Table of Contents

情緒模型

簡介
情緒維度
衰減公式
想念與想家
情緒調節規則
設計依據
學術背景補充

習慣化與敏感化
與 9.3 數值的差異

參考連結
參考來源

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情緒模型

第9章人格與情感模擬 · 來源：JSC 知識庫

簡介

本頁說明角色的情緒維度、衰減公式，以及評估標籤如何改變情緒數值。

情緒維度

情緒是變化快、有半衰期的狀態量，範圍 0 到 100。

維度	基準	半衰期	上升來源
心情	60 + 晝夜節律 + 運勢 + 天氣	6 小時	正負標籤、情緒感染
精力	依作息曲線	不衰減	睡眠回滿，23 時後每小時 −8
害羞	0	10 分鐘	稱讚、觸碰、被看穿
忌妒	0	2 小時 × (1.5 − 釋懷速度)	忌妒表命中
想念	0	在線 10 分鐘	離線時每小時累積
心跳	0	5 分鐘	親密接近、告白前後
想家	0	4 天	每日餘力，家鄉節日
不悅	0	30 分鐘 × (1.5 − 釋懷速度)	越界、被罵、被敷衍

生氣是不悅高。難過是心情低而不悅低。

衰減公式

隨時間數值向基準回歸：

x ← b + (x − b) × 0.5^(Δt / T½)

事件發生時，數值依下式增減：

x ← clamp(x + Δ × 人格倍率 × 情感注入倍率 × 習慣化, 0, 100)

上式只列出三個基本因子。增量還要再乘日限與飽和抑制、期望違反係數。

公式中的心情、精力等值，以 p = x ÷ 100 代入（見 9.1）。

下圖表示事件增量依序乘上的因子。

flowchart LR
    A[標籤的基準增量] --> B[人格倍率]
    B --> C[情感注入倍率]
    C --> D[習慣化]
    D --> E[日限與飽和抑制]
    E --> F[期望違反係數]
    F --> G[最終增量]

想念與想家

想念離線累積：離線每小時增加 (100 / 24) × 想念累積速度。24 小時飽和。留言不會重置。
想家：每日增加 3 × 餘力 × 時期係數。餘力 = 精力 × (1 − 當日事件密度)。適應度低於 15 時，時期係數為 0.5，否則為 1.0。

情緒調節規則

規則	內容
晝夜節律	心情基準 +2（06 至 10 時）、−2（13 至 17 時）、+1（18 至 21 時）、0（23 至 05 時，為設計決定，與 Golder 與 Macy 的結果不同）。
情感注入	正向增量 × (0.7 + 0.3 × 心情)。負向增量 × (1 + 0.3 × (1 − 心情))。
疲勞易怒	不悅增量 × (1 + 0.3 × (1 − 精力))。
情緒感染	她受使用者情緒影響：c = 0.5 × (依賴傾向 + 照顧欲) / 2。上限為自身事件增量的一半。
正向習慣化	24 小時內第 1 至 2 次為 1.0，第 3 至 4 次為 0.5，第 5 次以後為 0.1。心防 ≥ 0.65 時各提前 1 次。
負向敏感化	負向標籤不遞減，改為反覆思量加權。

設計依據

Kuppens 等（2010）：情緒慣性，回到基線的速率是個人差。
Gebhard（2005）ALMA：人格、心情、情緒三層。
Forgas（1995）：情感注入模型。
Groves 與 Thompson（1970）：習慣化與敏感化。
Hatfield 等（1993）：情緒感染。
Golder 與 Macy（2011）：晝夜心情節律。

學術背景補充

研究	查證到的內容	對應 9.3
Kuppens 等（2010）	情緒慣性是情緒狀態抗拒改變的程度。低自尊與憂鬱的族群，正向與負向情緒的慣性都較高。	回到基線的速率因人而異
Forgas（1995）	情感滲入模型說明心情何時影響判斷。啟發式與實質處理時影響最強。直接取用與動機式處理時影響較弱。	情感注入倍率
Groves 與 Thompson（1970）	習慣化與敏感化是兩個並行的過程。強刺激可能引起敏感化，不是習慣化。	正向習慣化與負向敏感化
Hatfield 等（1993）	情緒感染由模仿與回饋兩步組成。	情緒感染
Golder 與 Macy（2011）	來自 84 國、240 萬名使用者的推文。	晝夜節律

習慣化與敏感化

flowchart LR
    S[重複刺激] --> H[習慣化<br/>反應下降]
    S --> N[敏感化<br/>反應上升]
    H --> R[最終反應]
    N --> R

上圖表示最終反應由兩個過程相加。Prescott（1998）指出兩者不是單純相加，會有複雜的交互作用。

與 9.3 數值的差異

Golder 與 Macy 發現正向情緒有兩個高峰。一個在清晨，一個在接近午夜。
9.3 的晝夜節律在 23 至 05 時為 −1。這與「接近午夜有高峰」的結果不一致。
週末的正向推文較多，早晨高峰晚約 2 小時。9.3 沒有週末規則。
該研究的樣本偏向年輕且使用推特的人。

建議：把 23 時的修正值改為 0，或在 9.3 註明這是設計決定，並非研究結果。

參考連結

參考來源

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