一種人工情緒模型及其電商計算實驗應用

王洪利

（福建江夏學院 經濟貿易學院，福建 福州 350108）

隨著計算實驗方法的興起和發展，人工股市、人工金融等人工社會形式的研究為理解各種社會和經濟現象提供了嶄新的視角。其中很多與人密切相關的社會和經濟問題的計算實驗研究，如在電子商務中研究情緒對購物行為的總體影響效果，都涉及人工情緒的建模。人工情緒的建模包括情緒的產生機制建模和情緒的行為機制建模兩部分，在建模中兩者不可完全分割開來，而是有機融合于人工情緒的建模之中。情緒的產生機制建模主要研究情緒的產生、狀態描述、變化、計算和消失等內容；情緒的行為機制建模主要研究情緒如何影響和產生行為等內容。相關研究對人工情緒的建模進行了比較深入的研究，Russell提出了情緒的二維環狀模型，將情緒分為愉快度和強度兩個維度[1]，此外相關研究學者提出了情緒的三維和多維模型。早期的情緒建模中，Tyrrell[2]將agent的資源實際擁有量與預期之差作為基本優先度量，計算情緒的影響系數。Hirth等[3]基于環境資源、資源需求量，定義了情緒的行為選擇函數，其中情緒受到資源情況的影響。Lee等[4]研究提出以反射為基礎的情緒行為選擇方法，情緒基于概率機制而產生，但對環境的適應性不強。程寧等[5]基于自組織理論，提出了一種情緒產生機制的數學模型，認為情緒的強度是情緒最明顯的性質，起著序參量的作用，建立外界刺激與8種情緒強度的微分方程數學模型，用內驅力來表征人的行為意志，采用模糊數學中隸屬度函數的數值方法計算內驅力的大小，指出情緒和內驅力之間既相互影響，又都有自發衰退的趨勢，建立了內驅力和復合情緒之間的數學關系，并基于情感熵描述復合情緒的變化過程。較早的情緒行為模型將情緒的行為機制分為3個層次，分別是推理層、情緒層和反應層，從情感層到反應層和推理層都可以傳遞參數影響推理和反應[6]。Scheutz[7]基于行為趨勢，給出了情感控制和應用的效用評估方法，并給出了應用案例。Pereira等[8]研究將情感與心理學基本原理BDI(信念-期望-意圖)相結合，并基于情緒標記體假設理論，構建了情緒與信念、期望和意圖相結合的行為選擇機制。Sloman[9]提出CogAff情緒行為選擇機制模型，根據心理學情緒原理，將情緒分別隸屬不同的3個反應層次，它們是反應層、慎思層和元管理層，不同的動機產生不同的情緒反應。張國鋒等[10]認為基本情緒是時間的瞬時函數，通過對自身行為所導致的發生事件給自己帶來的實際生存資源與預期之間差異的瞬時評價而產生，并參考K.Z.Loren的液壓模型，建立了情緒行為機制模型，該機制強調對擁有資源的內在需求轉化為驅動情緒，并比較與抑制情緒的差值，當差值大于給定閾值時產生行為，其中抑制情緒根據生命體感知環境可被利用的認知結果產生，但是該機制沒有體現外部刺激下情緒的產生來源和過程。史雪飛等[11]提出基于有限狀態機矩陣模型的機器人人工情緒模型，認為人工情感中的情緒計算模型通過與用戶的情緒發生作用來實現更有效人機交互的關鍵組成部分，其基礎是對自然情緒實質的理解和表示，其將給定情緒狀態轉換過程使用有限狀態機矩陣形式的映射方法進行描述，給出了相應的情緒狀態方程和行為輸出方程，同時引入Lapicque的神經細胞模型，用模型中的模電位表示情緒強度，并進行了應用仿真分析；他們還提出了人工情緒模型的分層結構，在模糊刺激感知矩陣基礎上計算情緒激活狀態，用有限狀態機矩陣模型描述行為輸出方程，并進行了仿真分析[12]。Choxi等[13]提出了反饋機制的情緒行為選擇模型。張國鋒等[14]結合典型控制系統結構，提出情緒行為機制，大腦系統在反饋情緒的作用下形成行動方案，根據經濟學中的前景理論，建立了行為特征函數，應用于情緒行為選擇機制之中。Ca?amero等[15]根據agent對環境的感知，提出自身的情緒計算受到自身資源狀況和感知到的競爭者資源狀況的共同影響，agent群體不斷演化出整體涌現行為，體現出對環境的動態適應。翟俊杰[16]基于情緒發展變化與二階動力學系統的類比，類比沖量作用于物體，并假定一個黏滯阻尼器作為情緒阻尼器，建立了一個情緒狀態模型。

