基于SIR模型的正面情绪累积效应下直播间群体情绪传播研究

◎谢本谱 肖开红 张斌

近年来，直播间群体情绪性事件已经成为直播电商中的重大挑战，研究消费者群体正面情绪传播机制对直播电商平台把控群体情绪、引导群体情绪意义重大。【方法/过程】通过将情绪感染理论引入基础SIR传染病模型中，并结合正面情绪积聚效应，并结合MATLAB仿真软件构建正面情绪积聚效应下消费者群体情绪传播的改进SIR模型，分析消费者情绪强度和电商平台等官方平台引导等因素对消费者群体正面情绪传播的重要影响。【结果/结论】通过MATLAB仿真分析得出：情绪强度与群体情绪传播行为有正相关关系，群体情绪强度越大使得群体情绪传播行为就越明显；官方平台引导会显著降低情绪传播者速度，加快情绪免疫者恢复速度。

直播电商中会传播较强烈的正面情绪，这种正面情绪在群体之中传播较为普遍。直播间中的正面情绪信息会对消费者群体行为，特别是心理产生深刻影响，从而使得直播间中的消费者受其情绪感染进而形成共识，其正面情绪若能有效引导，极易塑造良好的直播间产品或服务的口碑和销量。借助计算机仿真软件MATLAB研究直播电商中的消费者群体情绪传播机制，有利于品牌商和官方平台对直播间群体情的传播时间、速度和效率进行有益的引导，从而实现对正面群体情绪的有效引导。

国内外对在线群体情绪传播研究已取得一定成果。国外学者主要从心理学与营销（郭爽，2021）、共享文化（Von，2013）、模仿与反馈（郭琦，2021）、联想与学习（Hoffman，2002）、神经系统学（肖珺，2020）、以及群体规模（Wataru，2018）视角探究情绪信息传播的影响因素和机制，并得出情绪传播主要影响因素为群体认同感、群体规模密度、消费者的正负面情绪、自我价值提升、消费者个体的环境敏感度。国内学者主要从以下五个方面来分析情绪传播：1.社交情感。宋英华（2021）通过在分析划分社交网络中的成员关系、赋值群体情感指数等来生成社交网络情感图谱，进而探究社交情感的作用。2.情绪信息偏差。张亚明（2020）通过分析正负面情绪的信息偏差及转换速度来验证情绪信息偏差对情绪传播的影响程度。3.情绪信息特征及政府调控。高晓源（2019）和吴兴杰（2020）从社交媒体情绪信息的特征、情感强度分析、情绪信息传播行为、情绪信息的影响及情绪信息调控五个方面阐释了情绪传播的独特机制。4.负面群体情绪。钟志锦（2019）从网民负面情绪视角出发，证实负面情绪可以显著调节情绪信息传播倾向。5.接触关系与情绪干预视角。陈卫明（2018）将现实情绪的特征引入改进的情绪感染模型，证实了接触感染作用效果显著低于自我感染效果。

现有群体情绪传播的研究还存在两个方面的不足：①现有研究考虑到情绪累积效应。②一定程度上未考虑到官方平台及消费者自我情绪波动极易对直播电商中正面情绪传播产生影响。根据上述情况，本文构建了正面情绪累积效应下群体情绪传播的改进模型。结合直播电商中消费者群体情绪传播特点，加入情绪感染者节点，分析了群体情绪强度、官方平台引导对情绪传播的影响程度。

一、研究基础

1.直播电商概述。

直播电商，即指主播（明星、网红、创作者等）借助视频直播形式推荐卖货并实现“品效合一”的新兴电商形式。郭全中（2020）认为直播电商具有“现场+同场+互动”的特点，可以提供更好的沉浸感和临场感，是传统电商的创新方式，其可以借助高互动性留住消费者。直播电商具有以下四个特点：

