中文摘要
个体情绪是数字时代影响信息传播的主要因素之一。如何从微观角度分析情绪影响信息传播及个体决策的机制，对理解社会学习和群体行为具有重要的意义。本文在贝叶斯学习模型的基础上引入了行动者的情绪因素，允许行动者基于社会学习和情绪感染分享信息，从而讨论情绪对分享行为的直接影响、间接影响以及对信息传播的整体影响，为信息监管者制定差异化监管措施，实现监管前置提供理论支持。引入情绪因素不仅增加了影响行为者效用的维度，同时也引进了信息不对称（因为后续行为者可能只是观察到行为而不知行为的动因）。研究结果表明：第一，情绪会通过情绪感染直接提高信息分享，同时也会通过社会学习间接提高或降低信息分享;第二，情绪对不实信息的传播存在“反转效应”，低情绪可以降低其传播概率，高情绪则会提高其传播概率；第三，在大样本下，情绪对群体分享比例具有“开关效应”，当情绪增大超过阈值后，群体分享比例会先断崖式下降，后线性增长；第四，平台可以利用情绪的“反转效应”和“开关效应”，借助控制初期曝光率或提供情绪预警等干预手段，减少不实信息的传播。