計算實驗是一種研究復雜系統的新興計算方法[17]，最早應用于經濟領域。在不同學科交叉和融合的推動下，管理科學研究領域內的計算實驗方法應運而生；它不僅提供了研究復雜管理系統自組織、動態演化及宏觀與微觀層次之間相互作用等問題的新的工具和手段,而且還可以和傳統研究方法一起，在綜合集成思想的指導下形成現代管理科學研究方法體系，即定性定量、科學實驗、虛實結合、綜合集成[18]。王飛躍[19]基于對人工社會理念的審視和思考，提出基于人工社會、計算實驗、平行系統的復雜系統研究方法，系統是由人和社會的相關行為生成出的特定社會，其中相關行為也可以是完全假定的。電子商務中情緒與網絡購物行為和意愿有著密切的關系[20-23]，基于計算實驗方法研究了消費者或消費者市場的行為或關系[24-26]。從關于人工情緒的研究中可以看出，目前關于情緒的產生機制建模和情緒的行為機制建模，大多根據仿生原理，以生存機制原理為基礎進行設計[27]；并結合其他學科，如數學、控制學科、生理學科和復雜科學的原理與方法進行情緒建模，沒有形成完全統一的理論和方法。研究中存在的不足是對情緒的產生、增強、衰落和消失過程缺乏有效描述，對情緒、內部驅動力和行為的關系描述有進一步的改進可能。基于人工情緒對電商顧客購物行為影響的計算實驗研究，能夠構造“人工的”電商顧客購物復雜系統，虛擬分析情緒對電商顧客購物行為的影響，從中發現現有的研究中難以發現的規律和現象。但電子商務中的顧客購物的情緒-行為關系有獨特的特征：一是情緒基于特定的刺激，如群體購買造成的刺激、評論的好壞等；二是情緒具有產生、增強、衰落和消失過程，且購買行為的發生釋放了內部驅動力和情緒。因為行為對內部驅動力有反饋影響，表現為行為的發生釋放了內部驅動力，如現實電子商務購物中，一次購物行為將釋放之前的購物內部驅動力，使得內部驅動力階梯下降，內部驅動力的階梯下降接著反饋影響情緒；三是電商顧客購物情緒，現有研究缺乏對其機制的詳細描述和計算實驗分析。現有研究中還通常假設情緒是時間的瞬時或短時函數，但一般情況下電子商務購物情緒的持續時間較長。因此電商顧客購物是一個涉及情緒的復雜系統，需要借鑒已有情緒研究，研究人工情緒模型，構建顧客購物的情緒-行為影響關系模型，并構建電商顧客購物復雜人工系統模擬分析情緒對電商購物的影響。

1 人工情緒模型

1.1 人工情緒的狀態類比假說

當我們感官接觸一個情緒性刺激后，引起某一情緒波動，然后經過短暫時間的自我調節后恢復平靜[16]。但情緒持續時間可能并不是短暫的，比利時Verduyn和Lavrijsen教授研究發現悲傷持續120 h，滿足持續24 h，仇恨持續60 h，喜悅維持35 h[28]。本文認為持續時間不是完全絕對的，情境差異和個體差異也會導致情緒持續時間不同。情緒消亡可類比為圖1的裝置，其中一個人用腳使用水平外力踢一個足球，擋板(無彈性，對運動靠近的足球有瞬間促其靜止的作用)下方空間使得足球不能通過而可將腳伸過去踢球，足球在瞬時力作用下產生動能，使得足球產生初始速度。足球下方完全光滑地面固定有一個奇怪吸引子，其對足球有吸引力，隨著與足球距離的不斷增大吸引力增大，足球在其作用下，以初始速度做減速運動，當足球到達最遠距離時，在吸引力作用下加速運動回到原點，當足球接觸擋板時其速度將瞬間復零靜止。將此裝置中踢足球的外力類比于引起情緒的外界刺激，將奇怪吸引子類比于人的情緒調節器，將擋板類比于情緒恢復平靜器-情緒復零器。與以往類比假說相比該假說的優點：一是通過情緒復零器，更好地解決了在情緒平靜后向負向情緒發展的不合理問題；二是通過奇怪吸引子模擬了情緒調節。

