Ethos与Pathos诉求如何在读者对社交媒体信息的解读中引起共鸣

# 人格与情感诉求如何在读者对社交媒体信息的解读中产生共鸣
来源：https://arxiv.org/html/2607.00873
Ewelina Gajewska\*,Katarzyna Budzynska\*,Jarosław A\. Chudziak\*,Liesbeth Allein†\dagger‡\ddagger

\*华沙理工大学，波兰 †\dagger计算机科学系，鲁汶大学，比利时 ‡\ddagger电子与信息系统系，根特大学，比利时 通讯：ewelina\.gajewska\.dokt@pw\.edu\.pl

###### 摘要

修辞策略及其对受众的影响常通过社交媒体帖子和评论进行研究。然而，这种关注忽视了普遍受众——即大多数保持沉默、不明确表达信息如何影响他们的读者。本研究探讨两种经典说服模式——人格诉求（ethos）与情感诉求（pathos）如何在沉默受众对意义的解读中产生共鸣。我们利用一个包含社交媒体句子及其人工解读的数据集，对原文和解读都进行人格与情感诉求标注，并评估这些修辞诉求是否得以保留。分析显示，30%的案例中解读与原文存在分歧，其中带有修辞色彩的内容比中性内容引发更大的变异性。我们进一步发现，原文中的人格与情感诉求可以预测受众对作者的态度，这凸显了修辞在表层参与之外塑造感知的微妙方式。

# 人格与情感诉求如何在读者对社交媒体信息的解读中产生共鸣

Ewelina Gajewska\*, Katarzyna Budzynska\*, Jarosław A\. Chudziak\*, Liesbeth Allein†\dagger‡\ddagger\*华沙理工大学，波兰†\dagger计算机科学系，鲁汶大学，比利时‡\ddagger电子与信息系统系，根特大学，比利时通讯：ewelina\.gajewska\.dokt@pw\.edu\.pl

## 1 引言

修辞、意义与受众感知在网络交流中紧密交织。然而，在社交媒体等模糊语境下分析它们之间的关系尤为困难。模糊性创造了"解读空间"(Sandri et al\.,2023 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib33))，使得同一信息可能因不同受众的文化背景、知识和认知框架而有多重理解方式。修辞手段是协调这种模糊性的核心。这在当前的数字生态中十分明显，知名人物运用着相当大的修辞权力。通过诉诸可信度（人格诉求）和情感（情感诉求）(Aristotle,1991 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib3))，他们塑造人们对自身、他人及整个社会的看法。与隐喻或叙事等手法不同，这些诉求直接针对人际信任和情感取向。研究这些基础性说服模式如何与受众产生共鸣，对于研究在线影响、信任和极化至关重要(Del Vicario et al\.,2016 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib11); Garimella et al\.,2018 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib19); Buder et al\.,2021 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib5))。

迄今为止，计算修辞学工作主要集中于识别社交媒体帖子和评论中的修辞策略和谬误(Habernal et al\.,2017 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib23); Da San Martino et al\.,2019 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib9); Sheng et al\.,2021 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib34); Jin et al\.,2022 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib25); Wiegand et al\.,2023 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib40); Chen et al\.,2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib7); Bagdon et al\.,2025 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib4); Ramponi et al\.,2025a (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib31))。然而，仅从显性内容推断受众感知存在很大局限，因为只捕捉到受众中的一小部分。解读与影响的动态过程超出了有声参与者，延伸到更广泛的"普遍受众"。在古典和当代修辞理论中(Aristotle,1991 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib3); Perelman and Olbrechts\-Tyteca,1971 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib29))，他们是指那些不说话但在修辞上呈现的人，即他们观察、内化并塑造话语。这一概念与社交媒体动态相符，大多数用户消费内容而不评论。因此，本研究考察的是修辞解读情境，而非人口统计细分。

本研究探讨修辞手段在从原句到受众解读的传递过程中是否以及如何发生转化。具体来说，我们考察原句中的人格与情感诉求在句子意义的内部表征（即读者解读）中是被保留、转化还是省略。解读是说服性影响的有力预测因子(Eagly,2014 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib13))。虽然影响可以在不完全复现手段的情况下发生，但保留或省略的内容揭示了哪些线索是显著且可记忆的。我们进一步探索这些诉求是否能预测读者对句子作者态度的变化，并描述在人格与情感诉求标签之外指导解读的其他因素。

