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國立雲林科技大學 工業工程與管理系 柳永青所指導 蔡聿祈的 不同人際關係、社交焦慮程度對使用社交軟體溝通時產生誤解之影響 （2020），提出Messenger 沒有 表情符號關鍵因素是什麼，來自於社交軟體、社交焦慮、誤解、關係、溝通。
而第二篇論文國立陽明交通大學 資訊學院資訊學程 孫春在所指導 林柔妗的 說圖—語音辨識與生成對抗網路之結合應用 （2020），提出因為有 生成對抗網路、機器學習、文字生成圖片、貼圖、自然語言處理、語音辨識、語音生成貼圖的重點而找出了 Messenger 沒有 表情符號的解答。
Messenger 沒有 表情符號進入發燒排行的影片
剛登入。?
剛剛已送出來電震動。?
顯示為離線，可能無法回應。?
下列訊息無法傳送給所有收訊者。?
「登登登」呢幾聲，包含住幾多友誼嘅回憶？
你還記起MSN Messenger（Windows Live Messenger）嗎？沒錯，這個曾經陪伴大部分九十後成長的通訊工具，一眨眼就過了一年了，但是我相信大家忘記MSN的速度比起光速還要快呢。
早在初中的時候，就註冊MSN帳號，方便自己跟同學討論功課或者相約在Online game（主要是《巨商》）組隊打怪。當時都有不少同學都追上潮流，故此很快便不再用ICQ，家中最常聽到的聲音，從「喔噢」變成為「登登登」了。
所以比起現在可以在任何地方透過WhatsApp或者LINE收到訊息，我當時一放學就馬上回家開電腦，看那看不厭的藍綠公仔，回那回不完的訊息，打那打不停的火星文字，我的速成輸入法就這樣煉成了。其實在學校也可以用，只不過時而「安全模式」時而「正常模式」，還要調較視窗大小，為了MSN，真的可以去到很盡的。不過壞處就當然是聊天聊到半夜，一是不知道原來有功課未做，二是不知道母親大人已經在背後大刑侍候。
講起暱稱，我記得Marco Li以前所用的「藤原拓海」實在太短了，我認識的朋友不是文青上身，用了超長感性文字，就是來自那火星，用了不知甚麼怪符號。
這些超麻煩的符號簡直眼花繚亂，讓人幾乎不知邊個打邊個。我當時覺得，他們好地地用回自己名就可以了，這樣扭扭捏捏好無聊。
另一個令自己變姣的功能，就是後來的自訂可愛表情動作圖案。當時的女同學就經常透過此來裝青春扮可愛，比起那些火星文還肉麻。幸好這些火星文和表情沒有「移民」到手機上，而是隨MSN關閉而消失，否則就比死更難受。
不過即使有多肉麻，我也無法否認，這個MSN陪我走過中學生涯和那單純難忘的同儕友誼。
是的，當時公開試放了榜，真正的離別始終要來，大家要各行各路，各自拼搏。這個時候，反而是使用MSN最多的時候，可能大家真是依依不捨，便利用了MSN開群組互訴近況。我們訴說，就算大家走不同的路，但方向仍是一樣，那就是夢想，我們各散東西，但班中團結的熱心卻不會散。當時大家都在MSN明言，未來會再聚首一堂，那一天會把酒當歌，同敬友誼。這就是回憶。
現在縱使有臉書和Whatsapp能繼承部分MSN功能，但始終繼承不到一堆朋友即興地圍威喂的感覺。在臉書看到的，只是一段又一段的單向Status和廣告，在Whatsapp的，只是收到很多短訊息。有時見到他們的狀態是不開心不快樂的時候，同學們真的走去作慰問，而且是一對一。今時今日，人大了，懂的事多了，但主動關心慰問的卻少了。
二〇一三年四月八日是MSN離去的日子。我捨不得它的離去，更捨不得昔日在MSN純真溫情的離去。不知在二〇一五年、二〇一六年，甚至到了二〇二三年四月八日，還有多少人記起以前曾經出現過這個叫MSN的通訊工具呢？
