敬畏感的情緒成分分析:基于社交網絡的文本挖掘

王影 庫婷婷 許書萍 李偉強 袁博

摘 要 敬畏感是一種復雜的情感體驗，它既包含正性的情緒，也包含負性的情緒。對于不同情緒成分所占的比重，目前還存在一定的爭議。基于文本挖掘技術，本研究對Twitter和新浪微博上以敬畏感為關鍵詞的文本內容進行情感/情緒分析。結果發現，敬畏體驗中，快樂、期待、信任、驚奇所占的比例較大，而恐懼、悲傷、憤怒、厭惡所占的比例較小。研究結果在一定程度上支持了敬畏感以積極情緒為主，為理解敬畏感的情緒成分以及敬畏感的誘發提供了一定的證據。

關鍵詞 敬畏感， 文本挖掘， 情感/情緒分析， Twitter， 新浪微博

分類號 B842.6

DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2020.04.007

1 引言

敬畏感是一種混合了困惑、欽佩、驚奇、服從等諸多感覺的復雜情緒（董蕊， 彭凱平， 喻豐， 2013），是人們在感知到比自身更廣闊的，更有力量的或更復雜的事物時所產生的一種正常的情緒反應（Halstead & Halstead， 2004）。一直以來，敬畏感受到了來自神學、哲學和社會學的大量關注，但卻被心理學所忽視。從社會實證的角度而言，敬畏感的內涵一直缺乏明確而統一的界定，直到Keltner和Haidt（2003）從原型理論的視角出發，提出了敬畏的原型模型，并使用心理學的方法對敬畏感的內涵和誘因進行研究，將敬畏定義為當個體面對那些廣闊的、浩大的以及超越當前理解范圍的事物時，產生的驚異的情緒體驗。Keltner和Haidt認為敬畏感包含兩個核心特征和一些邊緣特征，其中兩個核心特征是：（1）浩瀚的知覺，（2）順應的需要。浩瀚是指知覺到事物是大的，這種大不僅指物理空間實體的“大”，同時也指認知復雜性等象征意義上的“大”，而順應是為了適應新的經驗而改變原有心理結構的心理重建過程。當個體遇到不熟悉的、不確定的或具有挑戰性的情境，并且需要進行有意義的心理圖式調整時，順應就會發生。他們也描述了與敬畏相關的邊緣特征，其中包括美好、 快樂的體驗， 受威脅時的恐懼感和焦慮感，驚奇的感覺和超自然等（Keltner & Haidt， 2003）。

作為一種復雜的綜合性情感，敬畏感所包含的情緒成分存在較大的分歧。敬畏感的誘發因素不同，所包含的成分也并不固定。有些研究者認為，在敬畏感的情緒成分中，負性情緒占主導。如，Hall（1897）認為敬畏感是畏懼的一種高度精煉形式。Mcdougall（1908）認為敬畏是由欽佩、畏懼、以及自身的一種復雜情緒組成，并且畏懼被認為是敬畏的首要情緒。雖然早期研究者們通常把敬畏和畏懼聯系在一起，但二者之間存在根本的區別。畏懼是源于外部、具體的刺激，而敬畏是源自于個體內心的反省，其誘發源眾多。畏懼的對象包括外部不可抗拒的力量、未知的世界以及種種壓迫人的勢力、生活中的磨難，但這些并不一定是敬畏的根源，只有懂得反省的個體在面對這些刺激時，才更加容易產生敬畏感。因此，敬畏感雖然兼具了“敬”和“畏”雙重情緒內涵，而又并非只是這兩種情緒的簡單相加。

Keltner和Haidt（2003）認為，恐懼可能只是一種模糊特征，而非敬畏的必要成分。他們認為敬畏感除了包括浩瀚的知覺和順應的需要兩個核心特征外，還包括一些邊緣特征，如，美好、快樂的體驗，受威脅時的恐懼感和焦慮感，驚奇的感覺和超自然等。隨著積極心理學的發展，更多研究者對敬畏感的理解開始出現去恐懼化的傾向。Bonner和Friedman