##### 贡献

我们的工作引入了一种**新颖的计算视角**来研究修辞影响，通过考察修辞手段如何在受众对社交媒体内容的解读中产生共鸣。我们提供了**大规模经验证据**，证明人格与情感诉求从文本向受众解读的传递。这种视角主义在计算研究中鲜有探索。通过定量和定性分析，我们识别出导致**原文与受众解读之间以及解读内部**人格与情感诉求分歧的**预测因素**。我们还为现有解读建模数据集**增添了新的注释层**——人格与情感诉求，这些数据已公开提供111https://doi.org/10.17605/OSF.IO/DAC2T。

## 2 相关工作

##### 解读的变异性。

本研究受到日益增长的倡导语言理解视角主义方法(Plank,2022 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib30); Cabitza et al\.,2023 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib6); Fleisig et al\.,2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib15); Frenda et al\.,2025 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib16))的文献启发。视角主义摆脱单一真实解读，捕捉人类变异性。其动机源于自然语言推理(Pavlick and Kwiatkowski,2019 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib28); Lee et al\.,2023 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib26); Weber\-Genzel et al\.,2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib39))、有毒和冒犯性语言检测(Goyal et al\.,2022 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib22); Sandri et al\.,2023 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib33); Davani et al\.,2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib10); Trusca and Allein,2025 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib37))以及价值观识别(Sorensen et al\.,2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib35))等任务中强烈的主观性和频繁的标注分歧。

与视角主义文献中的主流方法不同，本研究不通过原句的人工标签变异性来评估人格与情感诉求的主观性。相反，我们通过伴随原句的一组受众解读以及它们在人格与情感诉求上的差异来捕捉语言理解的变异性。因此，我们对人格与情感诉求的分析是在解读形成之后进行的。因此，从原句到读者解读的转化并不受人格与情感诉求先验判断的明确约束，这更接近于解读在"野外"发生的方式。

##### 人格诉求与情感诉求。

许多关于修辞的计算研究聚焦于修辞谬误(Habernal et al\.,2018 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib24); Goffredo et al\.,2022 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib21); Jin et al\.,2022 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib25); Musi et al\.,2022 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib27); Glockner et al\.,2025 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib20); Ramponi et al\.,2025b (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib32))，它们可能作为说服的捷径(Walton,2010 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib38))。然而，经典修辞策略如情感诉求222相关任务如情感检测和情感分析在自然语言处理中有着悠久传统。然而，这些任务侧重于识别文本中表达的情感内容，而情感诉求挖掘则研究情感在说服中的策略性使用。以及尤其是人格诉求对受众的影响仍未得到充分研究。Evgrafova et al\. (2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib14))分析了用户生成论证中的情感诉求，强调了情感诉求如何影响受众态度并加剧分歧。Duthie et al\. (2016 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib12))构建了从英国议会辩论中提取人格表达的计算模型。Gajewska and Budzynska (2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib17))将其方法扩展到社交媒体语境，研究了人格攻击与支持如何在气候变化讨论中导致态度极化。

本研究探讨当句子在受众中转化为不同解读时，人格与情感诉求是否以及如何发生变化。

## 3 方法

### 3\.1 数据

我们的分析依赖于OrigamIM数据集(Allein and Moens,2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib1))，该数据集旨在支持解读建模(Allein et al\.,2025 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib2))。它包含从subreddit r/ChangeMyView中抽取的2,018个英语句子，代表了关于堕胎、种族主义等有争议和极化话题的观点。在该subreddit中，用户阐述自己对某个话题的立场，并邀请他人说服自己重新考虑。每个句子搭配大约五个人工改写（共9,851个解读），这些改写反映了读者对其隐含意义的解读，并受到对隐藏道德判断的多样化标注的引导。每个解读还附带一个五点李克特量表的态度分数（从"非常负面"1到"非常正面"5），表示读者对原句作者的态度。

