抖音上的紧密程度：算法社区中的联系强度与情感动态
社会与信息网络
2026-03-25 v1
摘要
是否存在基于算法驱动的短视频平台（如抖音）上形成真实社区的问题尚未得到定论，由于用户交互往往简短、分散且难以追踪。基于联系强度和在线社区形成理论，我们检查了饮食失调 (ED) 话语在抖音上的行为和情感特征是否表现出紧密联系的特征，包括更频繁、相互且情感强烈的交互。在本文中，我们分析了 43,040 条 ED 相关视频和超过 560,000 条评论，以及一个非 ED 对比数据集。我们发现，在用户对之间，交互频率更大与更积极的情感表达相关，ED 相关对话中的这一模式被放大。这一趋势也在语言上得到体现，交互频率更高的配对展示出更积极的语调。同时，关系的起始方式很重要：以积极交互开始的配对通常会继续保持大部分积极，而以消极方式开始的配对虽然可能增加一些积极的交互，但很少变得主要积极。为加语境，我们将 ED 视频分为三类内容类型（复原-积极、ED-积极和 ED 经历），发现每类都呈现出不同的情感交互模式。这些发现表明，在抖音上的 ED 话语中可以出现密集且情感结构化的关系。更广泛地说，我们的工作提供了算法驱动的短视频平台上社区样本关系如何形成和持续的首个实证示例之一。
引用
@article{arxiv.2603.22504,
title = {Tied In on TikTok: Tie Strength and Emotional Dynamics in Algorithmic Communities},
author = {Charles Bickham and Minh Duc Chu and Arianna Yuan and Valerie Lookingbill and Ehsan Mohammadi and Stuart Murray and Kristina Lerman and Emilio Ferrara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.22504},
year = {2026}
}
备注
14 pages, 9 Figures, 4 Tables