（2011）認為與恐懼相比，神秘、驚奇、浩瀚對敬畏情緒的作用更大。Shiota， Campos和Keltner（2010）對產生敬畏感的個體的表情進行捕捉和編碼分析發現，敬畏感的表情特征與驚訝時的表情特征相近。研究表明，敬畏感可以延長個體的時間感知、促進精神追求（Rudd， Vohs， & Aaker， 2012， Van Cappellen & Saroglou， 2012）、增加親社會行為（Piff， Dietze， Feinberg， Stancato， & Keltner， 2015， Prade & Saroglou， 2016）、 減少攻擊性行為（Ying， Yang， Bao， Liu， & Passmore， 2016）、減少自我意識、提高個人的集體參與度（Bai， Maruskin， Chen， Gordon， Stellar， & Mcneil， 2017）、 提高對信息的加工程度（Griskevicius， Shiota， & Neufeld， 2010）以及增加創造性思維（Chirico， Glaveanu， Cipresso， & Gaggioli， 2018）。由此可見，敬畏感可以給人們帶來情緒上的、心理上的以及生理上的益處，并且這些研究結果發現，在成功誘發敬畏情緒的同時，快樂和驚奇等一般積極情緒成分也同時被誘發。綜上，關于敬畏感所包含情緒成分，以及不同情緒成分所占的比重，目前還存在一定的爭議。因此，確定敬畏感的情緒成分，尤其是情緒效價中的積極效價對于積極心理學領域來說尤為重要。

在實驗室中，誘發敬畏情緒通常采用的方法包括視頻、回憶和閱讀任務。任務的主題通常是一些可以誘發敬畏的典型事件，如自然景觀、孩子的出生和藝術品等（Keltner & Haidt， 2003， Saroglou， Buxant， & Tilquin， 2008， Shiota， Keltner， & Mossman， 2007）。視頻任務通常要求個體觀看一段視頻以誘發敬畏情緒（Rudd， Vohs， & Aaker， 2012， Saroglou， Buxant， & Tilquin， 2008， Van Cappellen & Sarolou， 2012）。如，Van Cappellen和Saroglou （2012）在實驗中要求一部分被試觀看大自然的紀錄片，誘發被試對大自然的敬畏，另一部分被試觀看孕婦分娩的視頻，誘發被試對生命的敬畏。Prade和Saroglou（2016）在研究中，通過播放美麗景色的視頻誘發被試的敬畏情緒，也有研究向被試呈現太空宇宙方面的圖像誘發敬畏（Silvia， Fayn， Nusbaum， & Beauty， 2015）。回憶或書寫任務要求被試回憶其過去的敬畏體驗（Griskevicius et al.， 2010， Rudd et al.， 2012， Van Cappellen & Sarolou， 2012）。如，Prade和Saroglou（2016）要求被試回憶看到的令人敬畏的自然風景，讓被試沉浸其中，同時完成書寫。閱讀任務通常要求個體讀一段故事，并嘗試體驗故事中人物的感受（Griskevicius et al.， 2010）。Rudd等人（2012）在研究中要求個體閱讀一段關于登上埃菲爾鐵塔眺望巴黎的文字材料，來誘發被試的敬畏情緒。此外，虛擬現實技術也被應用到敬畏感的誘發中（Alice， Yaden， Giuseppe， & Andrea， 2016）。但上述誘發任務的哪些主題更能有效誘發敬畏情緒，目前還沒有研究對此進行探討。

有研究表明，日照時間會影響人們的情緒反應，在一天的不同時間段，個體的情緒會有所不同。Golder和Macy（2011）研究了各個國家的民眾在Twitter上表達的正負性情緒，發現了一天中正負性情緒的起伏變化，并驗證了關于正負性情緒相互獨立性的觀點，即高的正性情緒，并不必然伴隨出現低的負性情緒。那么，在一天時間內，個體的敬畏情緒成分的比重是否也會發生一定的變化，敬畏情緒所包含的正負性情緒是否具有獨立性？

