sentiment propagation是我最近看论文最经常遇到的一个单词，并且网上这一块资源极其稀少（大部分都是新闻学或者心理学的论文），所以本文就谈谈我对情感传播的理解。
Thanks to knowledge graph，让我能够百度的时候送给我这样的资源！
专业团队，居然知道我是单身！
好的，下面我们开始正文。
首先我们要明确一点，何为传播？我们放在物质上来说，我可以“传播”给你一支笔（这里其实是传递，不过只是方便解释）；或者我染了一身病，也可以传播给你。那么情绪也是一样的，用一个现实生活中很常见的栗子来形容：
A：宝贝儿，我拿到奖学金了，真开心！
B：哇，宝贝儿真棒！
我们看到A说的话是positive的，带来了B的positive，也就是说A将这个positive的情绪传播给了B。
我们再接着对上面的栗子进行扩展，我们会发现情感传播只会发生在多个人之中。就比如你“让苍天知道我不认输”，那么你这个情感依旧是在自己身上，并不会传播出去，也就是说情感传播是发生在网络中，必须得有许多相连的节点才会发生。
注：这里的网络指的是广义的网络，比如现实生活中的社会网络，或者说网络上的网络。也就是说是一个图。
由于个人的情绪很容易被周围人影响，在心理学中将这种互相影响称作情绪感染，而这种感染就造成了情绪在人与人之间传播，当这种传播发生在互联网上，就诞生了网络情绪传播。
鉴于我是学计算机的，所以接下来我就以计算机视角来讲解这个问题。
针对在互联网上的情感传播，先对其下个定义：情感传播是指在情感挖掘和情感强度统计的基础上进一步研究情感信息在互联网上的空间传播特征、规律、影响因素和管理策略等。
这里有两个概念需要说明：
因为上文提到情感传播必须与社会网络结合在一起，所以我们需要在在线社会网络对情感进行嵌入。
在会议论文《在线社交网络用户情感传播研究》中提到，情感嵌入分为两类：
用我个人的话来说，基于节点的情感嵌入，指的就是针对某个用户的某次评论、发帖等，来判断这一次的评论或发帖的情感，就好比我在某个漂亮姐姐的微博下面留言“小姐姐真好看”，单独这条评论的情感是positive的。而基于网络关系的情感嵌入，那么就是说我发帖或者评论后，其他人在我下面跟回复，或积极或消极或中性，就比如我发个帖“软泥怪牛逼！”，然后下面评论给我来个“弔人乆乇”，那么可以看得出来前者帖子是positive的，后面评论是negative的。
当有了上述的概念后，我们来看看一个社会网络中情感传播会有哪些特征。
在论文《在线社交网络用户情感传播研究》中这一节标题为“情感网络特征分析”，而在我看来，这一节讲的就是有哪些情感传播的途径。
情感互惠也称为情感对称，研究的是相邻接点对彼此的情感是否趋于一致。
就好比我对一个美女姐姐的微博评论一个“小姐姐真好看，还缺男朋友么”，于是我把这个积极的情感传播给了这个小姐姐，于是小姐姐觉得又多了一个舔狗，很开心，然后回复了我一个“滚”，我就开始伤心欲绝，小姐姐就把这个消极的情感传播给了我。
但是因为网络中不一定两个节点之间会有双向连接（我给小姐姐评论，但是小姐姐根本不甩我），所以通过情感关系的入度来判断用户的情感影响力，出度判断情感表达的活跃性。
注：
- 入度判断用户情感影响力的理解：因为入度越多，说明该用户被关注的度越高，那么发帖更容易影响更多人，也就是一个意见领袖级别的单位；
- 出度判断情感表达的活跃性的理解：我给每个小姐姐的微博都评论一句“还缺男朋友么”，于是我就能够让我积极的情绪传播给更多的小姐姐。
关系互惠性可以增加信息（情感）的扩散速度，这是因为关系互惠性是个双向关系，可以双向传递关系，用个未经查阅资料我自己YY的栗子来说，就是我给小姐姐评论了句“还缺男朋友么”，小姐姐回复了我一句“还缺你一个”，然后我给我朋友说我脱单了，然后他们就柠檬精上线给我来一句“你是狗吧”，于是这个情感就传播开了。
上面的情感互惠性是指的两个节点之间的关系，而这一节的结构平衡研究的是三方关系，毕竟三角形是稳定的，就像三角恋一样稳定。
结构平衡理论很容易理解，即“朋友的朋友是朋友，朋友的敌人是敌人，敌人的敌人是朋友，敌人的朋友是敌人”。
就好比说，我终于脱单了，然后发个朋友圈宣告主权，然后对象转发一手，我们共同的朋友在我这里先酸一波，再到我对象那里去酸一波，于是他就收到了双倍暴击，这样也就产生了情感传播。
在这里，级联网络就是整个社会网络的一个子集，比如某一个微博及其以下的所有评论，就可以构成一个级联网络，而某一个评论及其回复，又构成了一个更小的级联网络。
我们还是拿小姐姐来举栗子，我给小姐姐微博评论一句“小姐姐还缺男朋友么”，然后下面一群帅逼的评论为“谁去撒泡尿把他滋醒”、“就你？也不撒泡尿照照自己”等等，于是这样一大波negative的情绪蜂拥而至，也就产生了情感传播。
注意，这里是同质性（homophily），不是同志性，不是同志性，不是同志性！
同质性指的是人们倾向于和那些与自己相似的人建立联系。而情感分布同质性指的是，带有某一个情感的人更倾向于和另一个相似情感的人建立联系。
比如小姐姐发了个自拍，我觉得美若天仙，我就更倾向于在positive的评论（比如“小姐姐真好看”）下跟评；而假设小姐姐自拍中有个我，那么吃不到葡萄说葡萄酸的人就会更倾向于在“鲜花插在牛粪上”的评论下评论句“白菜被猪拱了”。
