智能沟通背景下表情符号的图像性发展研究

陈 昕 邓晴心

信息时代，数字化发展让智能沟通无处不在、无时不在。这种即时的沟通方式促进了大数据时代的演化和前进，颠覆了用户是被动接受者的传统观念。每个人既是信息用户，也是信息创造者。表情符号是在移动互联网背景下应运而生的一种特殊的信息传递方式，它是一种世界性的设计语言，跨越了时空和文化隔阂，让用户之间的沟通变得更加简捷、愉悦、焕然一新。

一、研究背景

互联网用户在信息沟通中使用表情符号，是为了给交流提供一个富有情感的环境，①有助于辨别话语情感，甚至还有一种基于表情符号来判断情感的算法。②表情符号增强书面沟通的方式类似于肢体语言支持口头沟通的方式，③在线交流中的表情符号可以强调信息含义或加重语调，表达发送者的实时情绪，让在线交流更富有创造性和活力。④使用表情符号更有助于将表述者的具体意图解释明白。⑤除此之外，还可以通过表情符号判断对方在虚拟网络中所构建的人物形象特征。

网络社交媒体的兴起改变了人类的行为模式，相关研究表明社交网络服务的出现为自我表现提供了一个新的平台，⑥年轻一代不再只依赖面对面的交流，而更多地专注于移动和社交网络。⑦

本文提到的智能沟通是当今时代个人与整个社会沟通互联的一种新范式。智能沟通的出现使世界变得更加开放、可链接、情绪化和信息化，并极大地改变了人际沟通方式。在此背景下，使用表情符号的行为及其社交关系也发生了变化。智能沟通是基于移动互联网、移动设备的一种沟通方式，而大部分传统的基于设备的沟通都是在相对固定的场所、时间和环境下；如今的智能沟通则完全不同，它是随时随地、无处不在、随心所欲、有感而发的，这就带来了一种沟通方式的变革。这种变革在过去农业社会、工业社会，甚至前信息社会的PC时代都是不存在的。智能沟通背景下表情符号的图像性发展十分迅猛，不同类型的表情符号在网络对话中诞生、演化，跨越了文字障碍，丰富了语言范畴，使沟通更加简单易懂，其含义也更加多元。表情符号不仅是信息传递的一种方式，也是新生活方式的一个细微侧面。因此，我们有必要了解智能沟通背景下表情符号的图像性发展方向，探究其是如何增进信息沟通并造福用户的。

二、表情符号的图像性演变过程

1、字符型表情符号

卡内基·梅隆大学教授斯科特·法尔曼（Scott Fahlman）于1982年9月在学校论坛上首次使用了由标点组成的表情符号“:-) ”，⑧网络上首个表情符号由此诞生。随后，网友们纷纷利用标点符号创造出代表不同情绪的表情符号，例如 ：“:-o ” 表示惊讶 ；“ ;-) ”代表眨眼等。在此基础上，日本网友利用日语系统的文字特点，结合各国字符创造出Kaomoji(日式颜文字)，加入了“双手”“眉毛” 等日本卡通文化的细节元素。

由于硬件与技术的限制，最初字符表情的使用者一般为有条件接触计算机的网民，他们通过键盘用符号组成能表达情绪的各种表情符号。这种非文字表达，是有创新价值的。随后移动设备诞生，因受限于手机操作系统和软件界面的单一功能，移动用户仅能通过文本框键入字符来构成表情符号。

字符型表情符号是在传统文本基础上诞生的，本无实质内涵，只是经由符号排列组合构成的一组图像化语言符号。由于人类知觉的整体性，故可根据自身经验将多个独立的标点符号进行信息补充和整合，从而构成完整的表情图像。在此阶段，表情符号与表达对象之间的相似度还比较小，表现方式不强调细节，更偏向于传神写意。