隨著社交網絡的不斷發展，在線社交媒體憑借其開放性、交互性和實時性等特點獲得了空前的發展，人們更愿意在社交網絡上表達自己的思想和情感，與他人交流觀點和看法。Twitter和微博產生的海量在線文本信息包含了人類豐富的心理過程，逐漸成為社會科學研究的新寵。近年來，在線文本的情感分析成為信息科學的研究熱點。在線文本情感技術利用自然語言處理、統計或機器學習等技術對文本的主觀態度、情緒或觀點進行語義定向或極性分析（Das & Chen， 2007），通過對內容的自動化分析獲得具體的不同情緒的得分。這對心理學關于情緒、情感的研究具有重要參考價值。

針對上述研究問題，本研究采用在線文本情感/情緒分析（sentiment/emotional analysis）技術，分析敬畏感的情緒成分，以及與敬畏感體驗最為相關的主題關鍵詞。在線文本情感/情緒分析可以幫助我們從積極、消極和中性三個維度剖析敬畏情緒，從多個維度了解敬畏感這種復雜的情緒，以及各種情緒成分所占的比重。采用文本挖掘和情感分析技術對社交網絡內容進行分析，還可以分析在自然和現實情境下產生的敬畏情緒的成分特點及其隨時間的變化趨勢，為進一步理解敬畏感的情緒成分以及敬畏感的誘發提供獨特的分析途徑。

2 方法

情感分析是對帶有情感的色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程，根據處理粒度不同，可以將文本分為詞、短語、句子、篇章（趙妍妍， 秦兵， 劉挺， 2010）。情緒分析不僅可以對文本進行積極、消極和中性的劃分，而且可以識別出更加具體的情緒類別。文本情感分析包括原始文本爬取，文本預處理，語料庫和情感詞庫構建以及情感分析結果等流程（馬力， 宮玉龍， 2014）。傳統在線文本分析簡單將情緒正負二分，忽略了情緒的復雜多樣性，近年來越來越多的研究者將心理學關于情緒的研究加入在線文本的情緒分析，獲得了更為豐富和精準的人類情緒信息。并且與傳統的心理學研究方法相比，在線文本情感分析技術可以對公眾情緒進行實時測量，一定程度擺脫了傳統社會科學研究受到經費、時間、人力等方面的制約，克服了主觀報告和事后回憶等研究范式的固有缺陷（樂國安， 董穎紅， 陳浩， 賴凱聲， 2013）。

本研究采用文本挖掘技術和情感/情緒分析對敬畏感的情緒成分進行探討。文本挖掘部分包括Twitter和微博數據提取和數據預處理。使用“rtweet”工具包爬取Twitter數據，共爬取以“#awe OR #awesome”為標簽的6968條有效Twitter文本。之后采用“tm”工具包進行文本分詞和預處理。最后采用“syuzhet”工具包對每條內容進行情感/情緒分析。“syuzhet”的NRC情緒詞典可以計算6種基本情緒：快樂、驚奇、恐懼、悲傷、憤怒、厭惡，以及信任和期待2種社會情緒。另外，“syuzhet”還會計算出每條文本的正性和負性情緒分數（http：//www.purl.org/net/NRC emotion lexicon）。根據情緒總分數，判定每條Twitter內容的情緒極性，得分大于0為正性，等于0為中性，小于0為負性。

此外，為分析中文情境下與敬畏情緒相關的關鍵詞。我們采用Python腳本（詳見附錄）爬取了1143條新浪微博數據，運用“結巴”中文分詞工具（https：//github.com/fxsjy/jieba）對新浪微博文本內容進行文本分詞和預處理，并進行關鍵詞提取。中文文本情感分析采用大連理工大學信息檢索研究室提供的情感詞匯本體庫（http：//ir.dlut.edu.cn/EmotionOntologyDownload）。使用詞庫中極性這一變量，將積極詞匯賦值為1分，消極詞匯賦值為-1分，然后計算總和，得出每條微博內容的情緒總分數，對每條微博內容的情緒極性計算同上。

