
Emotion Arousal Model
- 6 installs
- 2 repo stars
- Updated May 2, 2026
- kangarooking/contagious-skill
Classifies emotions by valence and arousal to predict which emotional tones drive content sharing, based on the book Contagious.
About
A two-dimensional emotion model (valence x arousal) that predicts how different emotions affect sharing behavior, drawn from Jonah Berger's Contagious. A developer uses it when designing a content emotional strategy or diagnosing why content does or doesn't get shared.
- High-arousal emotions drive sharing; contentment and sadness suppress it
- Framework maps emotions into four valence/arousal quadrants
Emotion Arousal Model by the numbers
- 6 all-time installs (skills.sh)
- Ranked #1,557 of 1,879 Marketing & SEO skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Aug 2, 2026 (Skillselion catalog sync)
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| Installs | 6 |
|---|---|
| repo stars | ★ 2 |
| Last updated | May 2, 2026 |
| Repository | kangarooking/contagious-skill ↗ |
What it does
Classifies emotions by valence and arousal to predict which emotional tones drive content sharing, based on the book Contagious.
Files
情绪唤醒二维分类模型(效价 x 唤醒度)
R — 原文 (Reading)
唤醒是被激活并准备随时待命的状态。此时,你的心脏跳动加速,血流加快。生理唤醒可以帮助大脑激活人类的生理功能,调动自己的各个器官,并在遇到危险时及时反应。任何事情,只要能激活我们,形成生理唤醒状态,我们的行为就会被触动。悲伤的情绪更多地让你泄气和沮丧,并无法投入精力去工作。满足感虽然不是消极的情感,但它让人感到过分的安逸,以至于人们不太可能去谈论或者共享与之相关的事情,因为满足感降低了人们的情绪唤醒程度。
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— 乔纳·伯杰,第三章 情绪
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I — 方法论骨架 (Interpretation)
这个模型用两个维度对情绪进行分类,并预测不同情绪类型对分享行为的影响:
维度一:效价(积极/消极)——情绪是正向还是负向的。 维度二:唤醒度(高/低)——情绪是否激活了生理系统(心跳加速、血压升高)。
由此产生四个象限:
- 积极 + 高唤醒(敬畏、兴奋、幽默)→ 促进分享
- 积极 + 低唤醒(满足、安逸)→ 抑制分享
- 消极 + 高唤醒(愤怒、担忧、焦虑)→ 促进分享
- 消极 + 低唤醒(悲伤、沮丧)→ 抑制分享
关键洞察:决定分享行为的是唤醒度而非效价。愤怒虽是消极情绪,但因为高唤醒,比积极但低唤醒的满足感更能驱动分享。这颠覆了"正能量促进传播"的默认假设。
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A1 — 书中的应用 (Past Application)
案例 1: 苏珊·波伊尔《英国达人秀》——敬畏驱动分享
- 问题: 为什么某些看似普通的内容会引发爆发式传播?
- 方法论的使用: 苏珊·波伊尔外表朴素被观众嘲笑,但天籁之声震撼全场。这触发了"敬畏"情绪——积极且高唤醒,观众心跳加速、身体被激活。
- 结论: 敬畏属于"积极+高唤醒"象限,驱动了大量分享行为。
- 结果: 九天内视频点播超过1亿次,成为当时最流行的在线视频之一。
案例 2: 美联航摔吉他——愤怒驱动分享
- 问题: 负面体验为什么能比正面宣传获得更大传播?
- 方法论的使用: 戴夫·卡罗尔吉他被摔碎后索赔无果,创作"美航毁了我的吉他"歌曲。愤怒属于"消极+高唤醒"象限,同样激活了分享行为。
- 结论: 愤怒虽是消极情绪,但因为高唤醒,驱动了比许多正面内容更大规模的传播。
- 结果: 视频10天内点击300万次,美联航股价下跌10%,直接损失1.8亿美元。
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A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★
用户会在什么情境下需要这个 skill?
1. 用户在设计营销内容的情绪基调,在"温馨感动"和"震撼争议"之间犹豫。 2. 用户发现内容质量高但分享率低,分析原因时怀疑情绪策略出了问题。 3. 用户在做公益宣传或健康推广,需要选择"恐吓"还是"温馨"的情绪路线。
语言信号 (用户的话里出现这些就应激活)
- "内容很好但没人分享,为什么?"
- "应该用正能量还是负面情绪来推广?"
- "恐吓营销/恐惧诉求有效吗?"
- "为什么愤怒的评论比正面的评论传播得更快?"
