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emotion-arousal-model

当用户在设计内容的情绪策略、选择传播内容的情绪基调、或分析"为什么有的内容被大量分享有的却无人转发"时激活此 skill。典型触发信号:用户在问"应该用什么样的情感来打动受众""为什么正能量的内容没人分享""恐惧营销是否有效"。不适用于:纯粹的情绪管理、心理健康咨询、或与内容传播无关的情绪设计。

核心判断:用户是否在讨论"情绪类型如何影响分享/传播行为"。

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情绪唤醒二维分类模型(效价 x 唤醒度)

R — 原文 (Reading)

唤醒是被激活并准备随时待命的状态。此时,你的心脏跳动加速,血流加快。生理唤醒可以帮助大脑激活人类的生理功能,调动自己的各个器官,并在遇到危险时及时反应。任何事情,只要能激活我们,形成生理唤醒状态,我们的行为就会被触动。悲伤的情绪更多地让你泄气和沮丧,并无法投入精力去工作。满足感虽然不是消极的情感,但它让人感到过分的安逸,以至于人们不太可能去谈论或者共享与之相关的事情,因为满足感降低了人们的情绪唤醒程度。

— 乔纳·伯杰,第三章 情绪


I — 方法论骨架 (Interpretation)

这个模型用两个维度对情绪进行分类,并预测不同情绪类型对分享行为的影响:

维度一:效价(积极/消极)——情绪是正向还是负向的。 维度二:唤醒度(高/低)——情绪是否激活了生理系统(心跳加速、血压升高)。

由此产生四个象限:

  • 积极 + 高唤醒(敬畏、兴奋、幽默)→ 促进分享
  • 积极 + 低唤醒(满足、安逸)→ 抑制分享
  • 消极 + 高唤醒(愤怒、担忧、焦虑)→ 促进分享
  • 消极 + 低唤醒(悲伤、沮丧)→ 抑制分享

关键洞察:决定分享行为的是唤醒度而非效价。愤怒虽是消极情绪,但因为高唤醒,比积极但低唤醒的满足感更能驱动分享。这颠覆了"正能量促进传播"的默认假设。


A1 — 书中的应用 (Past Application)

案例 1: 苏珊·波伊尔《英国达人秀》——敬畏驱动分享

  • 问题: 为什么某些看似普通的内容会引发爆发式传播?
  • 方法论的使用: 苏珊·波伊尔外表朴素被观众嘲笑,但天籁之声震撼全场。这触发了"敬畏"情绪——积极且高唤醒,观众心跳加速、身体被激活。
  • 结论: 敬畏属于"积极+高唤醒"象限,驱动了大量分享行为。
  • 结果: 九天内视频点播超过1亿次,成为当时最流行的在线视频之一。

案例 2: 美联航摔吉他——愤怒驱动分享

  • 问题: 负面体验为什么能比正面宣传获得更大传播?
  • 方法论的使用: 戴夫·卡罗尔吉他被摔碎后索赔无果,创作"美航毁了我的吉他"歌曲。愤怒属于"消极+高唤醒"象限,同样激活了分享行为。
  • 结论: 愤怒虽是消极情绪,但因为高唤醒,驱动了比许多正面内容更大规模的传播。
  • 结果: 视频10天内点击300万次,美联航股价下跌10%,直接损失1.8亿美元。

A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★

用户会在什么情境下需要这个 skill?

  1. 用户在设计营销内容的情绪基调,在"温馨感动"和"震撼争议"之间犹豫。
  2. 用户发现内容质量高但分享率低,分析原因时怀疑情绪策略出了问题。
  3. 用户在做公益宣传或健康推广,需要选择"恐吓"还是"温馨"的情绪路线。

语言信号 (用户的话里出现这些就应激活)

  • "内容很好但没人分享,为什么?"
  • "应该用正能量还是负面情绪来推广?"
  • "恐吓营销/恐惧诉求有效吗?"
  • "为什么愤怒的评论比正面的评论传播得更快?"
  • "温馨感人的广告为什么没有引发分享?"

与相邻 skill 的区分

  • 与 emotion-injection 的区别: 情绪唤醒模型是诊断工具(判断某种情绪是否促进传播),情绪注入是操作工具(如何向内容中注入高唤醒情绪)。先诊断再操作。
  • 与 social-currency 的区别: 社交货币关注"分享者看起来怎样",情绪唤醒模型关注"分享者的生理状态如何"。

E — 可执行步骤 (Execution)

当 skill 被激活后, agent 应按以下步骤执行:

  1. 将目标情绪放入二维矩阵

    • 识别用户内容当前主打的情绪是什么。
    • 判断该情绪的效价(积极/消极)和唤醒度(高/低)。
    • 完成标准: 确认情绪落在四个象限中的哪一个。
  2. 诊断情绪是否具备传播力

    • 如果落在高唤醒象限(敬畏、愤怒、担忧、兴奋、幽默),标记为"传播友好"。
    • 如果落在低唤醒象限(满足、悲伤),标记为"传播抑制",需要调整。
    • 完成标准: 给出明确的"传播友好/抑制"判断及理由。
  3. 推荐情绪调整方向

    • 若当前情绪为低唤醒,建议替换为同效价的高唤醒情绪(如满足→兴奋,悲伤→愤怒/担忧)。
    • 完成标准: 提供至少一个具体的情绪替换建议,并解释为什么新情绪更有利于传播。

B — 边界 (Boundary) ★

不要在以下情况使用此 skill

  • 产品本身需要信任和安心感时(如保险、医疗、财务顾问)——愤怒和担忧虽然促进分享,但可能损害品牌信任度。传播力不等于品牌力。
  • 面向儿童或敏感人群的内容——高唤醒情绪(特别是恐惧和愤怒)可能造成心理伤害。
  • B2B 决策场景中——B2B 采购决策更依赖理性分析,情绪唤醒对决策的影响可能有限。

作者在书中警告的失败模式

  • 低唤醒情绪无法驱动分享(ce-005):悲伤和满足感会抑制分享行为。悲伤文章的共享率比平均水平低16%。营销内容以催泪、感人、温馨为基调时,即使内容被喜欢,也不会被分享。
  • 仅靠信息灌输而不触动情绪(ce-015):只传递理性数据而忽视情绪共鸣,信息虽然被接收但不驱动分享。

作者的盲点 / 时代局限

  • 二维模型简化了情绪的复杂性——实际情绪体验往往是混合的(如"又惊又喜"),模型未处理复合情绪的传播效果。
  • 模型未考虑文化差异——不同文化中对"敬畏""愤怒"的表达和反应可能截然不同。
  • 书中数据主要来自《纽约时报》文章分享,对短视频、直播等新媒体形式中的情绪传播机制未做验证。

容易混淆的邻近方法论

  • "正面情绪促进传播"的常识假设: 这个模型恰恰推翻了这个假设。满足感是正面情绪但抑制传播,愤怒是负面情绪但促进传播。关键维度是唤醒度而非效价。

相关 skills

  • composes-with: emotion-injection — 唤醒模型负责诊断情绪的传播力,情绪注入负责将低唤醒情绪替换为高唤醒情绪,先诊断再操作
  • composes-with: trojan-horse — 唤醒模型确保故事内容触发高唤醒情绪,特洛伊木马确保品牌信息随情绪化故事一起传递

审计信息

  • 验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓
  • 测试通过率: 待测试 (详见 test-prompts.json)
  • 蒸馏时间: 2026-05-03

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