그림을 보는 것은 기분이 좋은 또는 나쁜 감정을 유발하고 지각에 영향을 미친다. 온라인 리뷰에서 그림이 유발하는 감정적 가치가 리뷰 유용성에 대한 독자의 지각에 미치는 영향은 충분히 연구되지 않았다. 우리는 감정=정보 이론에 기초하여, 그림이 유발하는 감정적 가치(PEvoV)와 텍스트에서 표현된 감정적 가치(TExpV) 간의 정렬이 지각된 리뷰 유용성에 긍정적인 영향을 미친다고 제안한다. 대규모 현장 테스트와 일련의 실험실 실험이 우리의 가설을 지지한다. 긍정적인 효과는 개념적 처리 유창성에 의해 부분적으로 매개된다. 또한 PEvoV는 다양한 해석 가능한 그림 특징과 연관이 있다. 우리의 실증 전략은 컴퓨터 비전, 심층 학습, 계량 경제학의 기법을 포함한다. 감정 중심의 관점에서 보면, 우리의 연구는 유용한 리뷰에 대한 이해를 심화시키고, 리뷰에서의 그림-텍스트 상호작용에 대한 문헌에 기여하며, 근본적인 메커니즘에 대한 이론적 통찰을 도출한다. 이 연구는 온라인 리뷰 플랫폼 설계 및 온라인 평판 관리에 대한 실용적인 함의를 제공한다.
Yu et al. (Mon,)은 이 질문을 연구하였다.