九十後的回憶：MSN Messenger
@韋健
http://www.inmediahk.net/msn-messenger
MSN 經典遊戲 Classic games of Windows Live Messenger：
https://youtu.be/OQmysqilFHI
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http://amara.org/v/W8l5/
不同人際關係、社交焦慮程度對使用社交軟體溝通時產生誤解之影響
為了解決Messenger 沒有 表情符號 的問題，作者蔡聿祈 這樣論述：
在使用社交軟體與朋友溝通時，你是否有過因為誤解對方的意思而造成誤會的經驗？本研究探討不同人際關係、社交焦慮程度在CMC對話中使用不同訊息回覆類型溝通時的情緒感受，採用質性+量化的方式進行，由焦點團體法討論設計出容易造成誤解的對話類型，再透過線上問卷進行填答，以組間因子「不同社交焦慮程度」與組內因子「不同關係」、「不同感受」、「不同訊息類型」進行重複量數分析。研究結果發現，在文字中加上表情符號或標點符號會容易讓人產生不同的情緒感受，訊息回覆中表情符號「＝＝」是最容易讓人誤解的類型，在不同焦慮傾向、不同感受、不同關係下，表情符號與標點符號的訊息回覆都容易讓人產生誤解，在不同社交焦慮傾向中，高社交
焦慮傾向的人對於表情符號與標點符號的負面感受相較於文字、狀聲詞高。情侶關係在看到表情符號「＝＝」與標點符號「…」都有較負面的情緒感受；在情侶關係中自己感受的負面程度會比同理對方程度高。本研究建議在CMC對話情境方面未來可採用虛擬實境方式，增加社交互動的真實感，搭配生理計量儀器取得社交互動下的生理資料，在生理與心理兩方面能相互探討。
說圖—語音辨識與生成對抗網路之結合應用
為了解決Messenger 沒有 表情符號 的問題，作者林柔妗 這樣論述：
深度學習中的生成對抗網路是目前世界上發展歷程最短、最新的非監督式學 習模型之一 ，於二零一四年才被美國學者 Ian Goodfellow 及其團隊提出。儘管發 展的時間不長，生成對抗網路在機器學習的應用上已經十分多元且廣泛，視覺影 像、音樂旋律等等，都是其應用範圍。而在影像領域中，目前學界有許多學者及 團隊持續進行與優化生成對抗網路應用於文字生成圖片的研究，每年都會有相關 的新模型被提出。科技發展至今，我們使用通訊軟體溝通已是日常。藉由螢幕傳遞訊息最麻煩 的莫過於不有效的溝通以及錯誤傳達的情緒，而這種狀況也會造成沒有效率的談 話或誤解。表情符號應運而生，最早發展的包括較多西方人使用的 Emo
ticon、源 於日本的顏文字;在網路基礎建設開發得更完善後，傳送圖片的能力也更好，此 時以小圖片顯示的 Emoji 也越來越普及，甚至被納入 Unicode 系統中;2013年 時，通訊軟體 LINE 開始發展大圖片顯示的貼圖，並擴展貼圖市場。及至今日， 貼圖已是許多通訊軟體重點開發項目之一。相較於以往的表情符號，貼圖人物的 表情更為豐富，也可以加上肢體動作或文字，因此能夠更有效地傳達使用者情 緒。此研究基於生成對抗網路在文字生成圖片的研究觀念與技術，結合另一深度學習應用—自然語言處理中的語音辨識，鑒於使用者對貼圖的高依賴性，以及貼圖市場的高需求度下，擴展兩深度學習模型結合應用範疇於生成表情
貼圖，以期提供使用者有更方便的使用體驗以及更個人化的貼圖選擇。此研究作為語音生成貼圖的先例，期許能激發更多相關研究。