왜 풍자는 텍스트와 이메일에서 탐지하기가 어렵습니까?

왜 풍자는 텍스트와 이메일에서 탐지하기가 어렵습니까?
전에 한번도 본 적이 없으니 까?
히스, CC BY

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마지막 성명서가 풍자 일 가능성이 있다고 생각하십니까? 풍자, 언어 학자 Robert Gibbs 유명한"문장의 문자 그대로 의미가 아닌 다른 것을 표현하는 데 사용되는 단어"를 포함합니다. 아이러니의 한 형태 인 동시에 특정 개인을 향한 경향이 있습니다.

그러나 작가가 비꼬는 지 알아내는 것은 항상 쉬운 일이 아닙니다. 특히 문자 메시지, 전자 메일 및 온라인 논평을 통해 대화 방식을 바꾸어 놓은 디지털 시대를 앞두고 대면하는 대화 나 전화 대화를 대신 할 수 있습니다. .

서면으로, 풍자의 신호가 muddied 수 있습니다. 예를 들어 영화에서 만나는 것에 대해 친구와 문자 메시지를주고 있다고 가정 해 봅시다.

친구: 나는 앞에서 기다리고있다. 5에서 영화가 시작됩니다.

당신나는 지금 가고있다. 10에 있어야합니다.

친구: 오늘 시계를보고 계셔서 다행입니다.

친구가 냉소적이거나 ​​성실 했습니까? 나중에 당신은 더 화가 났을 가능성이 높고 응답이 비꼬는 쨉일 확률이 높아집니다. 그러나 친구가 당신이 보통 훨씬 나중에 있다는 것을 알고 있다면 그들은 진실 될 수 있습니다.

그래서 한 가지 찾아야 할 것이 있습니다 : 작가가 전하는 태도는 상황과 사람에 얼마나 잘 맞습니까?

그럼에도 불구하고 서면 풍자를 해석하려는 투쟁은 현실적입니다.

연구에 따르면 사람들은 서면으로 풍자를 해석하는 데 어려움을 겪고 있음을 깨닫습니다. 전자 메일 사용 방법 연구, 연구자들은 분명히 비꼬는 사람이라고 생각하는 작가를 발견했습니다. 여전히 독자를 혼란스럽게합니다.

풍자가 모호한 상황에서 번성합니다. 이것이 주요 문제입니다.

혼자 배달 될 때, 풍자는 절단, 쓴 소리. 그러나 서면 메시지가 항상 그 태도를 가로막거나 그렇지 않으면 계속할 수있는 다른 것을 제공하지는 않습니다. 우리는 여전히 더 많은 정보가 필요합니다.

텍스트에서 누락 된 신호

학문은 일상 생활의 다양한 상황에서 풍자의 사용을 조사했습니다. 직장에서 비판이나 칭찬을하기 위해, 또는 상황에서 사회적 규범이 침해당하는 곳. (제 시간에 영화, 사람들에게!)

문제는 풍자에 대한 이전의 많은 연구가 이야기 풍자, 청취자 신호를주는 경향이 있습니다.

누군가와 얼굴을 마주 보며 (또는 FaceTime 대 FaceTime) 대화를 나누었을 때 냉소적 인 말을하면 얼굴 표정을 보게되며 약간 시끄 럽거나 시끄럽게 느껴질 수 있습니다. 동등하게 또는 더 도움이되는 음정 그들의 목소리가 바뀔 것입니다. 더 강렬한 소리 or 특정 문구를 그리다..

또한 상황의 실시간 상황에 확고하게 근거 할 것입니다. 그래서 사람들이 "옷을 다림질하는 훌륭한 직업"이라고 말하면 아래를 보아 주름진 셔츠를 볼 수 있습니다.

이 단서들은 모두 연구되었으며 우리는 인위적으로 진실하게 말한 성명을 발표 할 수있는 능력을 충분히 가지고 있습니다. 건방한.

그리고 우리가 텍스트를 쓸 때 많은 정보가 사라집니다.

사람이 즉시 문자를 다시 볼 수없는 경우 얼굴 신호, 음성 신호 및 지연 응답이 없습니다. 그리고 그 사람을 잘 모르는 경우, 마지막 잠재적 인 단서가 있습니다 : 역사.

구조에 이모티콘?

따라서 생각지 못한 첫 번째 데이트라고 생각한 후에 - 정확하게 다음과 같은 텍스트의 해석을 어떻게 해석합니까?

등록일: 나는 좋은 시간을 보냈습니다. (12 : 03 오전)

등록일그게 내가 몇 년 동안 가지고 있었던 가장 재미있는 일이었다. (12 : 05 오전)

등록일: 정말로, 그것은 더 나아질 수 없었습니다. (12 : 30 오전)

날짜가 정말 좋았습니까? 그들은 그토록 재미있는 것처럼 보였습니까? 아니면 낭비하는 시간을 애도하는 멍청이일까요? 모든 유효한 질문. 그리고 수령인은 많은 결론에 도달 할 수 있습니다.

두려워하지 마라. 디지털 시대는 어떤 불명료 한 모호함을 완화시킬 수있는 몇 가지 방법을 개발했습니다. 너는 아마도 그림 이모티콘 포함 독자에게 명확하게하기 위해 무엇인가가 비꼬았다.

등록일: 나는 좋은 시간을 보냈습니다. (12 : 03 오전)

등록일그게 내가 몇 년 동안 가지고 있었던 가장 재미있는 일이었다. ???? (12 : 05 오전)

등록일정말, 더 잘할 수 없었습니다. ???? (12 : 30 오전)

모호함이 줄어들고 얼굴 표정이 처리되었습니다. 아마 날짜 #2로 향하지 않았을 것입니다.

우리가 이메일에 대해 이야기하고 있다면 텍스트에 적용 할 수있는 수정 사항도 있습니다. 우리는 할 수있다. 기울임 꼴로 나타내 다 or 대담한 독자가 메시지를 해석하는 방식을 바꾸는 단어.

마지막으로 트위터와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 사람들이 의도를 전달할 수있는 도구를 더 많이 제공합니다. 비꼬는 짹짹이 포함 된 연구 발견 해시 태그 # 풍자가 포함 된 트위터는 풍자적 인 트윗에서 부정적인 상황에 대해 더 많은 개입 (와우!)과 긍정적 인 문구를 사용하는 경향이 있습니다.

트윗, 사용자 리뷰 및 온라인 대화에서 풍자와 무례 함의 존재를 결정하기 위해 실제로 알고리즘이 구축되었습니다. 수식은 매우 무례한 언어를 쉽게 식별 할 수있었습니다. 그러나 풍자를 정확하게 알아 내기 위해 연구자 발견 그 알고리즘은 언어 (언어)와 의미 (의미) 정보가 모두 필요합니다.

다른 말로 표현하자면, 풍자의 미묘함이란 알고리즘이 코딩에 더 많은 사양이 필요하다. - 네가 # 풍자가 아니라면.

대화선택할 수있는 옵션이 너무 많으므로 2에서 보내는 텍스트를 확인해야합니다. 30이 정말 좋아요?

저자에 관하여

Sara Peters, 조교수 심리학, 뉴베리 칼리지

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