表情符号的跨代际解读一致性研究：基于社会网络规模与符号约定俗成的视角

针对表情符号(Face Emojis)是否存在代际理解差异的争议，本研究通过自由描述任务和贝叶斯分析(Bayesian analyses)，考察了GenZ(13-24岁)、千禧一代(25-40岁)和GenX/婴儿潮(41-76岁)三个群体对34个表情符号的解读一致性。研究发现不同代际群体在表情符号的群体内共识度(intra-generational agreement)和平台熟悉度(platform entropy)上无显著差异，表明经过十年使用，表情符号已发展成跨年龄层通用的符号系统。

　　

在数字通信时代，表情符号(Face Emojis)已成为全球通用的情感表达工具，但关于不同年龄群体是否对其存在理解差异的争论持续存在。流行观点认为年轻群体更擅长理解表情符号的非字面含义，而年长者可能仅能识别其图标特征。这种认知差异是否真实存在？其背后是年龄相关的认知衰退，还是社会网络规模差异导致的符号约定俗成(conventionalisation)程度不同？这些问题对理解数字时代符号系统的演化规律具有重要意义。

Abertay University的研究团队在《Computers in Human Behavior: Artificial Humans》发表的研究中，通过精心设计的在线调查给出了答案。研究人员采用自由描述法，要求394名13-76岁的参与者用三个词描述24个目标表情符号和10个高频填充符号的含义，并通过熵值分析(response entropy)和贝叶斯统计(Bayesian analyses)量化群体内共识度。研究同时收集了参与者的社交媒体使用频率、直接互动人数等社交网络规模指标。关键技术包括：1)跨平台表情符号呈现(Apple/Google等7个平台)；2)基于词元(lemma)的语义归类；3)混合效应模型分析代际差异；4)平台熵值计算量化渲染熟悉度差异。

研究结果部分，《平台熟悉度》显示GenZ更熟悉Apple iOS渲染(66.2%)，而年长者更熟悉WhatsApp版本(30.8%)，但平台差异不影响符号解读。《代际内解读共识度》分析表明，所有群体对高频填充符号(如红心??)的共识度显著高于面部表情符号，但三个年龄组在熵值(t=3.00,p<0.001)和最高频词元提及率(z=5.04,p<0.001)上无显著差异。《代际间解读差异》探索性分析发现，仅37.5%的目标表情符号存在代际间最常用词元差异，且差异分布无年龄倾向性(χ²=2.15,p=0.34)。

讨论部分指出，与"年轻群体因更大社交网络促进符号约定俗成"的假设相反，研究发现年长者报告的直接互动人数更多(β=0.73,t=2.95,p=0.009)。研究者提出两种解释：1)COVID-19疫情期间在线社交的普及加速了符号系统的跨代际标准化；2)网络超级节点(super-nodes)的影响力可能超越个人社交网络规模效应。该研究首次证实，经过十年全球使用，表情符号已发展成不受年龄限制的成熟符号系统，这对数字通信工具设计、跨代际人机交互研究具有重要启示。研究同时挑战了"社交网络规模决定符号约定俗成"的传统理论，为网络时代文化传播机制提供了新视角。