有了上面的特征（途径）后，我们来谈谈情感传播的实际意义。
鉴于我个人知识储备有限，恕我这一块还不能以一个很高的层次来谈。
就我个人而言，说到情感传播与社会网络，那么我第一反应就是“网络舆情”。在网络舆论中，情感传播是推动舆论发展和演变的根本动力。
每发生一起热点事件，那么总会有许多的评论，而这些评论中大部分都是有许多情感的，由于许多自媒体为了获取流量，于是再未了解事件全貌时就第一时间发布冰山一角的消息，煽动用户情绪，而许多键盘侠在收到了这些只言片语后，又稍加更改与粉饰，再发布更为强烈的情感的评论，造成了一个舆情事件发生。
那么我们在发生负面舆情时，就可以提前进行舆情引导，将用户的评论向积极方向引导。
接着我们还可以考虑信息扩散，由于情感也是属于信息的一部分，那么我们可以通过建模来帮助或阻止情感的扩散。
我们甚至还可以进行链路预测，分析某个节点会不会被波及到。
本小破文讲解了何为情感传播，以及情感传播的特征（途径），还有情感传播的研究方向。
[1]纪雪梅,王芳. 在线社交网络用户情感传播研究[A]. 中国信息经济学会.2013中国信息经济学会学术年会暨博士生论坛论文集[C].中国信息经济学会:中国信息经济学会,2013:13.
[2]二十有为.“后真相”时代的情绪传播分析[EB/OL].https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1OTAwMzY5MA==&mid=2247484338&idx=1&sn=c1875ae1781a8ca9fda1c897a0ea381b&chksm=fc1ca2f7cb6b2be1ec33ec35f212b81748a84e3af5926b253e48f3cf974e44a43d152eb45dbd&mpshare=1&scene=1&srcid=1027xcOtSGUkzV7izqjeESWb&sharer_sharetime=1603761904610&sharer_shareid=8bbe7443210ac99e6635391df92d23e7&key=2c65a839c81ba4f04cf250fde1e3af1fc4277a8a89ab8abcf64d12cb6fd378047dd32285b3c592ef334b5e532b6439d04227a769ed159220c24fcf48f82cc7d6433753d9ba7876e148c660121d9705561776367571c431aa36bbb8b89e5c65472db4cf7576ebf44f23db5d9f00c2aa39b36cf8752ce0fb1c247aa7f4a9fe855f&ascene=1&uin=MTI5ODE4MTc3Ng%3D%3D&devicetype=Windows+10+x64&version=6300002f&lang=zh_CN&exportkey=AbUiNK4CXRZGTM%2FX02VRXm8%3D&pass_ticket=lVaXBAdDTMB8JXZ7gKRvGx%2Bv8l%2FxU7GY2VrSKUTp6rmQG4NeuZm2ee85F1AukxUK&wx_header=0,2020-8-3.
[3]蒋晓丽,何飞.情感传播的原型沉淀[EB/OL].https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4ODg0MTUzMw==&mid=2650010353&idx=1&sn=96c0fde8a39c5607eefae0017415f4db&chksm=88235ea3bf54d7b5b56aa33a4c351303765afc5c31eb98f96d766de6643c6cf6890471b7ec5c&mpshare=1&scene=1&srcid=1027BJYVJsdvXAZSLhU8j7nI&sharer_sharetime=1603761946070&sharer_shareid=8bbe7443210ac99e6635391df92d23e7&key=2c65a839c81ba4f0ab0596d7349eb688174044d81c0747fc8dc52d03d4928eadc9cd9aeef8709b6e2f5d192db466d7fc815beaa1845b3de4ec3a9f5d3ed8f9721720c57672def76157338faa4a93c613fa1288ca5c2089ddf5a9b2cf66be9a6049ee91e34f42946a775e33f01da219bb3737bfd6400e3b8e9a2afeef61cca802&ascene=1&uin=MTI5ODE4MTc3Ng%3D%3D&devicetype=Windows+10+x64&version=6300002f&lang=zh_CN&exportkey=AYVP9AoltzCXw5TWt8L4ofQ%3D&pass_ticket=lVaXBAdDTMB8JXZ7gKRvGx%2Bv8l%2FxU7GY2VrSKUTp6rmQG4NeuZm2ee85F1AukxUK&wx_header=0,2019-11-28.