- "温馨感人的广告为什么没有引发分享?"
与相邻 skill 的区分
- 与
emotion-injection的区别: 情绪唤醒模型是诊断工具(判断某种情绪是否促进传播),情绪注入是操作工具(如何向内容中注入高唤醒情绪)。先诊断再操作。 - 与
social-currency的区别: 社交货币关注"分享者看起来怎样",情绪唤醒模型关注"分享者的生理状态如何"。
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E — 可执行步骤 (Execution)
当 skill 被激活后, agent 应按以下步骤执行:
1. 将目标情绪放入二维矩阵
- 识别用户内容当前主打的情绪是什么。
- 判断该情绪的效价(积极/消极)和唤醒度(高/低)。
- 完成标准: 确认情绪落在四个象限中的哪一个。
2. 诊断情绪是否具备传播力
- 如果落在高唤醒象限(敬畏、愤怒、担忧、兴奋、幽默),标记为"传播友好"。
- 如果落在低唤醒象限(满足、悲伤),标记为"传播抑制",需要调整。
- 完成标准: 给出明确的"传播友好/抑制"判断及理由。
3. 推荐情绪调整方向
- 若当前情绪为低唤醒,建议替换为同效价的高唤醒情绪(如满足→兴奋,悲伤→愤怒/担忧)。
- 完成标准: 提供至少一个具体的情绪替换建议,并解释为什么新情绪更有利于传播。
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B — 边界 (Boundary) ★
不要在以下情况使用此 skill
- 产品本身需要信任和安心感时(如保险、医疗、财务顾问)——愤怒和担忧虽然促进分享,但可能损害品牌信任度。传播力不等于品牌力。
- 面向儿童或敏感人群的内容——高唤醒情绪(特别是恐惧和愤怒)可能造成心理伤害。
- B2B 决策场景中——B2B 采购决策更依赖理性分析,情绪唤醒对决策的影响可能有限。
作者在书中警告的失败模式
- 低唤醒情绪无法驱动分享(ce-005):悲伤和满足感会抑制分享行为。悲伤文章的共享率比平均水平低16%。营销内容以催泪、感人、温馨为基调时,即使内容被喜欢,也不会被分享。
- 仅靠信息灌输而不触动情绪(ce-015):只传递理性数据而忽视情绪共鸣,信息虽然被接收但不驱动分享。
作者的盲点 / 时代局限
- 二维模型简化了情绪的复杂性——实际情绪体验往往是混合的(如"又惊又喜"),模型未处理复合情绪的传播效果。
- 模型未考虑文化差异——不同文化中对"敬畏""愤怒"的表达和反应可能截然不同。
- 书中数据主要来自《纽约时报》文章分享,对短视频、直播等新媒体形式中的情绪传播机制未做验证。
容易混淆的邻近方法论
- "正面情绪促进传播"的常识假设: 这个模型恰恰推翻了这个假设。满足感是正面情绪但抑制传播,愤怒是负面情绪但促进传播。关键维度是唤醒度而非效价。
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相关 skills
- composes-with: emotion-injection — 唤醒模型负责诊断情绪的传播力,情绪注入负责将低唤醒情绪替换为高唤醒情绪,先诊断再操作
- composes-with: trojan-horse — 唤醒模型确保故事内容触发高唤醒情绪,特洛伊木马确保品牌信息随情绪化故事一起传递
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审计信息
- 验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓
- 测试通过率: 待测试 (详见 test-prompts.json)
- 蒸馏时间: 2026-05-03
{
"skill": "emotion-arousal-model",
"version": "0.1.0",
"source_book": "《疯传——让你的产品、思想、行为像病毒一样入侵》 乔纳·伯杰",
"darwin_compatible": true,
"test_cases": [
{
"id": "should-trigger-01",
"type": "should_trigger",
"prompt": "我们做了一系列温馨感人的品牌视频,播放量很高,大家看完都说很感动,但几乎没有人转发分享。问题出在哪里?应该用什么样的情感才能打动受众自发传播?",
"expected_behavior": "应激活 emotion-arousal-model, 并诊断'温馨感动'属于积极+低唤醒(满足感)象限, 抑制分享, 建议替换为同效价的高唤醒情绪如兴奋或敬畏",
"notes": "正面场景: 典型的'内容好但没人分享', 用户在问情绪策略选择, 涉及传播行为与情绪的关系"
},
{
"id": "should-trigger-02",
"type": "should_trigger",