2、小黄脸表情图像

2003年，MSN（微软公司的一款即时通讯软件）推出小黄脸表情（图1），以黄色圆形模拟人脸，将具象的人脸特征转化为表情符号，从而打通了不同文化背景的交流障碍。同年，PC端QQ也发布了小黄脸表情，拥有丰富视觉形态的小黄脸在表情符号贫瘠的年代，成为经典的网络沟通工具。

图1：MSN小黄脸表情

随着移动互联网的普及，手机QQ也正式推出小黄脸表情。小黄脸QQ表情作为像素图像，每个表情产生的数据流量相当于1～4个汉字，作为一种经济型的表情符号，让用户能在流量和内存有限的条件下充分传情达意。

为适应用户需求，小黄脸表情不断更新。例如2020年2月15日，在新冠疫情爆发时，微信增加了戴上口罩、挥臂加油的小黄脸表情，命名为“加油加油”（图2），提示网友们佩戴口罩，并呼吁全民齐心协力、加油抗疫。2020年11 月，微信上线新表情“裂开”（图3），“裂开”一词源自网络用语，常用于表达崩溃的负面情绪。由于用户表达的情绪越来越强烈，“裂开”表情通过夸张的开裂形象传达出更饱满的情感。表情符号作为大众性“语言”在大范围内迅速流传开来。

图2：微信表情“加油加油”

图3：微信表情“裂开”

随着媒介的发展，像素图像在数字技术的影响下诞生。小黄脸表情实现了图像从点线到点线面的构成、从抽象向具象的过渡。小黄脸表情更接近于脸形五官，其表情图像的表达方式更偏向于象征，这让模拟脸的圆形成为一种约定俗成的象征。其与字符型表情符号的显著差异还体现在小黄脸的鲜明色彩上，色彩是图像信息中最易感知、最易营造气氛的重要元素。小黄脸大面积使用黄色，让表情符号在传播中具有强烈的可识别性，并给用户带来温暖明亮的感觉，小黄脸的色彩和形状特征也得以沿用至今。

3、静态图像表情

互联网和媒介技术的高速发展，让移动端社交成为主流，字符型表情以及小黄脸图像类表情已不足以满足用户复杂情感的表达，从而促使专业人士设计出更多的表情符号。

图像表情包括卡通图像表情和写实图像表情。卡通图像表情一般为漫画人物或动画形象，通过将角色拟人化，生动趣味地辅助沟通。由于卡通形象的虚拟性，故可通过其夸张荒诞的表现手法来放大情感传递效果。写实图像表情来源广泛，通常源于国内外影视或其他文娱作品中真实人物的截图。例如：截取演员情绪饱满、面部表情夸张的画面，使之与演员的客观形象形成强烈反差，从而造成戏谑幽默的效果。此类写实表情凭借明星附带的流量更易在互联网中广为传播。

需要强调的是，以上两类图像表情设计并非完全孤立，相反，大众会将卡通类表情与写实类表情进行组合搭配，并加入适当的语言文字。这更接近于符号的二次创作，其手段被称为符号拼贴（Bricolage），强调符号的重组和再语境化（Re-contextualisation)，可以传播新的意义，生成新的符号。⑨

卡通图像是人们通过客观世界进行抽象处理进而概括出的图像，能带来更明显的视觉冲击，但这类图像表情的制作并非绝对自由，它必须满足智能沟通中高效传递信息的基本功能。因此，卡通图像的制作不能过于抽象，适当的拟人化有助于加强用户的代入感，方便情感的形象传达。

写实类图像相较卡通图像而言，临场感和直观感更强，能直接刺激受众感官以实现快速认知。静态图像均为定格、静帧画面，以区别于字符型表情图像和小黄脸表情图像。静态图像不单是一个对象，它将内容延展至空间概念，构建了场景、背景、文字等内容，从而帮助受众迅速理解语境，快速捕捉到表情的关键信息。写实类图像表情的表达方式更接近镜像，内容和对象的相似度很高，非常接近真实。