3 結果

首先，對每條Twitter內容進行情感分析，根據每條Twitter內容的正性和負性情緒分數，計算每條Twitter的情緒極性。即根據每條內容正性情緒減去負性情緒的得分，將其分為正性、負性和中性。結果表明，正性情緒所占的比例（0.61）遠大于中性（0.31）和負性（0.08）情緒所占的比例（見圖1）。對每條微博內容進行類似的情感分析，結果表明，正性情緒所占的比例（0.66）也遠大于中性（0.22）和負性（0.12）情緒所占的比例（見圖1）。上述結果表明，在兩類社交媒體上，敬畏感所包含的不同極性情緒所占的比例分布大致相同，均表現出積極情緒所占的比例明顯高于中性情緒和負性情緒。

根據每條Twitter內容在不同具體情緒上的得分，我們計算了不同情緒所占的比例。結果表明，幾種積極情緒所占的比例較大，具體比例分別為：快樂（0.28）、期待（0.23）、信任（0.19） 驚奇（0.09），而幾種負性情緒所占的比例較小，具體比例分別為：恐懼（0.06）、悲傷（0.06）、憤怒（0.05）、厭惡（0.03）（見圖2）。上述結果表明，從具體情緒而言，敬畏體驗也主要以積極情緒為主。

其次，我們對Twitter內容進行關鍵詞提取，發現與敬畏有關的主要關鍵詞分別為： love， amazing， cool， beautiful， fun， life， great， just， like， new。 對新浪微博內容進行關鍵詞提取，發現與敬畏最為關聯的前10個關鍵詞分別為：“生命”“尊重”“自然”“學會”“令人”“生活”“舞臺”“一顆”“人生”“抒發”（見圖3）。由此可見，在日常生活中，經常誘發人們敬畏感的主題主要為“生命”“尊重”“自然”等。

最后，我們分析了一天內的不同時間段的正負性情緒變化。結果發現，與敬畏相關的正性情緒的比例在上午9點和下午6點有一個較大的上升，而負性情緒的比例在下午2點有一個較大的上升（見圖4）。

4 討論

本研究采用文本分析法對Twitter和微博的文本進行情感分析，探討了敬畏感所包含的情緒成分。結果發現，與敬畏相關的幾種情緒中，快樂、期待、信任、驚奇所占的比例較大，而恐懼、悲傷、憤怒、厭惡所占的比例較小，這在一定程度上支持了敬畏體驗主要以積極情緒為主。此外，關鍵詞提取分析發現，與敬畏感最為相關的一些詞匯包括：生命、自然、尊重、生活、舞臺、時間等，這提示我們在敬畏感的誘發任務中，可以從這些主題入手。最后，我們分析了一天時間內與敬畏感相關的正負性情緒變化。結果發現，與敬畏相關的正性情緒的比例在上午9點和下午6點有一個較大的上升，而負性情緒的比例在下午2點有一個較大的上升。

研究者對敬畏這種特殊的積極情緒做出如下四種解釋：（1）敬畏是一種被動的情緒，即敬畏感不是自發產生的，而是需要有一定的外部對象進行誘發，（2）敬畏含有莊嚴的或虔誠的驚奇，它可以是生物也可以是非生物的。包括自然壯麗的景觀，以及宏偉的藝術作品等，（3）敬畏感帶有潛在的恐懼情緒，這種恐懼來自于自身知識的匱乏和無助感，來自與上帝或命運比較后自身的微小，（4）在自然世界中，對知覺到的有力的、無法解釋的、巨大的或壯麗事物的反應（張偉， 2013）。Keltner和Haidt（2003）將一系列有可能包含在敬畏感里的情緒成分稱為“敬畏相關的情緒家族”。本研究表明，敬畏的情感成分比較豐富，包括快樂、期待、信任、驚奇、恐懼等，但所占比例有所不同，正性成分所占比重較大。根據情緒的評估理論（the Appraisal Theory），情緒是認知對事物評估后所產生的主觀體驗，認知對事物的評估不同，所形成的情緒體驗也存在差異。在敬畏感領域的研究中，只有把情緒的成分和主要效價揭示出來，才更有可能對這一獨具特色的心理現象作進一步探討。

