《響け！ユーフォニアム3》简评：

昨天在评论区的回答

被狠狠质问了
所以我让deepseek简单生成了几个实验（别问为什么不自己写，因为又菜又懒），算是对上述内容的说明，也告诉他控制相关变量该是个什么思路，如果他能看到的话
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设计一个社会学实验。实验主题是“舆论化评分对动画评分的影响”

好的，这是一个设计严谨的社会学实验方案，旨在探究“舆论化评分”（即事先知晓大众评分或舆论倾向）对个体对动画作品评分的影响。

实验名称：舆论回声室：预先评分信息对动画主观评价的影响

研究问题：

知晓预先存在的高分或低分舆论评价，是否会显著影响个体对同一部动画作品的评分？

这种影响的方向和强度如何？（即，是倾向于趋同还是逆反？影响有多大？）

个体因素（如从众倾向、动画鉴赏经验）是否调节了舆论化评分的影响？

舆论化评分除了影响最终分数，是否也影响个体对作品的感知体验（如享受度、评价信心）？

核心概念操作化：

舆论化评分：在个体观看动画并评分之前，向其展示一个虚构但看似真实的大众平均评分（例如，“当前观众评分：9.2/10”或“当前观众评分：4.5/10”）。

动画评分：个体在观看动画片段后，在一个标准化的量表（如1-10分）上给出的主观评价分数。

影响：比较“知晓舆论组”的评分与“不知晓舆论组”（对照组）的评分差异；比较“知晓高分舆论组”与“知晓低分舆论组”的评分差异。

个体因素：

从众倾向：使用经过验证的量表测量（例如，Mehrabian&Stefl的从众倾向量表简化版）。

动画鉴赏经验：通过自评问卷测量（如观看动画的频率、年限、对制作元素的关注度等）。

实验设计：2 x 2被试间因子设计+对照组+交叉验证

自变量：

舆论信息呈现(2水平)：呈现高平均分(High)/呈现低平均分(Low)/对照组：不呈现任何评分信息(Control)

动画片段(2水平)：使用两部不同的、质量中等偏上且风格迥异的动画短片(A和B)。目的：检验效应是否在不同作品上具有普遍性，并用于交叉验证。

（个体差异作为调节变量）

因变量：

主要因变量：个体对观看的动画片段给出的评分（1-10分）。

次要因变量：

评分信心：个体对自己给出的评分有多确定？（1-7分Likert量表）。

主观享受度：“你在多大程度上享受了这个片段？”（1-7分Likert量表）。

感知质量：对动画不同维度（故事、作画、音乐、角色）的评分（1-7分Likert量表）。

对舆论信息的感知：“你认为看到的评分信息在多大程度上反映了作品的真实质量？”/“这个评分信息在多大程度上影响了你的判断？”（1-7分Likert量表，仅实验组填写）。

调节变量测量：从众倾向量表得分、动画鉴赏经验自评得分。

实验材料：

动画片段：精心挑选或制作两部约5-7分钟的独立动画短片。关键要求：

质量中等偏上：避免极端好或极端差的作品，以留出舆论影响的空间。

风格迥异：例如，一部偏重剧情/情感（A），一部偏重动作/视觉（B）。减少风格偏好对结果的混淆。

新颖性：参与者应未曾看过或对该作品毫无了解。

版权：使用开源、获得授权或为实验专门制作的动画，避免侵权。

舆论信息：制作逼真的评分界面截图或文字提示。例如：

高分组：“当前观众平均评分：9.2/10(基于2，358条评分)”

低分组：“当前观众平均评分：4.5/10(基于1，892条评分)”

数值需根据预实验结果调整，确保足够显著（高/低）且看起来合理。

问卷：包含评分量表、享受度/信心/感知质量量表、舆论感知问题（实验组）、从众倾向量表、动画经验问卷、基本人口信息（年龄、性别）、注意力检查题（如“你刚才观看的片段中，主角衣服是什么颜色？”）。

指导语：清晰说明实验流程，对对照组明确不提及任何评分信息。强调评分是基于个人真实感受。

参与者：

招募：通过大学被试库、在线招募平台（如Prolific，CloudResearch）招募对动画有兴趣的普通观众。避免专业影评人或动画从业者（除非是特定研究目标）。

样本量：基于预期效应量（中等效应）和统计检验力（0.8），采用G*Power计算。每组（高A，低A，控A，高B，低B，控B）建议至少50人，总样本量约300人。需考虑在线实验可能的无效数据。

筛选：确保参与者能流畅观看视频（设备、网络）、对动画有一定接触（非完全无兴趣）。

实验流程：(在线实施)

知情同意：参与者阅读并同意知情同意书。

前测问卷(可选)：可先测量从众倾向和动画经验，避免后测干扰。

随机分配：参与者被随机分配到6个组之一：

组1：观看动画A+看到高分舆论

组2：观看动画A+看到低分舆论

组3：观看动画A+无舆论信息(Control A)

