【摘要】随着消费者文化需求的日益增长，互联网上不断涌现出大量的数字文化产品(例如，小说、歌曲等)。本研究基于积极心理学理论，从消费者心理层面探索了这些数字文化产品获得成功的原因。借助自然语言处理和机器学习算法，我们开发了一种可以自动化地从数字文化产品的文本内容中提取积极心理主题特征的方法。随后，我们将该方法应用于大规模网络文学作品样本(N=18742)，提取了24种积极心理主题(例如，智慧、勇敢、善良、团队、希望等)和典型词语，从而构建了代表作品中积极心理主题特征的变量。实证研究结果表明，数字文化产品中所反映的积极心理的强度和多样性均对产品流行度有显著的正向影响。本研究不仅从积极心理学的理论视角揭示了文化产品产生流行的原因，同时也为相关营销管理实践提供了方法支持和指导建议。