作為一種復雜的情緒，從情緒效價的角度來說，它是一種“雙效價”的情緒體驗。通過在線文本情緒分析發現，正性情緒所占的比例（0.61）遠大于中性（0.31）和負性（0.08）情緒所占的比例，其中“快樂”、“期待”和“信任”所占比例高于其他情緒，這進一步支持了敬畏體驗雖是一種復雜情緒，但以積極情緒為主。Keltner和Haidt （2003）認為敬畏感是一種包含震驚、謙恭、順從，同時伴隨著一些困惑、驚恐和好奇的情緒體驗。本研究通過在線文本情感分析，占比重最高的是“快樂”，“期待”和“信任”。其中，快樂作為一種基本情緒，被大家所熟知。“信任”被歸類為一種正性情緒，被用作自我分析的工具來解釋我們生活中的復雜情感狀態（Belli & Broncano， 2017）。隨著社交網絡的不斷發展，人們更愿意在社交網絡上表達自己的情感，與他人交流觀點，而前提就是人際間的信任。人際間的信任，必然伴隨著期待。期待作為一種人類情緒，是一種可變化的心理狀態，是在人們對外界信息不斷反映的經驗基礎上產生的對自己或他人行為結果的某種預測性認知（行高民， 2006）。敬畏感本身也屬于社會情緒（Rudd et al.， 2012），是親社會行為的一個重要的影響因素（Bai et al.， 2017， Piff et al.， 2015， Prade & Saroglou， 2016， Ying et al.， 2016）。因此，“快樂”“期待”和“信任”是敬畏情緒的主要成分，符合社會情緒適應功能的解釋，情緒是個體針對不同的刺激事件產生靈活自如的適應性反應，并調節和保持個體與環境間的關系。

此外，我們對Twitter內容進行關鍵詞提取，發現與敬畏有關的10個主要關鍵詞分別為：“愛”“驚喜”“酷”“美麗”“有趣”“生命”“偉大”“喜歡”“新穎”。對新浪微博內容進行關鍵詞提取，發現與敬畏最為關聯的前10個關鍵詞分別為：“生命”“尊重”“自然”“學會”“令人”“生活”“舞臺”“一顆”“人生”“抒發”，這些關鍵詞與敬畏感的概念以及誘發敬畏任務中的一些主題基本一致。雖然Twitter和新浪微博兩個社交網絡上所提取的關鍵詞有所不同，但極性成分在其中所占的比例基本一致，積極情緒明顯高于中性情緒和負性情緒。東西方文化存在很大差異，西方文化以個人主義為主，更加善于表達自己的情感，而東方文化主張集體主義，更多地以含蓄、委婉的方式表達自己，并喜歡將自己的情感寄托于一定的載體上。因此，對Twitter內容提取的關鍵詞以情感、情緒詞為主，而在新浪微博內容對關鍵詞的提取，更多的是以敬畏感相關的主題為主。但兩個社交媒體上敬畏感所包含的不同情緒成分所占的比例基本一致，表明敬畏情緒既有跨文化的差異性，又有跨文化的一致性。

大量研究表明，在誘發敬畏的任務中，物理誘發源中的大自然和社會誘發源中的生命是被評估出來的兩大主題，如，在自然情境下誘發被試敬畏情緒，會使被試做出更道德的決策且對陌生人更加慷慨，以及更多地報告出自己與全人類相聯系的感覺， 通過權威的領導和上帝，以及通過孕婦分娩這樣的視頻情境誘發的個體敬畏情緒，讓被試報告出自己與其他人的聯結，并增加助人行為（Griskevicius et al.， 2010， Keltner & Haidt， 2003， Piff et al.， 2015， Prade & Saroglou， 2016， Rudd et al.， 2012， Van Cappellen & Saroglou， 2013）。本研究結果不僅擴充了敬畏感的誘發主題，如“人生”、“舞臺”以及“生活”等，而且對如何在實驗中更有效地誘發敬畏感提供了一定的支持。將這些主題應用到日常生活中，也能增加人們的敬畏情緒，潛移默化地提高人們的敬畏意識。