圖 1 人工情緒的狀態類比Fig. 1 State analogy of artificial emotions

1.2 外部刺激與心理動能

美國神經學家Mamasio的研究認為，任何一種感受都是由某種刺激引起的一種認知性感知覺和一種伴隨的情緒[29]。心理學通常認為情緒由某種刺激引起。唐孝威[30]認為，對于客觀呈現的某種事件(刺激)的數量使用 N 來表示，近似描述心理動能 E 和客觀呈現的某種事件的數量 N 的關系為

假設個體接受外部刺激過程中，個體受到的正面刺激的數量為 Np，受到的負面刺激的數量為Nn，正面刺激產生正面的心理動能量，產生正面情緒，負面刺激產生負面的心理動能量，產生負面情緒。在正面刺激和負面刺激同時刺激的情況下，假設個體根據正面和負面刺激的相對比較綜合產生心理動能量，則此時總體動能 E′可以表示為

式中：a 為動能系數； Np/ Nn被稱為正面和負面刺激的相對比值PNRV。

1.3 情緒源動能與情緒強度

刺激引起的心理動能 E′是產生情緒的源泉，稱為情緒源動能。根據人工情緒的狀態類比假說，個體在情緒源動能 E′的作用下，形成產生某種情緒的初始速度 v0，參照動能定理，源動能E和情緒初始產生速度 v0之間的關系為

式中：k 稱為個體的情緒敏感度惰性因子，k 越大相同的源動能產生的初始速度 v0越小，相反 k 越小相同的源動能產生的初始速度 v0越大，所以k反映了個體之間的差異，因此相同大小的刺激在不同的個體可能產生不同強度的情緒。

在不考慮個體內部調節的情況下，該種情緒強度 y 隨時間的推移從0不斷地增長，增長的速度大小為 v0，直到經過時間 t 達到最大極限值ymax，而后情緒會隨時間的推移而趨于平靜。此時有

在考慮個體內部調節的情況下，該種情緒強度 y 隨時間的推移從0不斷地增長，增長的速度大小 v 受到個體內部情緒調節系數 λ 的影響從 v0不斷衰減，直到經過時間 t1，速度衰減為0，此時情緒強度 y 達到極限值 ymax(負向情緒時為 - ymax)。由于個體情緒調節的適應性，隨著個體情緒強度的增強或減弱，個體內部情緒調節系數λ 則適應性地增強或減弱。假定其初始調節系數為 λ0，λ 在0～ t1段增強速率為 Δ λ1。 此時 v 和 y 的表達式分別如式(1)、式(2)所示(如圖2中O～ t1段所示)：

而后情緒會隨時間而衰減，經過時間 t2衰減為0，衰減的速度 v 大小受到個體內部情緒調節系數 λ 的影響。假定情緒調節系數 λ 的變化率在0～ t1和 t1～ t1+t2兩個時間段是不同的，假定此時間段 λ 的減弱速率為 Δ λ2， 如與0～ t1時間段變化率大小相同時其等于 Δ λ1， 否則不等。此時 v 和y 的表達式分別如式(3)、式(4)所示(圖2中 t1～t1+t2時間段)：

()

以上 Δ λ1與 Δ λ2的不同變化，對應了一種假設的人類情感強度合理調節機制：當情感強度不斷增加時，人可能不斷地增加調節；當情感強度不斷減少時，人可能不斷地減少調節。一般情緒值可能并不是對稱的，具體取決于 Δλ1與 Δ λ2的取值，圖2只給出了其中的一種不對稱情形，如假設情緒一般具有產生快消亡慢的特征，則對應圖2所示的情形。正向情緒和負向情緒的產生和消亡過程一樣，但方向相反。

