【摘要】[目的/意义]在新兴科学技术传播过程中，社交机器人已成为舆情引导不可忽视的行为主体。通过分析微博平台上“ChatGPT议题”相关发帖信息，了解社交机器人对网民负面情绪的传染机制，为新兴科学技术舆情治理提供建议参考。[方法/过程]首先使用XGBoost模型识别微博社交机器人，然后利用Text2emotion进行细粒度情绪分析，最后构建向量自回归模型（VAR）并进行格兰杰因果检验、脉冲响应分析、方差分解，考察不同负面情绪中社交机器人、意见领袖、公众间情绪传染的方向和强度随时间的演变。[结果/结论]社交机器人显著增加了新兴科学技术传播舆情的不确定性，对于公众不同类型的负面情绪具有差异化的引导作用。在悲伤情绪中，二者存在双向情绪传染现象且强度无显著差异。在愤怒情绪中，二者存在双向情绪传染现象但强度随时间动态演变；在最优滞后期前，社交机器人情绪传染的强度较高，随着时间推移，社交机器人影响式微，公众处于主导地位。社交机器人具有双重身份，是情绪极化的操纵者抑或是民情放大器。在新兴科学技术传播的早期阶段，应预防社交机器人对公众和意见领袖愤怒情绪的引导，或将触发人类用户极化的情绪反应。