Zaznacz stronę

Matematyka może opisać uczucia – najprościej robi to dwuczynnikowa teoria emocji definiująca je na dwóch skalach: polaryzacji i siły. Zachwyt jest silniejszy niż radość, a obrzydzenie bardziej negatywne niż wstręt. Prowadząc badania z wykorzystaniem EmoTool (na przykład te o politykach) korzystaliśmy z obu skal, ale analizując emotikony i ich wpływ na odbiór zdań skupiliśmy się na kontinuum negatywne-pozytywne.

Jak pisaliśmy w pierwszej części analizy naszego badania, dodanie “: )” sprawia, że zdanie zaczyna brzmieć pozytywnie, a “: (” – negatywnie. Dopisanie całuska działa bardzo podobnie jak uśmiech – chyba, że wyjściowe zdanie (bez emotikony) wydawało się odbiorcom negatywne, wtedy uczestnicy naszego badania decydowali się na uznanie go za neutralne, co może także oznaczać, że powinniśmy zadać im inne pytanie – na przykład, czy mają do czynienia z ironią lub bezsensowną konstrukcją. Poprzednim razem opisaliśmy 3 z 9 przebadanych przez nas emotikon. Dzisiaj napiszemy trochę więcej o pozostałych.

W naszym badaniu wykorzystaliśmy pięć zdań:

  1. Teraz wszystko rozumiem.
  2. Dzisiaj jest poniedziałek.
  3. Od rana pada deszcz.
  4. Powiedział, że nic się nie stało.
  5. Jedziemy na wycieczkę do Grecji.

… i 9 emotikon

  1. : )
  2. : (
  3. : D
  4. : P
  5. : /
  6. X D
  7. : 0
  8. : |
  9. : *

Założyliśmy, że 5 z nich będzie miało pozytywny wydźwięk, a 3 negatywny (nr. 2, 5 i 8). Przypuszczaliśmy także, że “: 0” może być najbardziej kłopotliwa dla uczestników badania, bo “zaskoczona buźka” jest rzadko używana w wersji nie-ilustrowanej. Prosiliśmy o ocenę każdego zdania (najpierw bez emotikon, potem z nimi, zdania w każdej z tych list pokazywały się w losowej kolejności) na skali 1 (negatywny wydźwięk emocjonalny) do 5 (pozytywny), gdzie 3 oznaczało środek skali i neutralną wypowiedź.

Zobaczyliśmy w poprzednim wpisie, że ich obecność emotikon wyraźnie wpływała na odbiór emocjonalnego wyrazu zdań. To oczywiście nie cała matematyka przydatna do opisu wyników, nie chodzi tylko o to, czy pojedyncze histogramy przesuwają się bliżej 1 czy 5. Jeśli dodanie buźki faktycznie dodaje pozytywności lub negatywności znaczeniu zdania, relacje pomiędzy wersją z emotką i bez powinny dać się opisać regresją liniową.

Ocena zdania w wersji podstawowej… nie koreluje zbyt silnie z ocenami jakiejkolwiek wersji wzbogaconej. Najsilniejsza korelacja liniowa wiąże je z naszą dziwną : 0 (R=0.306, to słaba korelacja). Nie widać także żadnej silnej korelacji negatywnej (R=-0.4 i więcej), a więc nie można mówić o odwracaniu wydźwięku zdania przez użycie emotikony. Przyjrzyjmy się wobec tego relacjom między emotikonami.