1.4 情緒強度與內部驅動力關系

(內部)驅動力是動機概念的早期稱謂，指生命體由生理需求所引起的一種緊張狀態，它能激發或驅動生命體實施行為滿足需求[31]。也有研究認為，驅動力代表人采取某種行為的意志。情緒產生內部驅動力 z，在有情緒強度 y 刺激的情況下，將以 β 逐漸增強，在沒有情緒刺激的情況下將以 α 逐漸消退，參考文獻[32]它們之間微分方程表示為

式中： α 、 β 為衰減和增強系數；γ 為調節常數。

1.5 同源同標組合情緒與情緒維度

當一個刺激能夠就某一事物或事件產生多種情緒時，刺激被稱為同源刺激。同一刺激產生的多種情緒往往因該事物或事件相互伴隨和糾纏，因此是同源的且與同一目標關聯的幾個情緒，因此稱其為同源同標組合情緒，其由若干情緒組合而成。德國心理學家Plutchik[33]提出了8種基本情緒：悲痛、恐懼、驚奇、接受、快樂、厭惡、興趣和憤怒。美國加利福尼亞大學伯克利分校的研究人員在《美國國家科學院院刊》發表文章，發現人的情緒共27種，其中包括渴望[34]。本文的組合情緒是指廣義上的組合情緒，即若干任意情緒的組合。同時假設同源同標組合情緒中的各情緒源動能之和等于同源刺激產生的源動能大小。

假設如下的n維向量表示組成同源同標組合情緒的n個情緒的源動能比例向量為?

那么n個情緒的源動能向量為

本文中提出的組合情緒與復合情緒的差別在于復合情緒是基本情緒組合而成的一種情緒，盡管它不是一種基本情緒，而組合情緒不能單獨作為一種情緒。組成組合情緒的情緒可以是基本情緒也可以是復合情緒。

Mehrabian等[35]于1974年提出了PAD情緒模型，該模型認為情感具有愉悅度、激活度和優勢度3個維度，并分別定義了不同情緒在3個維度上的取值。德國心理學家普拉切克提出了情緒的三維度模型，主張情緒具有強度、相似性和兩極性3個維度，在強度維度之外描述了不同情緒之間的相似性和對立性特性[31]。

本文借鑒普拉切克的情緒維度理論，認為情緒具有強度、錨定相似性和錨定對立性3個維度。對同一驅動力具有影響的不同情緒對該驅動力的影響是同向的(均正向影響或負向影響)，則稱情緒之間具有錨定相似性。對同一驅動力具有影響的不同情緒對該驅動力的影響是反向的(影響一個正向一個負向)，則稱情緒之間具有錨定對立性。錨定相似性和錨定對立性之所以稱為“錨定”是因為其具有依賴于不同驅動力的特征。對一種驅動力具有錨定相似性的不同情緒，可能對另一種驅動力具有錨定對立性。

錨定相似的不同情緒之間會產生情緒強度對驅動力的疊加影響效應。不同的錨定對立情緒之間會產生情緒強度對驅動力的抵消影響效應。需要強調的是，這里的不同情緒可能是同一刺激產生的組合情緒中的不同情緒，也可能是不同刺激產生的不同情緒。

1.6 人工情緒的模擬分析

以下假定情緒持續時間較長。

1.6.1 單一情緒模擬分析

1)正面和負面刺激的相對比值(PNRV)的影響

圖3表達了不同的正面和負面刺激的相對比值(PNRV)下情緒速度的變化，表明情緒速度v隨時間t變化，PNRV越大，情緒速度越大。圖4表達了不同的正面和負面刺激的相對比值(PNRV)下情緒強度的變化，表明情緒強度隨時間先上升后下降，PNRV的值越大，情緒強度 y 值就越大。