（1）直播电商是一种全新的基于内容电商和视频直播融合模式；

（2）直播电商主播来源多元化；

（3）交易效率显著提高，且高于传统电商；

（4）直播电商可以通过构建临场感和增加沉浸感传递价值认同，进而实现品牌的传播。当前非常著名的直播电商平台包括淘宝直播、快手、抖音和腾讯直播等。

2.情绪感染理论。

情绪的感染，即左右和影响他人情绪（Basak，2018），在各文化中都具有普遍性。社会互动会加剧情绪在群体内部的传播，情绪主要在情绪传播者和情绪接受者之间传播，主要表现为接触和进一步传递。而情绪感染理论从情绪的角度探究消费者正面情绪累积，为这一领域提供了新的视角。

情绪既是消费者的情感表征，也包含着信息，通过提供外部社会线索或信息，从而影响消费者情绪，进而影响后续行为，是群体成员间有效互动的重要参考信息（Connelly，2015）。Stieglitz（2013）在研究中证实情绪会显著影响社交媒体中的信息扩散。因为情绪集体感染对社会行为影响非常重要，所以Bosse（2013）将集体情绪感染的概念拓展到社交媒体情境中，并证实了群体的行为倾向会受到高影响力个体的显著影响。此外，正面情绪因可以提供更积极的信息暗示，进而可使群体内部形成更相似的行为倾向。基于上分析可得，直播电商场景中的情绪可以通过直播间中实时弹幕以及主播与消费者互动传递给直播间中的其他消费者个体。因此，本文引入情绪感染的理论视角来研究研究直播电商情境下等从众购买行为。

3.正面情绪传播性质与特点。

正面情绪传播具有以下三个特性：首先是非自知性：当消费者进行正面情绪传播时，消费者心理一般处于无意识状态。其次是快速性：群体内部进行正面情绪传播时，情绪传播者会使得情绪感染者快速的接受其传递的传播刺激行为和信息，进而迅速的感染其他人（张洪，2019）。再者是爆发性（田维钢，2019）：在直播间消费者群体内的正面情绪传播往往会产生循环感染，通过不断的反复循环来积聚正面情绪，当集聚到一定情绪强度时，就可能会产生良好口碑。基于上述分析，本文拟在改进的SIR模型中引入正面情绪累积效应，并增加了情绪感染者（只受到情绪感染，但不进行情绪传播）这一节点。

二、情绪积聚效应下消费者群体情绪传播的IESR模型构建

在直播电商的直播间中，直播间观看者是情绪信息的主要传播者，对推动正面情绪传播非常重要。在发生群体情绪性事件后，直播间观看者会自发形成非正式群体，群体内的消费者会相互感染，进而使得群体成员情绪逐渐呈一致化倾向。在这一过程中，群体内部成员因为多次受到正面情绪性信息的影响，并且会自我进行再加工，从而改变群体情绪强度，导致直播间消费者群体内部不断反复加强正面情绪，这就是正面情绪累积效应。

1.基础的SIR传染病动力学模型。

基础的SIR模型中有三类可以相互转化的人群：情绪易感者，情绪感染者和情绪免疫者，其中免疫者为已治愈且具有免疫力的人，即不会再被感染。α表示易感染者转变为感染者的概率，β表示感染者转变为免疫者的概率，S（t）、I（t）、R（t）分别代表在t时刻处于S状态、I状态和R状态个体的所占比例，在基础模型中，感染者会随着时间而逐渐增多，经过足够充分的时间，易感染者和感染者数量最终会变为0，这时标志着传染过程结束。如图1所示。

图1基础SIR传染病动力学模型

基础的SIR模型的传播过程可以用微分方程表示：

2.改进的IESR模型。

基于上述的正面情绪传播特点和直播电商的互动和临场感特性，本文改进的IESR模型直播间中的消费者的消费者主要分为以下四类：

①情绪易感者I：是指在直播间中尚未被感染，但暴露在其他消费者情绪感染下且极易受影响的消费者。

②情绪感染者E：是指直播间中已被情绪感染的消费者群体，但是该状态消费者尚未开始传播情绪。与此同时，这一群体的消费者会不断积累情绪，从而也使得群体情绪强度不断提高。

