动态情绪测量揭示反驳文本中认知情绪对知识修正的精细调控机制

本研究针对错误信息传播这一社会难题，创新性地采用动态情绪测量工具DynamicEmo，系统探究了反驳文本阅读过程中认知情绪（epistemic emotions）的实时变化规律及其对知识修正（knowledge revision）的影响。通过扩展样本多样性（涵盖非大学生群体）和精细化情绪追踪，发现反驳文本中关键纠正语句触发的负面情绪会显著阻碍知识吸收，而矛盾信息段落能有效激活好奇心等积极认知情绪。该研究为优化科学传播策略提供了重要实证依据，相关成果发表于《npj Science of Learning》。

　　

在社交媒体时代，疫苗安全等科学话题的错误信息如同数字野火般蔓延。尽管研究表明反驳文本（refutation texts）能有效纠正误解，但传统研究多聚焦认知机制，忽视了情绪这一关键变量。更棘手的是，现有情绪测量多依赖事后回忆，无法捕捉阅读过程中的情绪波动。这种认知-情绪割裂的研究范式，使得我们难以解释为何相同的纠正信息有人欣然接受、有人强烈抵触。

比利时安特卫普大学联合台湾地区学者Yi-Lun Jheng团队在《npj Science of Learning》发表突破性研究。团队开发了创新工具DynamicEmo，允许读者在逐句阅读时通过表情符号实时报告七种认知情绪（好奇、困惑、焦虑等）。研究扩展了Trevors和Kendeou的经典实验设计，纳入更广泛年龄层（平均40.34岁）的56名参与者，对比标准、积极情绪、消极情绪和非反驳四类疫苗相关文本的效果。

关键技术包括：1）DynamicEmo实时情绪标记系统；2）基于知识修正组件（KReC）框架设计的疫苗主题文本材料；3）混合效应模型（GLMM/CLMM）分析情绪与知识测试得分（True/False题和开放式解释题）的关联；4）通过Prolific平台招募多样化样本。

知识修正效果验证
所有类型反驳文本在开放式解释得分（postExplanation）和综合得分（postCombine）上均显著优于非反驳文本（p<0.01），但True/False题（postTF）无差异。值得注意的是，年龄每增加1岁，知识修正效果降低0.04分（p=0.005），提示老年人可能更需要针对性干预。

情绪动态特征
消极情绪文本引发更多焦虑（b=-0.47）和挫败感（b=-0.60），而非反驳文本导致更高无聊感（b=-0.40）。关键发现出现在段落层面：包含矛盾信息的第2-4段落中，反驳文本比非反驳文本多激活58%的积极情绪（b=1.58，p<0.001），同时降低41%的消极情绪（b=0.29，p<0.001）。

关键句情绪效应
当读者对纠正结论句（如"自然感染可能导致终身残疾"）产生负面情绪时，其解释题得分比积极情绪组低0.84分（p<0.05）。这种"情绪标记"现象显示，即使认知上接受纠正，情绪抗拒仍会阻碍知识整合。

该研究首次通过动态测量验证了认知情绪在知识修正中的双重作用：矛盾信息段落通过激发好奇（curiosity）促进深度加工，而纠正结论触发的负面情绪（frustration）则形成认知阻力。实践层面，DynamicEmo可整合到在线教育系统，当检测到读者对关键句产生焦虑时，实时推送补充资料或讨论窗口。理论层面，研究扩展了知识修正组件（KReC）框架，将情绪波动纳入"共同激活-整合-竞争激活"三阶段模型。未来研究可结合眼动追踪，探索情绪与注意力分配的交互机制，为对抗"后真相时代"的错误信息提供更精准的干预策略。