圖 3 不同的正面和負面刺激的相對比值(PNRV)下情緒速度v變化模擬Fig. 3 Simulating the change in the emotional velocity (v)under relative ratio of different positive and negative stimuli (PNRV)

圖 4 不同的正面和負面刺激的相對比值(PNRV)下情緒強度y變化模擬Fig. 4 Simulating the change in the emotional intensity (y)under relative ratio of different positive and negative stimuli (PNRV)

圖5表達了不同的正面和負面刺激的相對比值(PNRV)下情緒內驅力 z 的變化，表明內驅力隨時間先上升后下降，PNRV越大，內驅力變化越大。

圖 5 不同的正面和負面刺激的相對比值(PNRV)下內驅力z變化模擬Fig. 5 Simulating the change in the driving force (z) under relative ratio of different positive and negative stimuli (PNRV)

2)人工情緒調節的影響

圖6表達了不同情緒調節系數下情緒強度y和內驅力 z 的變化，表明隨著調節系數的升高，y和 z 整體上呈降低趨勢。

1.6.2 組合情緒模擬分析

當一種刺激產生同源同標組合情緒時，其中情緒強度最大的情緒稱為主導情緒，其他情緒稱為從屬情緒。一般情況下，同源同標組合情緒中存在主導情緒和從屬情緒，特殊情況下，存在各種情緒強度相等的特例。組合情緒產生的情緒強度和內部驅動力的模擬分別如圖7和圖8所示(此時組成組合情緒的基本情緒源動能的比例按照固定比例產生)，主導情緒與從屬情緒可能同時消失也可能不同時消失。

圖 6 情緒調節對情緒強度和驅動力的影響Fig. 6 Effect of the emotion regulation on emotional intensity and driving force

圖 7 一種刺激產生組合情緒情境下的情緒強度模擬Fig. 7 Simulating the emotion intensity under a stimulus producing combined emotion

圖 8 一種刺激產生組合情緒情境下的驅動力模擬Fig. 8 Simulating the driving force under a stimulus producing combined emotion

2 電商顧客購物的計算實驗分析

本計算實驗以電子商務中進行購物的商家群體行為的人工模擬為例，并考慮到美國加利福尼亞大學伯克利分校人員研究中的情緒包括渴望。本文將對商品的擁有渴望作為一種情緒，并作為電商購物中的主導情緒來研究，基于第1章人工情緒模型研究在網絡購物中外部刺激(刺激可以是商家宣傳、他人購買或不購買、好評或差評、網絡口碑等)下對商品的擁有渴望情緒與其同源同標組合情緒的產生、發展變化及其對購物行為的影響。假設消費者收到自己很想購買而以前沒有買到的緊俏新品上線銷售的信息，會以隨機比例產生對商品的擁有渴望、高興和擔心搶不到的組合情緒。

此情境下渴望應理解為人類對所需要或喜愛物品的擁有渴望或所有渴望，其中擁有是一種有償擁有。外部刺激引起了顧客對商品的擁有渴望情緒，由此產生購買驅動力。正負刺激比越大，對物品的擁有渴望情緒就強烈，其購買驅動力就越大，結合自我需求產生購買行為的可能性就越大，購買后自我需求得到滿足，對商品的擁有渴望情緒和購物驅動力消失。

2.1 電商顧客購物的人工情緒-行為影響關系模型

在前文研究基礎上，建立電商顧客購物的人工情緒-行為影響關系模型，如圖9所示。

圖 9 電商顧客購物的人工情緒-行為影響關系Fig. 9 Artificial emotion-behavior relation in customers shopping on e-commerce

