“今天你只有一个小任务——设计‘家庭’表情符号”
你的上司说，
“但是这个表情符号有 7225 种组合”
注：我对 LGBT 群体并无偏见，我也有该群体的朋友。本文的部分观点和表述，征询了他们的意见。
政治正确 = ∞
你是一个设计师，主要职责是负责绘制各类插画。
有一天，你接到一个任务：绘制一个表情符号——“家庭”。上司说要考虑各种组合，所以要注意以下问题：
- 家长可能有单亲情况，所以家长人数：1、2；
- 家长性别可能有各种组合：男女、女女、男男；
- 儿童数量：1、2；
- 儿童性别：男、女
- 成员肤色：5种，注意家庭可能是跨种族的，也就是说所有成员都可以是任一肤色
这些全部考虑到，需要多少种组合呢？简单列举一下：
- 1家长、1孩子： 2 * 5 * 2 * 5
- 1家长、2孩子： 2 * 5 * (5 * 5) * 3
- 2家长、1孩子： (5 * 5) * 3 * 2 * 5
- 2家长、2孩子： (5 * 5) * 3 * (5 * 5) * 3
以上相加，共 7225 种。
你非常生气，觉得上司在故意搞你。而你的上司轻启朱唇，牙缝里缓缓蹦出几个让你不敢吭声的字——
政治正确。
其实你并不孤独，有很多平台已经做了类似工作：
仅以“家庭”为例，Facebook 就有 125 个相关表情符号。
微软更加极端，2016 年，Windows 10 推送了十周年更新中。在这个版本中：
- “婴儿”单独拆分出来，孩子就有了男、女、婴儿三种“性别”；
- 不合并“男女”和“女男”组合；
- 支持单亲家庭；
- 家庭成员支持单独肤色;
- ……
这种复杂的规则，使得它的组合比我们上文列举的要多得多，一共 52000 个家庭相关符号，堪称卷王之王。
微软太良心了，本来完全可以基于这个发行一套 NFT，却只做成了表情符号 😆。
我有一个朋友
可能你觉得上面的故事过于离奇，但这可能正是近些年各平台 Emoji 绘制者的常态。
在实际工作中，设计师一般会将元素拆分为部件，然后只需绘制关键组合形态，其它的工作交给程序脚本，实际绘制的数量比图中少得多。
话虽如此，但当这些海量的图形组合展示在我们面前时，还是难免让人心生震撼。
可能带有偏见的设计
Emoji 是一种特殊符号。这些符号有专属的意义，如“微笑”、“哭泣”，这些符号占有哪些码位、表示什么含义由它的管理方——Unicode （万国码联盟）决定，而它如何显示，则由所在平台决定。
回顾早期各大平台的 Emoji 设计，我们会发现这些设计仿佛带有某种偏见，而这些偏见可能为后续的“麻烦”埋下隐患。
传统的表情符号一般使用亮黄来表示非真实肤色，各个平台常见的圆形表情一直使用这个约定俗成的标准。
也许是由于早期设计方案继承于日本设计师（日本软银公司）的原因，一向标榜政治正确的苹果、Google 等平台将人物、器官（如手、鼻子等）等图形绘制为浅色，人物的其它特征也倾向于浅肤色人群。可以预见，这种设计难免陷入争议。
有观点认为，使用亮黄色作为默认肤色就不会引起争议，所以各大平台在后期都将默认肤色修改为亮黄。不过即使这么做也不一定保险，因为亮黄肤色也并不一定“中性”，它也有某种倾向。比如有人提出，在《辛普森一家》中，角色默认肤色是黄色，但当出现有色人种时会绘制为棕色、黑色——这就意味着这里的黄色可能是代表“浅肤色”，而不是“没有倾向的中性色”。这个”证据“看似有道理，但细想难免有以偏概全的嫌疑。
同样受争议的还有“带瓜皮帽的男子”，某种意义上这是一个指代中国人的符号。这个形象同样带有偏见，在早期，他被描绘为刻板印象中的亚洲脸——宽眼距、眯眯眼。
iOS 5.0、5.1 上的“带瓜皮帽的男子”具有典型的刻板印象，这个问题在 iOS 8.3 后修复。
这些偏见或者刻板印象，正是之后的质疑和反对浪潮的根源。
Emoji 的兴起和女性主义浪潮
2012 年，第四次女性主义浪潮进入爆发期，并逐步发展为更加广泛的平权运动——性别、人种、性取向等。
此前一年，iOS 5.0 发布，苹果将 Emoji 开放给全体用户，并在系统中添加了独立的输入键盘。随后，随着智能手机和移动互联网的普及，Emoji 进入了爆发期。
在大规模的使用中，人们逐渐发现 Emoji 存在诸多偏见和刻板印象，这引发了大量质疑。比如“为什么人物都是白人肤色”、“为什么表示职业的符号都是男性”……Twitter、Facebook 上，这些质疑的声音不断出现。
标志性的事件出现在 2013 年 8月，一批人在 dosomething.org（著名的请愿网站） 上请愿，要求苹果加入深肤色 Emoji。 苹果随后回应了这一请愿，表示会和 Unicode 一起推进这一更新，并承诺在后续的更新中支持。
2015 年，iOS 8.3 发布，在此版本中引入了“肤色修饰符”，用来拼接各种肤色的表情符号。同年，Unicode 8.0 方案发布，在此方案中引入了肤色修饰符。随后其它厂商开始跟进，很快，常见平台都开始支持多肤色选项。
