Is That a Genuine Smile? Emoji-Based Sarcasm Interpretation Across the Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
Emoji appear to be an important cue to judge whether a statement is sarcastic in computer-mediated communication. In this study, we investigated whether the smiling emoji, an indicator of sarcastic intention in the Chinese culture, exerts an influence on sarcasm interpretation across the lifespan. Statements accompanied with or without a smiling emoji were compared in unambiguous (Experiment 1) and ambiguous (Experiment 2) contexts. The results of Experiment 1 illustrated that for teenagers and the 20-year-olds the smiling emoji enhanced the perceived sarcasm of sarcastic statements significantly. However, there was no difference in interpreting sarcastic statements with or without a smiling emoji in other age groups. Experiment 2 replicated the results of Experiment 1. We found both teenagers and the 20-year-olds were more likely to arrive at a sarcastic interpretation of the ambiguous statement followed by a smiling emoji, which were less frequent in participants aged in their 30s, 40s, 50s and individuals over 60 years old. This might be because people of varying ages differ in decoding the emotions of the emoji. Age-related differences in the use of sarcasm and participants’ experiences with using emoji might be possible factors that were closely related to the interpretation of emoji-based sarcasm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».