出基础理论框架，很大程度上克服了这一局限，仍呼吁未来的研究可以探究新的质性研究方法以减少本研究理论模型的主观性偏差。再次，本研究是运用CAPS理论研究用户信息行为的初步尝试，主要侧重于研究CAPS中用户的CAUs对弹幕评论行为生成的影响，未来的研究应该更深入的运用CAPS理论，结合用户人格特质去研究不同情境刺激下弹幕评论行为生成的差异。最后，本研究是数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制这一领域的探索性理论研究，未来需要更多的实证研究进一步验证本研究的理论模型，并深入揭示理论模型中各要素的相互关系和相互作用。