同样作为大型平台的 Twitter 应该感受到了这种压力，在 2014 年发布的自建 Emoji ——Twemoji 中，Twitter 为避免关于肤色的争议，干脆将写实类人物及器官肤色设定为中深色。
不过政治正确永无止境，2015 年，新版 Twemoji 2.0 修改默认肤色为亮黄，并加入了多肤色支持。
政治正确，永无止境
作为 Emoji 方案的维护方，Unicode 的“政治正确”永无止境。在后续的更新中，Emoji 新增了各类政治正确的表情，各类职业、角色都有了性别、肤色选项。
虚拟形象、神灵鬼怪等类别也有了性别、肤色选项。比如美人鱼、仙子等，这些表情符之前都有典型的性别特征，在 2019 年的 iOS 13.2 之后，它们被修改为中性形象，并新增了男女性别选项，除僵尸等特殊符号外，其它符号都支持了肤色选项。
Unicode 可能不知道，“政治正确”的口子一旦打开，就不会停歇，Emoji 家族可能会因为政治正确而不得不新增大量不常用表情符号。
最让用户不解的是“🧔♀️”和“🫃”。有人辩解说，前者表示“长发、有胡子的人”，后者表示“大肚子的男人”，其实真实情况并非如此，它们的正式名称分别为“女人：胡子”、“怀孕的男人”。比较官方的解释是，这些 Emoji 主要提供给跨性别群体中的某些用户。
按照 15.0 Emoji 标准，因政治正确需要（如肤色、发色、性别等）需单独绘制的表情符号有 1991 个，这些都是 Emoji 委员会建议支持（RGI: Recommended for General Interchange）的表情。为 Emoji 增加政治正确的符号，似乎成为了平台共识——无论平台是否自愿。
Unicode：打补丁，贴胶带
政治正确除了让 Unicode 的工作量成倍增加外，还带来一些额外问题：
- 需在尽量不影响旧版本的基础上增加相应性别、肤色支持；
- 众多 Emoji 的加入会不断占领 Unicode 的码位，使其臃肿不堪。
Unicode 使用了很多办法解决这个问题，虽然这些办法看起来没那么优雅——像打补丁、贴胶带。
性别问题处理：
1、新版处理为中性，并添加男女性别，使之有三个性别选项。
如“兔耳朵的女人” 👯 ，在 Emoji 4.0 之前都显示为女性，在 Emoji 4.0 之后被修改为中性，并添加了“兔耳朵的男人👯♂️”、“兔耳朵的女人👯♀️”两个性别。
2、新版固定为约定俗成的性别，并添加其它性别。
如“舞者”在 Emoji 3.0 版本显示为女性，Emoji 4.0 将原“舞者”改名为“女性舞者”，并添加对应的“男性舞者”；
复杂组合处理
Emoji 修饰符序列
这种序列常用于拓展肤色。Unicode 无需为各种肤色的角色单独开辟码位，只需在受支持的表情后添加肤色修饰符，即可显示为指定肤色。
这种表情符号在不支持的系统中，会回退到 👩 + 🏿
Emoji ZWJ 序列
处理更加复杂的场景，如上文提到的“拉手的人”就会涉及到性别、肤色等复合场景，如果每个变体都使用一个码位必然造成浪费。Unicode 使用“零宽连字符（ZWJ, zero-width joiner）”来解决这个问题，ZWJ 是一种特殊的不可见字符，可以使原本不连接的字符发生连字效果。这样系统就知道哪些字符需要合在一起显示，如下图中的“拉手：黑皮肤的女人和白皮肤的男人”，系统就会将“👩🏿🤝👨🏻”视为一体，并渲染为一个表情符号“拉手：深肤色女人和浅肤色男人”：
P.S. 写了个小工具，可以将 ZWJ 序列拆分。感兴趣的看官可以复制以下 Emoji 看看它们是如何用 ZWJ 序列组成的：👩🍼 👩❤️💋👨 👩🏼🤝👨🏻。→ 小工具链接
iOS、Android：尴尬的平台
Unicode 使用了各种“贴胶带”的方法，即兼容了新加入的表情符，又较少地侵占新码位。而各个平台却不得不面对如何让用户选择到所有表情符的问题。
以 iOS 为例，最初 iOS 是将所有的 Emoji 直接列出，但随着 Emoji 数量和选项的增多，iOS 只能重新设计键盘，让用户通过多个步骤选择或“组合”表情。
上图是上文提到的“手拉手”表情选择方式，目前“家庭”符号仅支持性别、单亲、子女数量等特征，试想一下，如果支持多肤色，选择器该如何设计呢？
上文提到，Windows 10 已经支持多肤色方案，来看看它复杂的输入方式：
- 选择家庭类型；
- 为每个成员定制肤色。
平台的麻烦还不止于此，某些表情符号的修改没有传承性，导致新旧版意思相差很大。用户间发送信息时就可能会出现误会。
2018 年，苹果接受了“纽约民众反枪支暴力组织”（New Yorkers Against Gun Violence）的游说，将“枪”的表情符号修改为水枪（🔫）。修改后确实政治正确了，但给不同平台用户间沟通带来了麻烦。
比如你和朋友说“明天去公园，记得带上水枪（🔫）”，而你的朋友的系统是 Android 6.0，他可能会认为你让他带上枪。
