AI的情绪 |「AI × 传播」读书会第二季第十期

导语

本期「AI × 传播」读书会第二季第十期，北京师范大学心理学部、心理与行为大数据方向的在读研究生张文靖将聚焦“AI的情绪”。本次分享本次读书会围绕 “解码 - 重塑 - 共生” 展开，聚焦 AI 情绪识别、调节与治理，以及人机情感互动。从被动识别到主动调节，再到深层情感共鸣，AI 正在重新定义人类情感传播的边界。我们也将探讨算法情绪推送、人与 AI 的主动互动及情感依赖等问题。

集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院许小可教授、北师大珠海校区计算传播学研究中心周晓禹老师共同发起。读书会立足工具—对象—范式三重核心维度，完整搭建AI与传播交叉领域学习体系：拆解AI作为传播研究工具的实操方法、剖析AI作为新型传播主体的社会影响、探索人机协同驱动的传播学全新研究范式，一站式理清三大核心议题：如何借助AI开展传播研究、如何将AI本身作为传播研究对象、如何把握人机协同带来的学科变革。

报告简介

过去，情绪被看作主观、模糊、难以量化的内心状态；但在今天，通过各种技术识别与处理AI 已经能够较快速、较精准地 “解码” 情绪，让情绪从不可见的感受变成可计算、可监测、可引导的数据。

本次读书会从“解码-重塑-共生”三个方面展开，围绕AI与情绪的识别及、AI 情绪调节与情感治理、人机情感互动展开阐述。从被动识别到主动调节，再到深层的情感共鸣，AI的出现使我们现在需要重新定义人类情感传播的边界。为什么社交媒体总喜欢推那些让你生气或兴奋的内容？除了被动被识别，我们也会探讨人与 AI 的主动互动。比如，为什么我们会对聊天机器人产生依赖？

分享大纲

第一节：传统传播学与情绪相关的研究内容（引出下面三章内容）

第二节：从单一信号到多信号：AI 如何识别人类情绪及其背后的认知成分

2.1情绪的基本构成与传统测量方法

2.2 AI情绪识别的分类

2.3 AI情绪识别背后的认知成分

第三节：AI 辅助下的调节情绪：情感干预与传播治理

3.1 情绪调节的心理学基础

3.2 AI辅助下的认知重评

3.3 危机传播中的AI情绪调节应用

3.4 AI辅助下情绪调节的风险与边界

第四节：会 “共情” 的 AI：人机情感互动与信任建立

4.1人与AI情感依赖产生的基础

4.2 人机情感互动的升级与应用

4.3人机互动的边界

核心概念

情绪识别；情绪调节；情感依赖

主讲人介绍

主讲人：张文靖，北京师范大学心理学部、心理与行为大数据方向的在读研究生，在计算传播领域学习。

参考文献

[1]Wang, T., Liu, S., He, F., Dai, W., Du, M., Ke, Y., & Ming, D. (2023). Emotion recognition from full-body motion using multiscale spatio-temporal network. IEEE Transactions on Affective Computing, 15(3), 898-912.

[2]Chen, P., Zou, B., Belkacem, A. N., Lyu, X., Zhao, X., Yi, W., ... & Chen, C. (2022). An improved multi-input deep convolutional neural network for automatic emotion recognition. Frontiers in Neuroscience, 16, 965871.

[3]Höfling, T. T. A., & Alpers, G. W. (2023). Automatic facial coding predicts self-report of emotion, advertisement and brand effects elicited by video commercials. Frontiers in neuroscience, 17, 1125983.

[4]Krumhuber, E. G., Skora, L. I., Hill, H. C. H., et al. (2023). The role of facial movements in emotion recognition. Nature Reviews Psychology, 2, 283–296.

[5]Khan, N. D., Khan, J. A., Li, J., Ullah, T., & Zhao, Q. (2025). Leveraging Large Language Model ChatGPT for enhanced understanding of end-user emotions in social media feedbacks. Expert Systems with Applications, 261, 125524.

时间信息

2026年9月10日周四14:00-16:00，腾讯会议线上进行。

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「AI × 传播」读书会第二季

传播学从现象出发。今天，AI 已经深度进入信息生产、内容分发、社会互动、公共判断和知识生产过程。它既是工具，也是媒介；既是研究对象，也是协作者；既提升效率，也制造新的偏见、信任和责任问题。AI × 传播成为一个新的领域。2025年8月至12月，集智俱乐部联合许小可、张子柯、王成军、廖好四位老师发起第一季“AI × 传播学”读书会，吸引了225人报名参与。由来自北京师范大学、南京大学、复旦大学、浙江大学、香港城市大学、深圳大学等高校的15位主讲人，围绕计算叙事、智能传播、人机传播、传播拟真四个方向，绘制了 AI × 传播领域的前沿地图。

由集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院，北京师范大学珠海校区计算传播学研究中心许小可教授、周晓禹讲师共同发起，我们将从“工具-对象-范式”三重维度出发，系统梳理 AI × 传播的实践路径——如何用 AI 做研究，如何研究 AI 本身，如何理解人机协同的新范式。

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