論文の概要: Stickers on Facebook: Multifunctionality and face-enhancing politeness in everyday social interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07089v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 09:26:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.43923
• Title: Stickers on Facebook: Multifunctionality and face-enhancing politeness in everyday social interaction
• Title（参考訳）: Facebook上のステッカー: 日々のソーシャルインタラクションにおける多機能性と顔強調の丁寧さ
• Authors: Laura M. Porrino-Moscoso,
• Abstract要約: 本研究は、Facebook投稿のコーパスからコメント中のステッカーの使用について分析する。 ステッカーは丁寧なメッセージを強化し、顔の質感を自律的に表現できることが判明した。 女性はステッカーを多く使うが、男性は男性を好んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Stickers are multimodal resources widely used in everyday digital conversations. Despite their popularity, most studies have focused on emojis and emoticons. Therefore, this study analyzes, from a sociopragmatic perspective, the use of stickers in the comments from a corpus of Facebook posts containing acts of face-enhancing politeness, created during and after the COVID-19 pandemic. The main objective is to identify their communicative functions and determine the extent to which they act as strategies of face-enhancing politeness also considering the gender variable. The results show a predominance of naked stickers and those representing human emotions and gestures, and festive situations. Six main functions were identified: affective, illocutionary, interactional, gestural, aesthetic, and representative or substitutive. It was found that stickers can intensify polite messages and express face-enhancing politeness autonomously. Furthermore, gender differences were observed: women use more stickers, especially cute and affectionate ones, whereas men prefer masculine human figures. These findings highlight the key and multifunctional role of stickers in affective digital communication.
• Abstract（参考訳）: ステッカーは日常のデジタル会話で広く使われているマルチモーダルリソースである。 その人気にもかかわらず、ほとんどの研究は絵文字とエモティコンに焦点を当てている。 そこで,この研究では,社会実践的な観点から,新型コロナウイルスのパンデミックの前後に生じた,顔のエンハンスな礼儀正しい行為を含むFacebook投稿のコーパスからのコメントにおけるステッカーの使用を分析した。 主な目的は、そのコミュニケーション機能を特定し、ジェンダー変数も考慮して、顔のエンハンスな丁寧さの戦略として機能する範囲を決定することである。 結果は、裸のステッカーや人間の感情やジェスチャー、祝祭の状況を表すものが優勢であることを示している。 主な機能として, 情緒的, 回虫的, 相互作用的, ジェスチャー的, 審美的, 代理的, 置換的の6つが同定された。 ステッカーは丁寧なメッセージを強化し、顔の質感を自律的に表現できることが判明した。 さらに、女性はステッカー、特に可愛く愛情に満ちたステッカーを多く使うのに対し、男性は男性的な人物を好むという男女差が観察された。 これらの知見は、感情的デジタルコミュニケーションにおけるステッカーの重要かつ多機能的な役割を浮き彫りにした。

関連論文リスト

• When Words Smile: Generating Diverse Emotional Facial Expressions from Text [77.1867389815291]
  本稿では,感情動態に着目したエンドツーエンドのテキスト対表現モデルを提案する。 我々のモデルは連続的な潜伏空間における表情の変動を学習し、多様な、流動的で、感情的に一貫性のある表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T15:39:05Z)
• Nonverbal Interaction Detection [83.40522919429337]
  この研究は、社会的文脈における人間の非言語的相互作用を理解するという新たな課題に対処する。 我々はNVIと呼ばれる新しい大規模データセットを寄贈し、人間とそれに対応する社会グループのための境界ボックスを含むように細心の注意を払ってアノテートする。 第2に,非言語的インタラクション検出のための新たなタスクNVI-DETを構築し,画像から三つ子を識別する。 第3に,非言語相互作用検出ハイパーグラフ (NVI-DEHR) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T02:14:06Z)
• Impact of Stickers on Multimodal Sentiment and Intent in Social Media: A New Task, Dataset and Baseline [7.511319064436072]
  textbfMultimodal chat textbfSentiment textbfAnalysis and textbfIntent textbfRecognition with textbfStickers (MSAIRS) いくつかの主流ソーシャルメディアプラットフォームから抽出された,中国のチャット記録とステッカーを含む新しいマルチモーダルデータセットを提案する。 私たちのデータセットには、同じテキストでペア化されたデータと、異なるスタンプ、同じステッカーと異なるコンテキストで、異なるテキストで同じイメージで構成されるさまざまなステッカーが含まれています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T08:42:49Z)
• The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
  私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。 ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:49Z)
• Face Emotion Recognization Using Dataset Augmentation Based on Neural Network [0.0]
  表情は、人の感情や感情の最も外部的な表現の1つである。 対人関係の調整に重要な役割を果たしている。 感情分析の分野の一分野として、表情認識は幅広い応用可能性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T10:21:45Z)
• Dimensions of Interpersonal Dynamics in Text: Group Membership and Fine-grained Interpersonal Emotion [27.125210491924243]
  この研究は、NLPにおける偏見の研究を、特定の偏見の事例から、話者、テキスト、ターゲット、社会的ダイナミクスの関係をカプセル化したものへと再調整することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T14:46:55Z)
• Real-time Emotion and Gender Classification using Ensemble CNN [0.0]
  本稿では,人物の感情や性別をリアルタイムに検出できるシステムを構築するためのEnsemble CNNの実装について述べる。 我々の研究は、単一の顔画像だけでなく、複数の顔画像上で感情や性別を予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T13:51:35Z)
• How emoji and word embedding helps to unveil emotional transitions during online messaging [0.0]
  我々は、インタラクション中の感情の変化を予測するために、Affect Control Theory(ACT)を使用する。 ACTが使用する感情的な辞書を拡張して、顧客が絵文字を使えるようにします。 私たちのフレームワークは、メッセージング中に感情的な変化と、それに応じて顧客の反応がどのように変化するかを見つけることができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T12:45:17Z)
• Learning to Respond with Your Favorite Stickers: A Framework of Unifying Multi-Modality and User Preference in Multi-Turn Dialog [67.91114640314004]
  鮮明で魅力的な表現を持つスタンプは、オンラインメッセージングアプリでますます人気が高まっている。 スタンプイメージと過去の発話をマッチングすることで、スタンプ応答を自動的に選択する作業もある。 ユーザ履歴を用いたマルチターン・ダイアログ・コンテキストとステッカーに基づいて,ユーザに対して適切なステッカーを推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T03:31:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。