组4：观看动画B+看到高分舆论

组5：观看动画B+看到低分舆论

组6：观看动画B+无舆论信息(Control B)

舆论信息呈现(仅实验组)：在观看动画之前，参与者看到对应其组别的评分信息界面（显示约10-15秒）。

观看动画片段：参与者观看被分配的动画片段（A或B）。

后测问卷：

立即给出整体评分（1-10分）。

回答评分信心、主观享受度、感知质量（各维度）问题。

实验组：回答关于舆论信息感知的问题。

所有组：回答注意力检查题、动画经验问卷（如果未前测）、从众倾向量表（如果未前测）、人口信息。

交叉验证(可选但推荐)：为了控制个体差异，可以在间隔一段时间（如1周）后，邀请同一批参与者回来完成另一部动画（B或A）的测试，但交换舆论条件（如第一次是高分组，第二次看另一部时分配到低分组或对照组）。这能提供更强的因果证据。注意：需平衡顺序效应。

事后说明：实验结束后，向所有参与者提供详细的事后说明，解释实验目的（研究舆论信息如何影响判断），强调看到的评分信息是虚构的，感谢参与，并告知如何获取研究结果摘要。

数据分析：

主效应检验：

对每部动画（A和B分别分析）进行单因素方差分析，比较三组（高舆论组vs.低舆论组vs.对照组）在主要因变量（评分）上的差异。若显著，进行事后检验（如Tukey HSD）。

合并两部动画数据（如果两部动画效应模式一致），进行2(舆论：高/低)x 2(动画：A/B)方差分析，检验舆论主效应、动画主效应及其交互作用。对照组数据单独作为基准参考。

调节效应检验：

使用调节回归分析。将舆论条件（虚拟变量：高舆论=1，低舆论=0；对照组不纳入此分析）、从众倾向得分（连续变量）、动画经验得分（连续变量）以及它们的交互项作为自变量，评分作为因变量。显著的交互项表明调节作用。

次要因变量分析：

用类似方法（ANOVA，回归）分析舆论信息对评分信心、主观享受度、感知质量维度的影响。

分析实验组参与者对舆论信息影响力的自我报告（“影响判断”题项）与实际评分偏移的关系。

控制变量：在分析中控制年龄、性别等人口变量（如果它们与因变量相关）。

数据处理：剔除未通过注意力检查、未完成问卷、观看时间明显不足的参与者数据。

潜在混杂变量控制：

随机分配：核心控制手段，理论上平衡各组间已知和未知的混杂变量。

双盲：参与者不知道自己属于哪个条件（尽管他们知道自己看到了评分）。数据分析者应盲于条件分组。

标准化流程：在线问卷确保所有参与者经历相同的观看和作答环境。

中性/中等质量作品：避免作品本身极端化导致评分天花板/地板效应。

新颖作品：排除已有刻板印象的影响。

注意力检查：确保参与者认真参与。

控制组：提供无舆论影响的基准。

伦理考量：

知情同意：明确告知实验涉及观看视频和填写问卷，承诺匿名和保密。事后说明必须包含对虚构评分的解释。

欺骗：使用虚构评分涉及轻微欺骗。必须在事后说明中充分解释其必要性（避免需求效应），并真诚道歉。确保欺骗不会造成实质性伤害。

数据保密：匿名化处理数据，安全存储。

退出权：参与者可随时无惩罚退出。

IRB审批：实验开始前必须获得机构审查委员会的伦理批准。

预期结果与意义：

预期结果：

知晓高分舆论组的平均评分会显著高于不知晓舆论的对照组。

知晓低分舆论组的平均评分会显著低于不知晓舆论的对照组。

低分舆论的负面影响可能比高分舆论的正面影响更强（负面偏差）。

从众倾向高的个体受舆论信息影响更大。

动画经验丰富的个体可能受舆论影响较小，或影响模式不同（如更可能逆反低分舆论）。

实验组参与者可能低估舆论信息对自己评分的影响（自利偏差）。

理论意义：为信息瀑布理论、从众理论、锚定启发式在文化产品评价（特别是网络评分环境）中的应用提供实证证据。深化对网络评分形成机制的理解，揭示其可能存在的偏差。

实践意义：

提醒观众和平台注意“评分回声室”效应，批判性看待流行评分。

为评分平台设计提供参考（如是否延迟显示评分、是否区分“盲评”和“知晓评分后评”、如何标注评分人数和分布）。

帮助内容创作者理解作品声誉传播的复杂性。

对基于评分的推荐算法设计有启示作用（需考虑评分本身的潜在偏差）。

总结：这个实验设计通过严谨的随机分组、控制组设置、多维度测量、潜在调节变量考量以及对混杂变量的控制，力求清晰地分离出“舆论化评分”这一信息对个体动画评分行为的影响及其边界条件。在线实施和交叉验证设计增强了可行性和内部效度。
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在第一次回答的基础上增加情怀、情绪（如观看长时间连载评分虚高作品积累的反抗情绪等），作品质量、小型舆论（如网友间交流）等变量分别设计实验