2.2 計算實驗分析

1)基本情境假定與分析

計算實驗的基本情境：1 000個顧客瀏覽某類商品，其中顧客受到外部刺激，并在外部刺激下產生對商品的擁有渴望情緒。為了體現顧客的客觀差異，假定其受到的正、負刺激的數量分別為100～200和1～100之間均勻分布的隨機數。假定情緒持續時間長短和具體的情境有關，假設顧客在此情境下各種不同情緒的持續時間較長。設個體的不同情緒的敏感度惰性因子 k 設定為0～10內的某一區間內隨機數，動能系數 a 在0～1之間設定，情緒調節系數 λ 的初值 λ0在0～1之間設定，增強或減弱速率 Δ λ1和 Δ λ2設定為0～1內某區間的隨機數，內部驅動力的衰減和增強系數 α 、 β 分 別設定值為0～1之間， γ 在0～2之間設定；以上參數可在各自區間內根據情況調整設定值。對商品的擁有渴望情緒強度閾值設定為42，內部驅動力閾值設定為20，顧客自我購物需求的概率設定為0～1之間的數值并根據情況調整。驅動力達到閾值者經過評估決策根據自我需求產生購買行為。顧客產生購買行為后情緒強度和內部驅動力階梯下降至零。假定每個顧客具有重復消費行為，即發生購買行為的顧客、情緒強度和驅動力復零之后按照一定的規律重新成為潛在的消費者。假定顧客產生一種隨機比例的高興和擔心同源同標組合情緒，其中產生對商品的擁有渴望主導情緒的源動能占比設置高(85%～90%的隨機數)，以較低比例產生高興情緒和擔心搶不到商品2種從屬情緒。根據前文提出的情緒維度的錨定相似性，顯然高興情緒和擔心情緒與對商品的擁有渴望情緒之間具有錨定相似性。圖10是基本情境計算實驗分析結果，給出了主導情緒達閾值者累計、驅動力達閾值者累計和產生購買行為者累計、主導情緒強度均值 y′和3種情緒共同產生的驅動力均值 z′，顯示該模型較好地人工模擬了電子商務中消費者情緒和購物行為之間的影響關系。

2)組合情緒與情緒維度影響分析

以上對購買行為的影響分析，根據情緒維度，綜合考慮同源同標組合情緒之間的錨定相似性影響，把主導情緒產生的情感強度和3種情緒共同產生的驅動力進行了分析。如把其中2種情緒的影響單獨進行分析，可分別得到從屬情緒高興和擔心的強度 y′′、 y′′′和 驅動力 z′′、 z′′′，如圖11所示。

3)主導情緒調節的影響分析

調整參數值的設置，進行主導情緒調節影響的分析。圖12分析了主導情緒初始調節系數λ0(不斷增加)變化情況下主導情緒強度、驅動力均值和產生購買行為者的變化情況，表明隨著主導情緒調節的增強，在從屬情緒調節設置保持不變的情況下，主導情緒強度均值 y′、 驅 動力均值z′和產生購買行為者累計總體上均下降。其中Run0、Run1、Run2和Run3表示4次模擬分析，依次代表情緒調節系數從小到大不斷增強。

圖 10 電商顧客購物的基本情境計算實驗分析Fig. 10 Analyzing the e-commerce customer shopping in basic situation

圖 11 電商顧客購物的從屬情緒影響分析Fig. 11 Analyzing the subordinate emotional impact on customer shopping of electric business

圖 12 情緒調節的影響Fig. 12 Influence of emotion regulation

4)正面刺激的影響分析

調整參數值的設置，進行正面刺激影響的分析。圖13分析了不同的正面刺激(正面刺激不斷降低，負面刺激設置保持不變)的影響，給出了主導情緒強度均值、驅動力均值和產生購買行為者的變化情況，表明隨著正面刺激的降低，主導情緒強度均值 y′、 驅 動力均值 z′和產生購買行為者累計總體上均下降。其中，Run 0、Run 1、Run 2和Run 3表示4次模擬分析，依次代表外部刺激從大到小不斷降低。

圖 13 外部刺激的影響Fig. 13 Influence of external stimuli

3 結束語

本文為實現電子商務顧客購物的復雜人工系統構建和分析，基于狀態類比提出了一種人工情緒模型，并建立了情緒的產生和消亡的數學模型，給出同源同標組合情緒概念，根據情緒維度理論，給出情緒的錨定相似性和情緒的錨定對立性描述。然后將對商品的擁有渴望作為主導情緒，并構建了人工情緒-行為影響機制模型，通過電子商務顧客購物的計算實驗驗證了模型。本研究為人工情緒的建模及其在電子商務復雜人工系統中的應用提供了一種有意義的參考和借鑒。