Community Notes 系统可持续性的威胁

Community Notes 正逐渐成为内容 moderation 中的重要选项。Twitter 系统（现为 X）推动的 Community Notes 系统采用桥接算法识别跨政治派别的 user-generated context，通过投票实现共识，旨在从partisan straw中提炼出金色共识。理解 Community Notes 社区的本质尤为重要，特别是当该功能已被多个拥有数十亿用户的平台仿照时。我们寻找 X Community Notes 社区稳定性与破坏性的迹象，并检视除政治仇恨之外驱动用户贡献的动机。我们采用一种新颖的方法，对已发布笔记的影响进行分析，该分析要求笔记被桥接算法视为"有帮助"，从而在 X 上向用户显示。通过回归断点设计（regression discontinuity design）实现此分析，这使得比常规观察数据方法获得更强的因果推断。我们的分析显示，已发布笔记会显著提升后续笔记创作的积极效果。这凸显了当前系统的风险：被视为"有帮助"的笔记比例（因此显示给 X 用户的比例）极低，仅为 10%，且正在下降。这一分析对 X 上的 Community Notes 以及将此方法扩展至其他平台具有重要启示。