以下在首次回答框架基础上，新增情怀、反抗情绪、作品质量、小型舆论四个变量，分别设计实验模块并保持原有结构：

社会学实验：舆论化评分的多维度影响研究
实验名称：锚定与反抗——舆论生态中动画评分的形成机制

一、基础实验模块
（同首次回答，含3×2设计：舆论条件×动画作品，保留无舆论对照组）

二、新增变量实验模块
模块1：情怀价值的影响
研究问题：经典IP续作的情怀是否会放大舆论评分效应？
设计：

2（作品类型）×3（舆论条件）被试间设计

作品类型：

情怀组：经典动画续作（如《灌篮高手》新剧场版）

新IP组：全新原创动画

测量新增：

情怀强度量表（"您对该系列的情感联结？"1-7分）

"评分是否受童年回忆影响？"（开放问题）
操控：

所有组观看相同质量片段（预筛选7/10），仅告知作品背景差异

模块2：反抗情绪实验
研究问题：长期面对虚高评分的观众会否产生系统性低分反抗？
设计：

3阶段纵向实验

阶段        操作        测量目标
1        连续3周观看"高评虚作"（8.5+）        积累不满情绪
2        观看目标动画（中等质量7/10）        独立评分行为
3        暴露目标动画真实评分（6.8）        评分修正幅度
关键变量：

反抗指数=(阶段2评分-阶段3评分)×情绪强度

情绪强度："您是否故意打低分对抗虚高风气？"（1-7分）

模块3：作品质量梯度实验
研究问题：舆论效应在不同质量作品中的变化规律
设计：

3（质量）×3（舆论）混合设计

作品质量（通过预实验分级）：

等级        标准        样本片段
低质        专家评≤4/10        作画崩坏/剧情混乱片段
中质        专家评6-7/10        基础实验片段
优质        专家评≥8.5/10        作画/叙事双优片段
分析焦点：

舆论效应量（实验组vs对照组差值）随质量等级的变化曲线

模块4：小型舆论传播实验
研究问题：熟人社交圈舆论如何影响评分？
设计：

社会网络模拟（6人/组）

独立观看动画→私密评分→三人小组讨论→公开评分→跨组传播链

操控：

讨论条件：

自由讨论组：无引导交流

种子舆论组：混入1名假被试倡导"打高分/低分"

测量：

私密vs公开评分偏移量

社交影响力指数（参与者互评）

三、整合实验流程
阶段式实施：

基础模块（必做）：所有参与者完成3×2舆论实验

分支模块（随机分配）：

情怀组：模块1→模块2

质量组：模块3

社交组：模块4

公共模块：所有参与者完成反抗情绪追踪（模块2阶段1）

四、变量操作化升级
新增变量        测量方式
情怀强度        怀旧量表（Nostalgia Scale）+开放回忆叙事分析
反抗情绪        系统性低分倾向指数+"您对评分泡沫的厌恶程度"（7点量表）
质量感知        作画/剧情/音乐专家评分+观众眼动追踪（注意力分布）
社交影响        讨论文本情感分析+社会网络中心度计算

五、数据分析拓展
关键交互效应检验
情怀×舆论：ANCOVA控制年龄因素

假设：情怀组在高舆论下评分增幅>新IP组

质量×舆论：分段回归模型

假设：低质作品舆论效应弱（地板效应），优质作品效应强

反抗情绪预测：
阶段2低分=β₀+β₁(虚高曝光次数)+β₂(权威服从倾向)

小型舆论模型：
社会传染率计算：
传播率=(采纳他人意见人数)/(组内意见冲突次数)

六、控制优化
挑战        解决方案
情怀混淆        预筛排除非IP粉丝参与者
反抗情绪触发        虚高作品库统一使用"豆瓣9.5+但实际6.5分"动画
社交实验生态效度        使用加密社交平台真实交互（如Discord私密服务器）

七、理论预期整合
情境        预测效应
经典IP+高分舆论        最大评分增幅（Δ≈+2.1分）
虚高曝光3次后        对中等作品报复性低分（≈5.3分vs对照组6.8分）
小型舆论冲突        1:1意见对峙时，社交地位高者主导80%评分转向
此方案通过纵向情绪追踪、质量梯度控制、社会网络模拟及情怀分离设计，系统解析舆论评分的多层次影响机制，为评分平台提供分级治理策略（如经典IP延迟显示评分、虚高作品标记预警等）。

来自：Bangumi