③情绪传播者S：是指直播间中已被感染且愿意主动传播情绪的消费者群体。

④情绪免疫者R：即对直播间传播的情绪免疫且不愿传播情绪的消费者群体。

图2改进模型中消费者群体情绪状态转移图

正面情绪累积效应下消费者群体情绪传播的IESR模型规则如下：

（1）：即情绪易感者以概率λ1转变为情绪感染者，此阶段主要受到群体其他消费者影响。

（2）：即情绪感染者以概率λ2转变为情绪传播者，主要受直播间群体情绪氛围影响，进而产生相似程度高的群体情绪。

（3）：即情绪感染者以概率λ4直接转变为情绪免疫者，这是因为消费者受到品牌商及官方平台的引导。

（4）：即情绪传播者以概率λ5转变为情绪免疫者，这是因为情绪传播者的情绪会随着时间逐渐消散，从而彻底变为免疫者。

三、仿真及其结果分析

本文假定在直播间网络中，一共有N=1000个直播观众（每位观众也是直播网络中节点）。设定直播网络中在最开始中只有一个情绪传播者，而其他被设定为情绪易感者，即I（t）=0.999，E（t）=R（t）=0，S（t）=0.001。在直播带货场境下，直播间发生正面或负面群体性事件，消费者都会在较短时间内知道并开始传播。基于直播电商特性，可以将λ1设为较高的固定值0.7，λ5设为固定值0.1，初始时的λ2为0.2，λ3设为0.15。基于上述设定，并结合Matlab2016，从情绪分享概率、官方平台引导概率来探究正面情绪累积效应对群体情绪的影响。

1.情绪分享概率λ2对正面情绪传播的影响分析。

图3情绪分享概率λ2值对群体情绪传播的影响

图4（a）不同λ4值对情绪感染者的影响

如图3所示，当λ2分别取不同的值时，群体情绪传播变化较大。λ2的值越大，情绪传播者人数增加越快，并且由情绪感染者转化为情绪传播者的人也越多。

群体情绪强度对消费者从情绪感染者转变为情绪传播者影响较大。主要体现为情绪传播行为强度和速度都随着群体情绪强度增强而增强。这一发现较为契合直播电商特性，由于国家大力的扶持以及疫情期间直播电商的迅猛发展，使得众多高影响力人士入驻直播电商平台。因此，直播间中高影响力消费者和主播在初始时会积极传播正面情绪，使得直播间整体群体情绪不断提高，从而情绪传播者也增加。此外，在直播间受众中，大多数消费者还是处于情绪感染者状态，这时他们的情绪更多的处于积累阶段，而只有当再次在直播间发生类似的事件或传播相似的情绪时，群体情绪才会迅速增加强度，进而使得情绪爆发。

2.官方平台引导率λ4对正面情绪传播的影响分析。

如图4所示，当只有参数λ4取不同值时，情绪传播者人群和情绪免疫者人群变化显著，即官方平台引导率显著影响情绪传播，主要体现为情绪传播者数量和速度，以及情绪免疫者速度都随λ4增大而增大。正面情绪大多源于品牌忠诚和从众心理，在直播间初始阶段，直播间的正面情绪主要由消费者自发盲目传播，不易形成规模且易受引发关于产品的负面情绪，所以官方平台和品牌商也无法进行有效引导。在官方平台介入后，使得消费者开始理性认识品牌及其产品，从而在平台的引导下传播正面情绪，从而使得直播间群体情绪强度下降，进而将情绪传播者转化为免疫者。

图4（b）不同λ4值对情绪免疫者的影响

四、结论与意义

本文通过引入正面情绪累积效应，构建了包含情绪易感者、情绪感染者、情绪传播者和情绪免疫者四种情绪状态的的IESR模型，结合情绪累积效应，主要从官方平台引导和群体情绪强度因素探究其对情绪传播的影响，得出以下结论：

（1）情绪传播者和免疫者的增加速度、数量随着群体情绪强度的增加而增加。

（2）官方平台引导可以显著影响直播间消费者群体情绪强度，能有效引导直播间群体情绪的传播。