4、动态图像表情

动态图像表情能根据画面的运动产生情节变化，传达出更丰富的内容，让表情接收者在阅读时对其动态情节怀揣期待，对叙事性的剧情画面产生更强烈的情绪。动态表情具有一定的张力和感染力。例如：用“手舞足蹈”表达兴奋，静态图像只能呈现一帧静止的活动瞬间，而动态表情则可以呈现整个过程，还原出“从开心到跺脚” 的极度兴奋。本研究对受访者进行了深入的半结构式访谈（Semi-structured Interviews），受访者表示，在传达食物的飘香、肢体运动的变化、日月明暗等情景时，动态表情更具表现力，更能准确地传递信息。绝大部分受访者表示，其所收藏的动态表情日常使用率最高。

动态图像表情相较于静态图像表情更易获得关注。动态图像表情是连续多帧的，具有叙事性。构成动态图像的元素不仅有场景、文字、图像，还包含了运动信息，可以叙述事件的发展、画面的变化，更具表现力。镜头的运动，元素的移动，图形的变化，特效的增减，蕴含着丰富的信息，用户可根据动态表情图像的发展，构建逻辑完整的信息内容。

5、自制图像表情

大众习惯了用表情符号辅助智能沟通，对更复杂的表达需求也逐渐显现，自制表情便是满足此需求的方式之一。用户可以将背景、素材加以选择替换，设计、拼贴图像以完成表情自制。除了专门的表情制作工具，一些社交类APP也加入了表情自制的功能。例如：微信开发了“自拍表情” 功能，用户在筛选合适的背景贴图后即可录制表情，录制时还可通过语音识别来生成字幕。2021年农历新年期间，微信自拍表情功能更新了春节牛年元素的贴图。新冠疫情期间，微信也上线了为医护人员加油打气的自拍表情。通过捕捉用户面部动作变化，微信可以生成实时的动态表情。

大部分自制图像表情本质上也属于动态图像表情。由于此类动态表情是用户自制，构成图像具有一定的个人特色，因而可以产生亲近感，拉近双方网络交流的距离。用户可以和系统提供的表情模板进行交互，通过自由的体态语言与模板图像进行互动。这种自制表情具有真实感和亲切感，能较为清晰地传达制作者的本意。

图4总结了表情符号的发展演变，从载体、技术手段、形象类别、形象要素、特点等方面对表情符号进行了总结，为本研究奠定了基础。表情符号从抽象到具象的发展过程中，表现方式也经历了写意、写实、镜像等方式。各类表情符号并非简单地相互取代，早期的表情符号与新的表情符号是共存的。如今人们会同时使用字符型表情符号和图像型表情符号，这取决于他们使用的平台和场所，也取决于其当下的心情和喜好。⑩可见，随着数字技术的发展，图像性表情符号所传达的信息也越来越丰富，易读性更强，有助于降低语义的模糊性，让文本变得越来越简洁；用户的互动交流也更加深入，让广大用户享有一种特别的体验感、获得感和幸福感。为进一步拓展表情符号的表现力，未来的表情可以融入更多维的内容。

图4：表情符号的发展演变

三、表情符号的作用

1、传递情感

研究表明，在面对面交流中35%的信息是从语言中传递出来的，而剩余65%的信息则是由非语言行为传递的。⑪若在线沟通中仅凭对文本字面的解读，那么，说话者所要表达的信息会大打折扣。表情符号作为非语言符号可解决虚拟网络沟通中非语言信息缺失所带来的困扰，起到情感补充说明的作用。