最后，我們分析一天時間內與敬畏感相關的正負性情緒的變化發現，正性情緒的比例在上午9點和下午6點有一個較大的上升，而負性情緒的比例在下午2點有一個較大的上升。從生活經驗來看，上午9點是一天的開始，代表著生機和希望，人們以精力充沛的姿態來應對一天的工作和學習。下午6點是一天緊張忙碌工作后的自由時間，人們選擇陪伴家人、約會親朋、逛街購物等各種娛樂消遣，帶給個體更多的是愉快、舒適的情緒，因此正性情緒在此時間段比例增加。下午2點是人們最困乏和疲憊的時間點，人們仍處于學習和工作的狀態之中，此時，如果人們面對一些復雜的事情，與其他時間相比更顯得無力應對，因此負性情緒在此時間段比例增加。我們還發現，當敬畏情緒中積極情緒增高時，負性情緒的成分并不一定降低。由此可見，在一天時間內，敬畏感情緒成分的比重可能會發生一定的變化，并且敬畏情緒所包含的正、負性情緒具有獨立性。

本研究采用文本挖掘和情感/情緒分析技術對社交網絡的內容進行分析，探討了在更為自然和現實情境下產生的敬畏情緒的特點，為理解敬畏的情緒成分以及敬畏感的誘發提供了一種獨特的途徑。雖然，基于情感詞庫，利用詞匯匹配技術分析在線文本情感傾向的方法目前還不成熟，仍存在一些缺陷， 但現階段所取得的實證研究成果表明，采用該技術所獲得的情緒指標能在一定程度上顯著地預測現實世界中的社會經濟現象，如利用在線文本情感分析對產品市場份額、影視票房、疾病和信息的傳播狀況、政治選舉結果的預測，以及對宏觀經濟形勢分析，對突發事件預警等（Yu & Kak， 2012）。因此，在線文本情感/情緒分析技術，未來將在社會心理學或積極心理學的研究中發揮越來越重要的作用，并且無形中拓寬了社會科學研究的疆界（樂國安等， 2013）。

參考文獻

董蕊， 彭凱平， 喻豐 （2013）. 積極情緒之敬畏. 心理科學進展， 21（11）， 1996-2005.

馬力， 宮玉龍 （2014）. 文本情感分析研究綜述. 電子科技， 27（11）， 180-184.

樂國安， 董穎紅， 陳浩， 賴凱聲 （2013）. 在線文本情感分析技術及應用. 心理科學進展， 21（10）， 1711-1719.

行高民 （2006）. 期望動機的情緒基礎. 理論界（S2）， 69-70.

趙妍妍， 秦兵， 劉挺 （2010）. 文本情感分析. 軟件學報， 21（8）， 1834-1848.

張偉 （2013）. 敬畏感在德育中的運用. 中學政治教學參考， 下旬（8）， 64-66.

Alice， C.， Yaden， D. B.， Giuseppe， R.， & Andrea， G. （2016）. The potential of virtual reality for the investigation of awe. Frontiers in Psychology， 7（26）， 1766.

Bai， Y.， Maruskin， L. A.， Chen， S.， Gordon， A. M.， Stellar， J. E.， McNeil， G. D.， … Keltner， D. （2017）. Awe， the Diminished Self， and Collective Engagement： Universals and Cultural Variations in the Small Self. Journal of Personality and Social Psychology， 113（2）， 185-209.

Belli， S.， & Broncano， F. （2017）. Trust as a meta-emotion. Metaphilosophy， 48（4）， 430-448.

Bonner， E. T.， & Friedman， H. L. （2011）. A conceptual clarification of the experience of awe： An interpretative phenomenological analysis. Humanistic Psychologist， 39（3）， 222-235.

