【摘 要】
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本文以新浪微博用户（N=2143）为样本，采用BERT模型进行情感分析，考察用户随着信息茧房程度加深而呈现出怎样的共通情感偏向，及其基于情感偏向的情感趋同特征。研究发现：用户信息茧房程度越高，不同的信息茧房之间共通的情感偏向也越趋向增强；在32种情绪中，用惊喜、无奈、安心、想念、羡慕、愉悦、振奋、内疚、骄傲这9种情绪分别所占的比例即可预测用户的信息茧房程度，其调整后R~2达到0.489。在情感偏向
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“社交网络互动中用户‘信息窄化’机理分析:基于微博的数据挖掘”（项目批准号:71804126）阶段性研究成果；
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本文以新浪微博用户（N=2143）为样本，采用BERT模型进行情感分析，考察用户随着信息茧房程度加深而呈现出怎样的共通情感偏向，及其基于情感偏向的情感趋同特征。研究发现：用户信息茧房程度越高，不同的信息茧房之间共通的情感偏向也越趋向增强；在32种情绪中，用惊喜、无奈、安心、想念、羡慕、愉悦、振奋、内疚、骄傲这9种情绪分别所占的比例即可预测用户的信息茧房程度，其调整后R~2达到0.489。在情感偏向基础上，随着用户信息茧房程度加深，用户情感与信息茧房“顶部”用户越来越相似。
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