在此之后，其它平台也纷纷修改了这个表情符号为“水枪”，这个符号最终在新版系统里达成了统一，但这无法解决使用旧系统用户的问题，他们看到的表情符号会一直是手枪。
基于以上原因，有些平台提示用户谨慎使用这个符号，因为可能会造成误解。
麻烦不止于此，某些表情符号早期具有性别属性，在升级后则显示为“无性别”。如果一个使用旧版系统的用户发送“亲吻”💏，他看到的是“男女亲吻”，而新版用户看到的可能是“同性/女性亲吻”，因为这个表情符号早期有性别属性，即男女亲吻，升级后则去除了性别属性。
如果你是异性恋，正在使用旧版系统（如 iOS 13），你发送“亲吻”表情时看到的是“男女亲吻”。如果你的配偶使用的是新版系统，他看到的则是两个性别模糊的同性在亲吻。
对于这些问题，网页产品或 app 只需升级产品即可，但各大 OS (iOS、Android)的困难要大得多——只有用户升级系统才能解决这些问题。
我们只能这样安慰自己：反正这也是无关紧要的小东西。
其实，当用户发送的时候，多半是想表达表情本身，如“我很开心”，而不是“一个黑色皮肤的中性人士很开心”。
这和图标的意义类似，我们看到“男人+间隔线+女人”的徽标就知道是“卫生间”，而不会认为这是“穿裙子的人和穿裤子的人”。也就是说，这种符号是去除了大量细节，只抽离出基本特征的符号。如果用户有定制需求，那可能他们需要的是另一种支持高度定制的贴纸，而不是用于跨平台传输的 Emoji 符号。
从阴影走向阴影
纽约前往长岛的海滩城镇和南部州立公园大道上，有很多低矮的立交桥。这些桥梁的高度仅能够供私家车等低矮车辆通过，货车、公交车、大巴等难以通过。这是为了防止乘坐公交车、大巴的穷人进入。这个例子经常用来反驳技术中立——技术是由人类创造的，而人类受到各种潜移默化的作用，导致看似客观的技术可能隐含某些倾向，从而不可能完全中立。
这个例子用来解释早期 Emoji 的“政治不正确”问题再好不过了，1999 年 Emoji 的前身——软银的第一批彩色表情符号就将人物肤色绘制为浅肤色，因为这种表情符仅在日本流行，这种肤色是“合理”的。
苹果在 2008 年推出的 iPhone OS 2.2 中首次内置 Emoji，仅针对日本用户开放。在这个版本中，苹果继承了软银的设计方案，包括人物肤色。可以说，到这步为止都没问题，因为这是仅日本使用的功能。iOS 5.0 之后，苹果正式将 Emoji 推向大众，这时候的 Emoji 并没有做相应的“中立化”——肤色仍是默认的浅色，“带瓜皮帽的男人”依然保持刻板偏见。
在 Unicode 准备添加肤色支持的时候，就有成员明确反对，认为基于技术中立的原则，Emoji 无需做出改变。但在后来，Unicode 感受到了外界强烈的压力，终于发布支持肤色修饰符的 Unicode 8.0。
Emoji 的初衷是为了丰富表达方式，让干瘪的文本交流变得更加丰满。而现在，种族偏见、政治正确——这些本不应附加在 Emoji 身上的东西，都在有意或无意的情况下成为了它的标签，让 Emoji 从一个阴影走向另一个阴影。
参考文献：
- Wikström P. No one is “pro-politically correct”: Positive construals of political correctness in Twitter conversations[J]. Nordic Journal of English Studies, 2016, 15(2): 159-170.
- 佟德志, 樊浩. 美国“政治正确”的语义流变及其三重向度[J]. 探索与争鸣, 2020, 1(3): 116-123.
- Apple: Add More Diversity to the Emoji Keyboard | Do Something (archive.org)
- Are female emojis sexist and harmful to girls?
- Emoji Timeline – An overview of the history of emojis
- Sweeney M E, Whaley K. Technically white: emoji skin-tone modifiers as American technoculture[J]. First Monday, 2019.
- Robertson A, Magdy W, Goldwater S. Black or White but never neutral: How readers perceive identity from yellow or skin-toned emoji[J]. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2021, 5(CSCW2): 1-23.
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