OrigamIM中的标注者对呈现给他们的文本进行处理，形成内部解读，类似于普遍受众。由于他们在措辞上不受限制，解读可能重述、总结甚至扩展句子的内容。总结往往凸显显著线索，而扩展则揭示解读的模糊性。注意，记录这些解读是捕捉认知反应的方法论步骤，而非积极参与的证据。

我们的分析需要多个人工解读以及修辞策略被积极使用的语境。OrigamIM满足这些条件，使其成为隔离修辞效果的理想场景。像X或Facebook这样的平台在交互风格上有所不同（例如更反应性），并且可能不太突出说服性，这可能会降低此处进行此类分析的精度。虽然五个解读无法完全捕捉普遍受众的多样性(Allein et al\.,2025 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib2))，但这种人工受众解读的样本为系统研究修辞共鸣提供了坚实的起点。

### 3\.2 人格诉求与情感诉求分类

在这项初步研究中，我们选择采用银标准标注流程来分类修辞维度。手动标注如此规模（近一万个文本跨度）的数据集，用于像人格诉求和情感诉求这样复杂的修辞维度，会带来显著资源和时间限制，超出了本初步工作的范围。此外，存在用于训练这些特定修辞诉求自动分类器的数据集，因此利用这些模型为我们的探索性分析提供了可扩展的、计算上可行的基线。

本节结构如下。我们首先定义人格诉求和情感诉求，并用来自OrigamIM的人工标注示例说明这些修辞手段（§3\.2\.1 (https://arxiv.org/html/2607.00873#S3.SS2.SSS1)）。然后形式化分类任务（§3\.2\.2 (https://arxiv.org/html/2607.00873#S3.SS2.SSS2)）并概述实验设置（§3\.2\.3 (https://arxiv.org/html/2607.00873#S3.SS2.SSS3)）。我们报告分类结果（§3\.2\.4 (https://arxiv.org/html/2607.00873#S3.SS2.SSS4)），并通过自动和人工评估检验标签可靠性（§3\.2\.5 (https://arxiv.org/html/2607.00873#S3.SS2.SSS5)）。

#### 3\.2\.1 人格诉求与情感诉求定义

人格诉求是指说话者的可信度和道德品格，这对于说服性沟通至关重要(Aristotle,1991 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib3))。它通过说话者展示实践智慧（phronesis）、美德或道德卓越（arete）以及对待受众的善意（eunoia）来构建。人格诉求并非固有的，而是在说话者与受众之间的动态互动中建立和感知的，因为受众会评估说话者的可信度和权威性。因此，人格诉求作为一种修辞诉求，从根本上依赖于受众对说话者伦理品格和专业知识的感知(Gajewska et al\.,2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib18); Gajewska and Budzynska,2024 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib17))。人格诉求标注的目标是识别句子中说话者以支持或攻击的方式提及某个实体的可信度或品格。

\ex

\.\[人格诉求: \-\]读/看CNN就像从垃圾桶里吃垃圾食品。

\ex

\.\[人格诉求: \+\]老兄，如果她能处理所有这些，她实际上是一个非常好的政治家。

情感诉求指向第二种说服模式，即诉诸受众的情感状态(Aristotle,1991 (https://arxiv.org/html/2607.00873#bib.bib3))。通过策略性地在受众中唤起特定情感，说话者影响他们的判断和决策。情感诉求标注的目标是捕捉旨在诱导听者特定情感状态而非简单表达情感的修辞诉求。

\ex

\.\[情感诉求: \-\]我有一种感觉，未来5-10年会发生一场大规模的种族灭绝。

\ex

\.\[情感诉求: \+\]期待看到你将引领的所有伟大事情！

总之，这些修辞模式表明说服取决于不断变化的人际和情感视角，而非客观静态的真理。

#### 3\.2\.2 任务形式化

我们将人格诉求和情感诉求分类器定义为从文本输入映射到类别标签集的函数：

φ人格\displaystyle\phi_{\text{人格}}:S→C人格,\displaystyle:\mathcal{S}\to\mathcal{C}_{\text{人格}}, φ情感:S→C情感\displaystyle\phi_{\text{情感}}:S\to\mathcal{C}_{\text{情感}}其中S\mathcal{S}是所有可能