表情符号（Emojis）是描述情感、物体、动物等的字符。它们可以通过电脑或智能手机发送——单独发送或与文本一起发送——从而在虚拟通信中产生更复杂的含义。表情符号选项经过多次迭代和更新，似乎被广泛使用，并且可能超越书面语言的翻译障碍。表情符号已经成为计算机媒介交流（CMC）的兴趣来源，因为它们可以支持基于文本的信息，并且在缺乏面对面交流的信号和线索的情况下满足非语言支持元素的需求。
之前对表情符号及其前身——表情符号的研究来自不同的学科，如计算机科学、市场营销、传播、行为科学、语言学、心理学、医学和教育。这项研究主要关注人们为什么以及如何使用这些字符（例如，动机和频率），它们对跨语境交流的影响（例如，信息感知和促进/损害理解），它们与个人特征（如性别或人格特征）的关系，以及它们如何揭示或帮助理解人类情感。
例如，这项研究表明，人们发送表情符号通常是为了减少不确定性，调节信息的价值和语气，或提高信息的准确性，虽然他们倾向于这样做，但这些字符也可能因上下文、特征和文化背景而被误解。这项研究还表明，男性倾向于使用更广泛的表情符号类型，但也更一致地用相同的字符标点符号来表达情感。另一方面，女性倾向于更频繁、更积极地使用表情符号，包括在公共场合和私人交流中，并且认为表情符号的使用更清晰、更熟悉。此外，性格特征如外向性和神经质（即情绪稳定性低）分别与使用表情符号以避免尴尬（负相关和正相关），而亲和性与使用表情符号以表达情绪、澄清或消除信息、缓和情绪和传达幽默感正相关。
表情符号在不同性别和关系类型中使用的平均频率（图源自PLOS ONE ）
与此同时，情感计算跨学科领域的大量研究已经采用（日益完善的）数据分析、人工智能和机器学习技术来通过表情符号识别和解释情感状态。例如，使用无监督学习，一些研究人员在表情符号数据集上自动训练情绪分析模型，而另一些研究人员则开发了分类和分析Twitter消息情绪的模型。最近的工作还探讨了机器学习和深度学习方法在基于情感和上下文文本线索预测相关表情符号方面的准确性。
还有一些证据表明，使用表情符号的人际背景很重要。在假设的场景中，参与者更喜欢从更亲密的社会关系中接收，而不是从更疏远的或商业伙伴那里接收。表情符号的使用与更多的浪漫和性互动有关，并且与第一次约会后保持联系有关。在对机构领导人的电子邮件通信的研究中，表情符号与男性对可爱性和有效性的积极看法有关，但被认为是积极的，但不太适合女性。这些研究表明，表情符号的使用频率和类型存在上下文和性别差异，以及对表情符号使用的潜在偏见（例如，基于用户的性别）。
尽管表情符号在我们的日常社交生活中无处不在，但除了与性别和人格特征相关的差异证据外，人们对表情符号的使用者知之甚少。然而，与沟通技巧和人际关系有关的个人特征，如依恋风格和情商，也可能影响表情符号的使用方式。更好地理解这些关联可以帮助我们深入了解表情符号用户的特征，以及表情符号作为交流工具的心理机制。
