【摘 要】
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情緒詞的分析,在心理學中的應用很廣(Kiefer, Schuch,Schenck,&Fiedler,2007；St-Hilaire, Cohen,&Docherty, 2008；Van Hooff, Dietz, Sharma,&Bowman,2008).過去為了深入及廣泛地探討情緒詞,國內外已建立數個情緒詞刺激資料庫(例如：卓淑玲、陳學志、鄭昭明,2013；陳學志、詹雨臻、馮彥茹,2013；Br
【机 构】
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國立台灣師範大學教育心理與輔導學系
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情緒詞的分析,在心理學中的應用很廣(Kiefer, Schuch,Schenck,&Fiedler,2007；St-Hilaire, Cohen,&Docherty, 2008；Van Hooff, Dietz, Sharma,&Bowman,2008).過去為了深入及廣泛地探討情緒詞,國內外已建立數個情緒詞刺激資料庫(例如：卓淑玲、陳學志、鄭昭明,2013；陳學志、詹雨臻、馮彥茹,2013；Bradley&Lang,1999；John,1988；Waggoner&Palermo,1989).近年來拜網路發達所賜,許多人都將真實生活點滴紀錄於網路上成為數位數據資料,這些資料隨著時間持續的更新成為大型巨量且無上限的資料庫.這些大數據(big data)資料庫成為探索人類行為與心理特徵的寶庫.大數據資料產生方式多為人們在自然情境中所留下的紀錄,比實驗室收集的人類資料更具生態效度,且可避免調查法資料容易產生的受試者自陳偏誤.此外大數據資料有不斷增長的特性,且許多大數據資料是公開資料.比起過去心理學家在建構情緒常模時大多透過招募許多受試者對刺激材料進行評定,減少了大量的時間與金錢(Jaffe,2014),且不會有時效性的問題.因此本次研究擬透過分析巨型資料庫得到詞彙的情緒價性值取代過去建構情緒常模的方法.首先透過研究室同仁評定、討論共2016個情緒詞(卓淑玲等人,2013；黃金蘭等人,2012)與中文情緒隱喻常模(陳學志等人,2013)中的7個情緒類別(快樂、愛、驚訝、悲傷、生氣、厭惡、害怕)的情緒相似程度.並自一個包含十萬多字的大型語料庫中以Baroni演算法分別得到與上述7個情緒類別的高相似詞彙共現性詞彙與共現值、隱喻常模中7個情緒類別中反應次數大於等於10次詞彙的共現性詞彙與共現值.並以中文聯想常模中的1200個刺激詞在14個不同情緒類別與來源的共現值以逐步迴歸分析預測常模刺激詞的情緒慣性值,結果得到多元迴歸分析的多元相關係數已達.698.進一步以回歸分析產生的公式產出李皇謀與李玉琦(2011)情緒常模裡刺激詞彙的情緒價性並與該文獻中蒐集之情緒價性進行相關分析,兩者間的相關也達到.701.顯示以電腦運算詞彙的情緒慣性值是有一定精確性,也可以此種方式產出大量詞彙的情緒價性,取代傳統建構情緒常模的方式,並可提供情緒心理學領域的研究者大量的刺激材料進行實驗.
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