"prompt": "我们在做反诈骗宣传,纠结应该用恐吓的方式让大家意识到危险,还是用温馨的方式鼓励大家提高警惕。恐惧营销到底有没有效果?",
"expected_behavior": "应激活 emotion-arousal-model, 并分析恐惧/担忧属于消极+高唤醒象限, 促进分享; 温馨警惕属于积极+低唤醒, 抑制分享; 建议使用高唤醒策略但注意边界",
"notes": "正面场景: 用户在设计传播内容的情绪基调, 在两种情绪路线之间犹豫"
},
{
"id": "should-trigger-03",
"type": "should_trigger",
"prompt": "我发现我们公众号上那些让人生气的文章总是被大量转发,而那些正能量的暖心文章反而没什么人分享。为什么会这样?正能量不是应该更容易传播吗?",
"expected_behavior": "应激活 emotion-arousal-model, 并用效价×唤醒度二维模型解释: 愤怒虽消极但高唤醒促进分享, 正能量暖心文章多为满足感(积极但低唤醒)抑制分享, 关键维度是唤醒度而非效价",
"notes": "正面场景: 用户在分析'为什么有的内容被大量分享有的却无人转发', 典型触发信号"
},
{
"id": "should-trigger-04",
"type": "should_trigger",
"prompt": "我们在做一个环保公益广告,想用'敬畏自然'的方式来做,不知道这种情绪能不能促进大家转发传播?",
"expected_behavior": "应激活 emotion-arousal-model, 并将'敬畏'定位为积极+高唤醒象限, 标记为传播友好, 并解释敬畏驱动分享的机制",
"notes": "正面场景: 用户在选择特定情绪做传播, 需要诊断该情绪的传播力"
},
{
"id": "should-not-trigger-01",
"type": "should_not_trigger",
"prompt": "最近工作压力很大,心情一直很低落,想写一篇个人日记记录一下自己最近的情绪状态。你能帮我整理一下怎么表达我现在的感受吗?",
"expected_behavior": "不应激活本 skill, 因为用户是在写个人日记表达情感, 与内容传播和分享行为无关",
"notes": "诱饵: 个人情感表达。虽然提到'情绪'但完全是个人情绪管理场景, 不是设计传播内容的情绪策略"
},
{
"id": "should-not-trigger-02",
"type": "should_not_trigger",
"prompt": "我在设计一个冥想App的引导语,需要让用户听了之后感到平静和放松。你有什么建议能让引导语更有安抚效果吗?",
"expected_behavior": "不应激活本 skill, 因为冥想App的目标是让用户平静(低唤醒), 这是产品设计需求而非传播策略, 且低唤醒恰好是抑制分享的",
"notes": "诱饵: 情绪设计。用户确实在设计内容的情绪效果, 但目标是产品体验而非传播分享"
},
{
"id": "should-not-trigger-03",
"type": "should_not_trigger",
"prompt": "我们公司的客服团队经常面对愤怒的客户投诉,我想做一个培训方案帮助客服人员更好地处理客户的负面情绪。有什么好的情绪管理方法推荐?",
"expected_behavior": "不应激活本 skill, 因为这是情绪管理和客服培训场景, 不是讨论情绪如何影响分享传播行为",
"notes": "诱饵: 情绪管理。提到'愤怒''负面情绪'但场景是客服培训, 与传播无关"
},
{
"id": "edge-01",
"type": "edge_case",
"prompt": "我们在做一个保险产品的宣传视频,想引发用户对未来的担忧从而购买保险。但保险行业不是应该传递信任和安全感吗?我该怎么平衡?",
"expected_behavior": "边界判断, 应指出担忧属于高唤醒促进传播, 但SKILL边界明确警告保险行业需要信任和安心感, 高唤醒情绪可能损害品牌信任。建议谨慎使用或换用低冲突的高唤醒情绪",
"notes": "边界: 触发条件满足(选择传播情绪路线), 但恰好撞上SKILL的边界条件(产品需要信任和安全感时不应使用高唤醒)"
},
{
"id": "edge-02",
"type": "edge_case",
"prompt": "我们的内容风格是幽默搞笑的,按理说搞笑应该是高唤醒的吧?但我们的视频分享率也一般般。幽默到底算不算高唤醒情绪?",
"expected_behavior": "应激活并分析, 幽默确实属于积极+高唤醒象限, 但需进一步诊断是否幽默力度不够或幽默类型不对(冷幽默可能是低唤醒), 或是否存在其他抑制分享的因素",
"notes": "边界: 幽默在模型中属于高唤醒, 但实际效果不佳, 需要进一步诊断而非简单套用模型"
}
],
"minimum_pass_rate": 0.8
}