任何情感都能激發共享行爲嗎
我們最初在《紐約時報》上的發現給了我們啓發，讓我們意識到還有其他問題需要探索。敬畏情緒是如何促進人們的共享行爲的？此外的其他情緒是否有類似的共享激勵效果呢？
我們確實有理由相信，經過任何情緒體驗的朋友都可能增加自己的信息共享行爲，也會經常將信息轉告給其他朋友以釋放自己的情緒體驗。假如我獲得了一份促銷優惠，我會告訴我的朋友，以便和他們一起分享我的喜悅與興奮之情。如果我被炒魷魚了，我也會將此消息告訴給其他朋友，以發泄自己的鬱悶之情。共享性情緒也能幫助人們加強彼此間的聯絡。比方說，我會向朋友介紹一些我看過的經典視頻，比如蘇珊大媽那段令人敬畏的卓越表演。倘若我與朋友共享了這段經典視頻，他們很可能會產生同樣的敬畏與觸動，而這種相似的觸動與敬畏情緒可能會加強我們之間的社交聯繫。因爲這些視頻放大了我們之間的共同點，並時刻提醒着我們，其實大家本來就是一類人。情緒共享的確也和流行感冒一樣，具備很強的社會傳播性，能夠幫助人們維持並加強自己的社會關係。即使我們之間的物理距離可能遙不可及，但我們之間的情緒感知卻近在咫尺。
不過這些共享的情緒並不是敬畏情緒特有的，有很多其他的情緒也可以共享。人們可以因爲很多種情緒的傳播而備感愉悅。如果你講了一個笑話讓同事們都捧腹大笑，這是否增進了你們之間的友誼？假如你把令你憤恨的事情告訴了你的表哥，他是否會與你有同樣的感受，並向他認識的人再一次轉述呢？答案是肯定的。
那麼是不是存在着更易被轉載和共享的某種情緒內容呢？
要回答這個問題，我們首先需要記錄一下相關的情緒內容，比如我們要測量悲傷這種情緒，首先應該把它量化，轉化成數據。我們也要求我們的研究助理給我們看到過的每篇文章都進行悲傷指數打分。如果文章涉及對自己已故祖母的稱讚，爲已故祖母進行打分自然是受到了人們悲傷情緒的影響，因爲人們此時的悲傷情緒是很高的。然而，一篇關於高爾夫球手是如何贏得比賽的報道，在悲傷情緒指數上就不會有太大的體現。像敬畏之情一樣，任何形式的人類情緒，比如悲傷、高興，都能激發人們的共享行爲。
但是事實並非如此。悲傷的情緒卻產生了與預想相悖的效應。反映悲傷情緒的文章事實上比最熱門電子郵件共享鏈接還要低16%的關注度。人們不願把悲傷的事情與他人共享，爲什麼會這樣呢？
在不同的情緒之間，最明顯的差異在於快樂與積極性。敬畏之情相對來說更加受到大衆歡迎，而悲傷的情緒往往令人難堪。那麼積極的情緒就一定能夠加速人們的共享行爲嗎？悲傷情緒就一定能夠降低人們的共享活動嗎？
積極情緒和消極情緒是如何影響人們的談話和共享內容的呢？人們在這個問題上探索了很久，也經過了很長時間的思考和研究。傳統觀點認爲消極的內容更具有傳播性。不妨看看這則古老的諺語：“一旦流血，將成爲別人關注的焦點”。這則諺語就是建立在這樣的原理之上的，即壞消息能夠比好消息受到人們更多的關注。這也可以解釋爲什麼夜間新聞的開篇都充斥着這樣的報道：“大量的健康危機實際上正潛伏於你身體之中，讓我們進一步去仔細尋找它們吧！”策劃總監和生產商都相信消極的故事能夠吸引消費者的眼球，讓他們更加重視，保持注意，並最終購買商家的產品。
你可能也已經找到了不符合這些原理的反例，畢竟大部分人都會盡量讓自己的朋友感到高興或快樂。你見過哪位仁兄經常向朋友抱怨並傳遞壞消息，並故意破壞朋友的好心情嗎？類似的，正如我們在第一章“社交貨幣”中討論過的一樣，人們是不是要共享這條信息，主要是看這條信息能不能給他們帶來面子和別人的尊重。我們之所以去共享更多的積極信息，是因爲我們希望通過這種共享能讓自己在朋友面前顯得更加積極、更加陽光並富有活力。畢竟沒有人希望自己被朋友小看。如果真想這樣，那麼你就共享這些陰暗而糟糕的信息吧。
所以，現在就出現了這種困惑：到底是積極的信息更易被共享，還是消極的信息更引人注目呢？
讓我們分析一下過去收集的數據，並且測量一下每篇文章的積極性。這一次，我們使用了由傑米·彭尼貝克所創的文本分析法來檢測我們的文本內容。通過文本分析，我們大量計算了文章中的消極性和積極性程度，然後彙總，並量化處理。舉個例子，“我喜歡她送我的這張卡片，她真是太好了！”這句話所要表達的情緒可以判定爲是相對積極的，因爲句子裏面包含“喜歡”和“好”這樣的積極詞語。“她真可惡，因爲她的確破壞了我的情緒。”這句話與上句話所要表達的情緒基調恰恰相反，這一句話表達的是相對消極的情緒，因爲句子中存在一些像“可惡”、“破壞”這樣的消極詞語。我們用這樣的方式給每篇文章進行了消極性與積極性打分，然後檢測這些文章的消極性或積極性分數與成爲最熱門電子郵件鏈接的關係。
答案非常明確：積極的文章比消極的文章更加受到人們的青睞，共享次數也更高。像“紐約城墜入愛河的新人們”這樣積極的新聞就比像“明星動物管理員之死”這種消極的新聞更受歡迎，也更多地佔據了流行新聞排行榜的前列位置。
最終，我們非常有信心地理解了情緒的傳播原理，即成功地探明瞭情緒與傳播間的關係。似乎我們可以初步認爲，人們更加偏愛傳播積極的信息，而回避共享消極的信息。
不過，現在僅能確定的一點是，消極的情緒會降低人們的共享行爲。爲此，我們給自己的研究助理一個終極任務，要求他們對每篇文章進行另外兩種消極情緒打分。這兩種消極情緒是生氣和擔憂。
像華爾街的金融高管如何在經濟蕭條時期大撈年終獎金的消息，當然能給人帶來極大的憤怒情緒；但像夏天的問候這樣的話題自然也無法令人生氣；像股票市場崩盤這樣的消息當然能讓民衆感到擔憂；而像艾美獎提名這樣的輕鬆話題自然也不會引起人們的恐慌。假如人們如我們所預料的那樣，會共享積極的信息，迴避消極的信息的話，那麼像一些令人悲傷的話題也一樣可以被當成消極的話題而被人們所迴避。
不過，事實並非如此，研究結果完全出乎預料。令人擔憂和生氣的文章完全佔據了公衆新聞點擊率的前列，越是讓人生氣和擔憂的話題，越能引起公衆的注意。
所以，現在我們的確爲此感到困惑了。很明顯，文章是否帶有積極或者消極情緒並不能完全決定流行趨勢。那麼，怎樣的信息能夠被廣泛流傳，流傳過程中還有哪些驅動因素呢？這都需要我們做進一步的探討和研究。