从社交媒体中提取集体行动中的参与度

社交媒体在动员集体行动方面发挥着关键作用，具有推动个人积极参与解决全球性挑战的潜力。然而，由于缺乏关于社交媒体用户在集体行动中参与程度的细粒度且大规模的真实依据，定量研究受到限制。为克服这一限制，我们提出了一套新型文本分类器，用于从社交媒体帖子中识别集体行动参与的表达，采用与主题无关的方式。我们的分类基于社会运动动员化理论框架，捕获参与并将其划分为四个层次：识别集体问题、参与行动号召、表达行动意图以及报告实际参与。我们通过众包构建了 Reddit 评论的标注训练数据集，并用于训练 BERT 分类器和微调 Llama3 模型。我们的发现表明，较小的语言模型可以可靠地检测到参与的表达（加权 F1=0.71），在捕捉参与的细微层次方面与更大模型相抗衡。通过将我们的 methodology 应用于 Reddit，我们说明其作为与主题建模、立场检测和关键词方法相比较，能够有效地对在线社区进行创新性特征化。我们的框架为计算社会科学研究提供了新的可靠标注来源，用于探讨集体行动的社会动态。