Chirico， A.， Glaveanu， V. P.， Cipresso， P.， Riva， G.， & Gaggioli， A. （2018）. Awe enhances creative thinking： an experimental study. Creativity Research Journal， 30（2）， 123-131.

Das， S. R.， & Chen， M. Y. （2007）. Yahoo！ for amazon： sentiment extraction from small talk on the web. Management Science， 53（9）， 1375-1388.

Golder， S. A.， & Macy， M. W. （2011）. Diurnal and seasonal mood vary with work， sleep， and daylength across diverse cultures. Science， Y333（6051）， 1878-1881.

Griskevicius， V.， Shiota， M. N.， & Neufeld， S. L. （2010）. Influence of different positive emotions on persuasion processing： a functional evolutionary approach. Emotion， 10（2）， 190-206.

Hall， G. S. （1897）. A study of fears. American Journal of Psychology， 8（2）， 147-249.

Halstead， J. M.， & Halstead， A. O. （2004）. Awe， tragedy and the human condition. International Journal of Childrens Spirituality， 9（2）， 163-175.

Keltner， D.， & Haidt， J. （2003）. Approaching awe， a moral， spiritual， and aesthetic emotion. Cognition and Emotion， 17（2）， 297-314.

Mcdougall， W. （1908）. An introduction to social psychology. （30th ed.）. Simulation Proceedings， 1989. Winter （Vo1.27， pp. 201-204）. IEEE.

Piff， P. K.， Dietze， P.， Feinberg， M.， Stancato， D. M.， & Keltner， D. （2015）. Awe， the small self， and prosocial behavior. Journal of Personality and Social Psychology， 108（6）， 883-899.

Prade， C.， & Saroglou， V. （2016）. Awes effects on generosity and helping. Journal of Positive Psychology， 11（5）， 522-530.

Rudd， M.， Vohs， K. D.， & Aaker， J. （2012）. Awe expands peoples perception of time， alters decision making， and enhances well-being. Psychological Science， 23（10）， 1130-1136.

Saroglou， V.， Buxant， C.， & Tilquin， J. （2008）. Positive emotions as leading to religion and spirituality. The Journal of Positive Psychology， 3（3）， 165-173.

Shiota， M. N.， Keltner， D.， & Mossman， A. （2007）. The nature of awe： elicitors， appraisals， and effects on self-concept. Cognition and Emotion， 21（5）， 944-963.

Shiota， M. N.， Campos， B.， & Keltner， D. （2010）. The faces of positive emotion： prototype displays of awe， amusement， and pride. Annals of the New York Academy of Sciences， 1000（1）， 296-299.

Silvia， P. J.， Fayn， K.， Nusbaum， E. C.， & Beauty， R. E. （2015）. Openness to experience and awe in response to nature and music： personality and profound aesthetic experiences. Psychology of Aesthetics Creativity and the Arts. 9（4）， 376-384.

Van Cappellen， P.， & Saroglou， V. （2012）. Awe activates religious and spiritual feelings and behavioral intentions. Psychology of Religion and Spirituality， 4（3）， 223-236.

Ying， Y.， Yang， Z.， Bao， T.， Liu， Y.， & Passmore， H. A. （2016）. Elicited awe decreases aggression. Journal of Pacific Rim Psychology， 10（11）， 1-14.

Yu， S.， & Kak， S. （2012）. A survey of prediction using social media. ArXiv Preprint ArXiv： 1203. 1647.

Abstract

The sense of awe is a complex emotional experience that includes both positive and negative emotions. However， it is still unclear about the proportion of different emotional components about the sense of awe. The present study utilized text mining techniques to perform sentiment/emotional analysis text content with the awe of sensibility on Twitter and Sina Weibo.The results showed that in the experience of awe， joy， anticipation， trust， and surprise account for a large proportion， while fear， sadness， anger， and disgust account for a small proportion. To a certain extent， the research results supported a sense of awe that is based on positive emotions， and provided some evidence for understanding the emotional components and induction of awe.

Key words： ? awe， text mining， sentiment/emotion analysis， Twitter， Sina Weibo