2、频添活力

表情符号的使用生动地传达了发送者的语义，为其表述添加了活力与生气。在开放性纯文本语境下，补充不同的表情会形成不同的解读，为有效交流提供了更充足的解读线索与活力。

表情符号还有一个过渡功能，可以帮助用户在不同话题间进行切换。在虚拟环境中，表情符号不仅有助于打破尴尬的沉默，而且提供了用户的情绪线索。例如，表情“哈哈大笑”有积极的情感基调，表示用户的情感倾向于愉悦，可以把控谈话氛围和节奏。不少受访者表示，表情符号可以让沟通的气氛变得更加轻松；也有受访者认为，使用过度滑稽的表情并不适合工作的严肃氛围。

3、辅助解读

在文本信息的基础上，表情符号具有辅助理解语句的作用。在语境模糊，或是讽刺、暗示等不明确的情况下，使用表情符号可以有效降低纯文本信息的通信错误，辅助接收者迅速判定语句性质，避免歧义。表情符号的使用，奠定了信息基调，利于引发共鸣，让用户迅速进入相应的情绪氛围，更易掌控交流时的语境变化。

4、吸引关注

随着表情符号日益被大众所接受，它不仅用于表达情感，还衍生出更丰富的功效。Adobe发布的2019年表情符号趋势报告显示，超过半数的用户更乐意打开一份标题含有表情符号的邮件，这说明表情符号更能吸引用户关注，让其产生进一步了解的兴趣。Leanplum（移动互联网营销平台）和App Annie（移动端数据统计平台) ，基于2016年26亿条信息进行了一次APP横幅通知消息的数据分析，⑫发现在横幅消息中使用表情符号emoji的打开率达到4.54%，而未使用emoji的打开率为2.44%，这说明表情符号的插入更能吸引用户打开横幅通知。受访者表示表情符号可以给文本增添色彩、吸引关注，如广告中在价格前面标注一个“钱袋” 表情，可让客户快速地在大段文字中捕捉到价格的关键信息；同时，符号在视频直播和海报设计中的应用，也有吸引关注的效果。

5、彰显个性

表情符号在很大程度上是信息发送者个性的表达，表情符号的选择体现了信息发送者的喜好，惯于使用某类表情可以呈现出信息发送者的个性特征。

表情符号的高度个性化在粉丝群体中显得更为常见，他们热衷于截取偶像的图片拼贴成专属表情，并在交流中积极使用偶像表情。粉丝群体一方面因为偶像图像更贴近生活而感到愉悦；另一方面还可以通过表情为偶像进行宣传，同时寻求社会认同感，以便更快融入自己所属粉丝的群体。

基于表情符号以上的五点作用，可以得到其关系模型（图5）。表情符号作为线上信息交流图像的主要传播工具，在发送者与接收者的信息传递中发挥着重要作用，并将发送与接收两个步骤连接起来，顺利完成多向信息的传递。

发送者自主筛选、使用不同载体和特定内容的表情符号传递给接收者，这一过程充分展露了发送者的个性特征。而对于接收者，带有表情符号的信息相对于纯文本来说更具吸引力。表情符号作为交流工具为发送者增添了活力，有助于接收者对信息内容进行处理，辅助接收者对发送者的情绪、态度、倾向进行解读。表情符号在用户间充当着桥梁的角色，优化了信息发送与接收，让用户在发送者与接收者之间不断切换、表达自如。

四、表情符号的图像性发展建议

随着智能沟通技术的不断发展、硬件的迭代更新，表情符号也衍生出越来越丰富的内容与形式，在通讯上拥有显著优势。随着5G时代的到来，表情符号对传输速率、存储空间、制作精细度等方面的要求将进一步提高。表情符号在形式、内容、交互、应用等方面也将产生新的变化。针对表情符号的图像性发展，建议如下：

1、形式方面

图像类表情符号可以结合AR技术，使表情符号摆脱二维平面的束缚，在现实场景中立体化呈现，让用户接收到更加丰富、多维的情感细节。未来，表情符号的键入媒介将不再限于传统的机械或虚拟键盘，相机录像也会成为表情符号新的键入工具。因此，还可以通过实拍操作输出相应的、具有叙事性的表情。