Najsilniej skorelowane są ze sobą “: /” i “: |” (R=0.64). Oznacza to, że 40% zmienności jednej zmiennej (ocen zdań z emotikoną “:/”) można wyjaśnić lub przewidzieć na podstawie zmian (ocen) tej drugiej. Te oszacowania wydźwięku emocjonalnego niekoniecznie są takie same czy podobne, po prostu na 40% da się obliczyć jedne na podstawie drugich. Oceny na skali 1-5 to zmienne porządkowe, możemy je zatem eksplorować jak dane ilorazowe lub nominalne, dlatego użyjmy jeszcze testu Chi-kwadrat, który pokaże nam, czy może jednak oceny tych zdań są podobne. Chi=565.6, P=0.001 – są istotnie statystycznie różne. Zdania z obiema emotikonami najczęściej otrzymywały ocenę 2, “raczej negatywne”, ale “: |” częściej była uznawana za neutralną, a “: /” za negatywną (histogramy poniżej). “: /” koreluje jeszcze (R=0.55) ze smutną buźką, co także nie znaczy, że ich oceny są takie same (Chi=462.38, p>0.001). Oczywiście, trzeba tu uważać na jeszcze jedną sprawę – kiedy mówimy o korelacjach, mierzymy je wg osób, natomiast testy Chi liczymy w grupach – wówczas nie interesuje nas, kto jak ocenił dane zdanie, a tylko czy wszystkie zdania z “:)” mają w sumie inne proporcje odpowiedzi niż te z “: P“. Każdy z tych testów daje nam nieco inną perspektywę na relacje pomiędzy zmiennymi.

Poniżej prezentujemy wykres pokazujący siłę korelacji pomiędzy poszczególnymi emotikonami – uwzględniliśmy jedynie te powyżej 0.4 (oznaczające 16% wspólnej zmienności), czyli od umiarkowanych po silniejsze korelacje. Najwyższy słupek to omówiona wyżej relacja między “: /” i “: |“. Czarne prostokąty wskazują emotikony o największej liczbie interesujących korelacji z innymi. Jak widać, dotyczy to głównie tych pozytywnie nacechowanych (ale nie klasycznego uśmiechu) – być może po prostu dlatego, że jest ich nieco więcej. Za to negatywnie nacechowane okazały się silniej skorelowane i to w ich przypadku możemy faktycznie mówić o silniejszych korelacjach.

Przeglądając korelacje i histogramy można podzielić emotikony użyte w naszym badaniu na pozytywne (“: D“, “: D“, “: *“, “”X D“), negatywne (“: /“, “: |“, “: (“) oraz “inne” – “: )” i “: 0“, z których pierwsza jest niewątpliwie pozytywnie nacechowana, ale za bardzo nie koreluje z pozostałymi z tej grupy. Czy umiemy poukładać je w ciąg od najbardziej pozytywnych po najbardziej negatywne?

Jeśli weźmiemy pod uwagę wzrastającą liczbę 5 i spadającą 1, otrzymamy wyraźne kontinuum od “: (” po “: D“. Co zastanawiające, każda emotikona otrzymywała ocenę od 1 do 5, nie ma takiej, która nie pojawiłaby się choć kilka razy z bardzo nietypową dla siebie oceną emocjonalną.

Wyniki naszego badania pokazują emocjonalną wartość emotikony, jej wpływ na odbiór zdania niezależnie od jego treści. W pierwszym artykule z tego cyklu pokazaliśmy, że nie wszystkie analizowane przez nas zdania było odbierane (przed dodaniem emotikon) jako neutralne, dlatego planujemy jeszcze jedną analizę, tym razem sprawdzającą, jaka interakcja zachodzi pomiędzy treścią zdania i emocjami niesionymi przez dodaną do niego buźkę.

Poszczególne emotikony tylko do pewnego stopnia zachowują się w sposób, jakiego spodziewaliśmy się planując badanie. Możemy je ułożyć w elegancki ciąg od negatywnych po pozytywne, ale to nie znaczy (spójrzcie na korelacje), że łatwo nam przewidzieć, jak dokładnie zostanie odebrane konkretne zdanie po dodaniu do niego uśmiechu, “: D” lub “XD”. To na pewno jeden z powodów dla których dodanie “: )” nie zawsze sprawia, że nasz żart zostanie zrozumiany.