揭示互联网隐藏价值：基于 Reddit 高赞内容的可求性行为实证研究

在线空间的 moderator 的主要任务之一是制定规范，即为其社区的用户行为创建共享规范。平台设计原则强调重要性在于突出显示遵守规范的示例并明确声明社区规范。然而，规范和价值因社区而异，并且超出内容层次属性，使得平台和研究人员难以提供自动化方法来识别被突出显示的可求性行为。当前检测可求性的自动化方法仅限于 prosocial 行为的度量，但我们不知道这些度量是否完全捕捉了社区所看重的价值范围。在本文中，我们使用 upvote（表达社区批准）作为可求性的代理，并检查 2016 年和 2022 年跨 80 个热门 subreddit 的 16,000 条高赞评论。使用大型语言模型，我们提取这两年在社区中出现的频率，从而编译出 2016 年和 2022 年分别包含 64 和 72 个宏观、中观和微观价值的集合。此外，我们发现现有的计算模型不足以捕捉我们提取的价值的 82%。最后，我们展示我们的ethods 不仅能提取来自先前分类学中定性识别的大部分价值，还能发现实际鼓励的新价值。我们的发现凸显了超越既有 prosocial 测量的细粒度可求性模型的必要性。这一工作对改进 moderator 对其社区价值的理解，以及提供一种可以规模内容分析为定性方法所补充的框架具有深远意义。