2、内容方面

结合人脸表情合成技术，可以利用表情迁移技术将捕获的或已有的人脸表情直接迁移到其他角色身上，⑬通过表情拼贴并加入音频元素，输出各类真实有趣的表情符号。同时，还应该不断降低表情制作的门槛，让用户能够从容地自制有声表情表达个性。

3、交互方面

表情符号的呈现方式将不再局限于单一的图像呈现，会更多趋向于微交互与用户互动。如微信接收到“炸弹”表情时，聊天界面会随着炸弹炸裂而晃动，同时手机也会在炸弹爆破的瞬间产生震动。因此，图像表情符号可以进一步优化交互方式，让用户能够在整个屏幕范围内外，自由而沉浸地接收信息。

4、应用方面

图像表情符号的应用场景还可以延展至视频通话。交谈中，可以将虚拟世界的产物与实时视频通讯融合起来，让用户能够表达诸如“亲吻” 等难以言表的情感。表情符号在视频通话中的应用也有利于与用户实时产生互动，让交流变得更生动。

五、结语

在智能沟通背景下，表情符号将使碎片化的文本与情感有机结合，以弥补情绪和肢体语言缺席的不足，使信息传达更加准确、清晰、高效和生动。未来表情符号的图像性发展，可以从形式、内容、交互、应用等方面进行革新与突破，以适应未来线上交流不断提升的个性化、情感化和场景化需求。至于如何进一步增强广大用户的体验感、获得感和幸福感，这还有待于业界人士和广大爱好者的不断研究与互动。

注释:

① Tossell C C, Kortum P, Shepard C, Barg-Walkow, L H, Rahmati A, Zhong L,“ A longitudinal study of emoticon use in text messaging from smartphones”,Computers in Human Behavior, 2012, pp. 659-663.

② Bahri S, Bahri P, Lal S,“ A novel approach of sentiment classification using emoticons”,Procedia computer science, 2018, pp.669-678.

③ Derks D, Fischer A H, Bos A E R,“ The role of emotion in computer mediated communication:A review”,Computers in Human Behavior,2008,pp.766-785.

④ Kaye L K, Wall H J, Malone S A,“ ‘Turn that frown upside-down’: A contextual account of emoticon usage on different virtual platforms”,Computers in Human Behavior, 2016, pp. 463-467.

⑤ Thompson and Filik, 2016 Thompson D,Filik R,“Sarcasm in written communication:Emoticons are efficient markers of intention”,Journal of Computer-Mediated Communication,2016, pp.105-120.

⑥ Chu S C, Choi S M,“ Social capital and selfpresentation on social networking sites: a comparative study of Chinese and American young generations”,Chinese Journal of Communication, 2010,pp.402-420.

⑦ Green E, Singleton C, Mobile selves: gender,“ethnicity and mobile phones in the everyday lives of young Pakistani-British women and men”,Information, Community and Society,2007, pp. 506-526.

⑧ Tang Y, Hew K F,“ Emoticon, emoji, and sticker use in computer-mediated communications:Understanding its communicative function,impact, user behavior, and motive,”New Media for Educational Change, pp.191-201.

⑨ 林爱珺、张博：《作为话语的表情包：网络表情包的符号消费与社会学反思》，《现代传播（中国传媒大学学报）》，2019年第8期，第35-40页。

⑩ Chen X, Siu K W M“, Exploring user behaviour of emoticon use among Chinese youth”,Behaviour& Information Technology, 2017,pp.637-649.

⑪ 鲁瑶、吴佳妮：《网络表情的传播现状及成因探究》，《经济视角》，2009年第11期，第70-72、78页。

⑫ 爱 范 儿，https://www.ifanr.com/app/857875/.2017-06-22.

⑬ 万贤美、金小刚：《真实感3D人脸表情合成技术研究进展》，《计算机辅助设计与图形学学报》，2014年第2期，第167-178页。