神经科学与心理学2020pnas.org
大规模情绪传染经由社交网络的实验证据（2014）
Experimental evidence of massive-scale emotional contagion thru social networks (2014)
入门 · 约 45 分钟读完前置知识：社交媒体信息流机制基础、实验设计与伦理审查基础
导读
这篇 2014 年发表于 PNAS 的论文通过 Facebook 的大规模实验，研究社交网络上的情绪传染现象：研究者对约 70 万用户的信息流做了正/负情绪内容的增减操纵，发现减少正面内容会使用户随后发布更少正面、更多负面的帖子，反之亦然，说明情绪可以在网络中大规模传播。该研究因未经用户知情同意而引发巨大争议。
HN 关注点：Facebook 在未经同意的情况下操纵数十亿级用户情绪的伦理问题，以及情绪传染机制本身是否成立。
后来怎么样
该研究因未经知情同意操纵约 70 万用户信息流而引发关于在线实验伦理的广泛争议，直接促使 Facebook 修改研究审查流程，并推动了学界对互联网实验伦理规范的持续讨论。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 2 补充 2
补充用镜像行为和面部反馈假说解释情绪传染的机制，并警告网络放大效应
一个简单的情绪传染机制：1) 镜像行为——人会无意识地模仿他人的手势、语气和态度；2) 面部反馈假说——面部表情直接影响情绪体验。所以人会下意识模仿媒体（甚至文字）中的表达，激活相应情绪状态，这些状态持续足够久，就会像涟漪一样传播给互动的人。只是比特传播比原子快得多，涟漪变成了波浪——小心海啸。
hirundo查看英文原文
Here's a simple mechanism for emotional contagion: 1. Mirroring is the behavior in which one person unconsciously imitates the gesture, speech pattern, or attitude of another. -- https://en.wikipedia.org/wiki/Mirroring 2. The facial feedback hypotheisis is that one's facial expression directly effects their emotional experience -- https://en.wikipedia.org/wiki/Facial_feedback_hypothesis So you subconsciously imitate expressions and gestures from characters in media, even text, which activates corresponding emotional states. The states persist long enough to propagate to people you interact with, like ripples. It's just that the faster mirroring, feedback and propagation of bits over atoms are generating waves rather than ripples. Beware of tsunamis.
质疑质疑帖子情绪是否等于真实情绪状态，实名平台上的表达有系统性偏差
更准确地说，这项研究似乎展示的是 Facebook 帖子中表达的情绪会被好友模仿。但这能否视为人们真实情绪状态的反映？我承认有相关性，但不完全，尤其是在强制实名的平台上。比如我整体心情不错，也可能在帖子里抱怨生活琐事；而且有东西可抱怨恰恰说明日子过得还行。反过来，看到更多负面帖子会促使我发类似内容，但对比之后反而对自己的处境感觉更好。
goblin89查看英文原文
> When positive expressions were reduced, people produced fewer positive posts and more negative posts; when negative expressions were reduced, the opposite pattern occurred. More precisely, this research appears to show how emotions expressed in Facebook posts get mimicked by connections. Should this be taken as literally reflecting people’s underlying emotional states[0]? I’d accept that they correlate to a degree, but not completely, especially not on a platform that mandates real names. [0] Anecdotally, I could be on balance in a happy state but express annoyance at minor aspects of life in my posts. In fact, the existence of things to complain about is a sign things are going relatively well (when things are looking down on a fundamental level, going on record with that under a real name is risking to alienate IRL connections, and minor nuisances of life seem too insignificant to be worth mentioning). Conversely, seeing more negative posts would make me feel compelled to post more of the same, but on balance feel better about my own situation after seeing what emotions others have to deal with.
补充指出群体情绪传染并非新现象，1841 年就有经典研究
旧事重提罢了。查尔斯·麦基 1841 年出版的《大癫狂：非同寻常的大众幻想与群众性癫狂》就是早期对群体心理学的研究，分三卷：'国家幻觉'、' peculiar 愚行'和'哲学幻觉'。
vmh1928查看英文原文
What's old is new again. https://en.wikipedia.org/wiki/Extraordinary_Popular_Delusions_and_the_Madness_of_Crowds Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds is an early study of crowd psychology by Scottish journalist Charles Mackay, first published in 1841 under the title Memoirs of Extraordinary Popular Delusions.[1] The book was published in three volumes: "National Delusions", "Peculiar Follies", and "Philosophical Delusions".[2
质疑抱怨科学界缺乏正式回应，导致公众只能依赖有偏差的社交媒体传闻
真希望我们不必依赖可能撒谎且必然有偏差的推文，但我觉得这个挺有意思。可悲的是科学界不能也不愿就此发表评论，所以我们只能看到这些随机推文，比如'这所学校 9 个青春期女孩中有 7 个在封锁后变性后悔了……'（原文带有明显偏差）。
aaron695查看英文原文
I wish we didn't have to rely on tweets that are possibly lies and certainly have bias, but I found this pretty interesting. It's a travesty the scientific comment can't and won't comment on it. So random tweets are what we have. "7 out of 9 teenage girls at this school have detransitioned since lockdown and one is considering it." <snip bias> https://twitter.com/transgendertrd/status/1277688415606247424
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