论文推荐 Vol. 24｜内容参与能力（Content Engagement Capacity）

Information, Communication & Society

概要

什么样的内容更能引发并维持线上对话？既有研究通常用点赞、分享、评论数等指标衡量内容影响力，但这些指标只能说明一条帖子是否获得了即时关注，却难以说明它是否真正推动了后续讨论。为此，作者提出了一种新的网络分析方法，即内容参与能力方法，Content Engagement Capacity，简称CEC。该方法借鉴合作博弈论，将线上对话视为多位用户和多条帖子共同生成的结果，不再孤立地评估单条帖子，而是结合对话线程中帖子的顺序、位置和回复关系，衡量特定内容特征在引发后续对话中的贡献。

为了展示这一方法的有效性，文章将CEC应用于政治框架研究，并使用ANTMN方法识别Twitter和Reddit政治讨论中的不同框架。研究发现，在2022年美国中期选举的Twitter讨论中，赛马式框架最能引发参与；而在Reddit政治社区中，策略框架具有最高的参与能力。更重要的是，CEC不仅能够衡量哪些内容更能引发讨论，还能揭示这些内容会引发什么样的讨论。结果显示，在Twitter上，特定框架往往会引发同类框架的持续讨论；而在Reddit上，不同框架最终都容易转向政治身份相关的讨论。

总体而言，内容参与能力方法将社交媒体参与从简单的数量指标，推进到对话结构和内容演化的分析。这一方法为研究者提供了一种更细致的、和时间相关的内容分析方法，从而提供了一种理解公共讨论的发展和演化的重要工具。

从参与指标到对话分析

协商民主理论认为，鼓励个体收集信息、交换信息，并认真评估彼此的观点，有助于促进和维护民主的健康发展（Chambers, 2003）。关于政治讨论与政治对话的重要性及其贡献，学者们一直存在分歧（Larrosa-Fuentes, 2020）。例如，Schudson（1997）更重视政治讨论，即政治性谈话。他认为，政治对话往往是随意和自发的，因此可能缺乏意义和理性。也有学者批评这一观点过于简单化，认为它低估了对话在公民之间创造社会资本和社会联系的能力（Scheufele, 2000）。尤其是在网络语境中，学者们指出，政治对话虽然是非正式的，但仍然可以是有意义的，并能够促进政治协商（Masullo et al., 2022; Wyatt et al., 2000）。社交媒体尤其使普通人能够通过发布和分享内容参与政治讨论（Eddington, 2018）。然而，讨论政治并不必然意味着能够吸引他人继续参与对话。事实上，大多数社交媒体帖子都无法引发进一步的对话（Gopalsamy et al., 2017）。

如果社交媒体要为民主参与提供健康空间，那么其中的对话需要具有协商性，而不是有毒的、非理性的（Masullo et al., 2022）。然而，当前衡量对话参与的方式仍然有限，通常依赖于用户“点赞”或分享某条帖子的次数。可是，点赞或分享帖子的含义往往并不清楚（Ward et al., 2023），这些参与行为也不能保证公民会持续投入到协商民主所需要的理性对话之中。因此，在本研究中，我们关注线上对话中的内容影响，尤其关注评论或回复这两种典型的社交媒体或网络论坛功能，因为它们能够促进对话的展开（Evans et al., 2017）。与点赞和分享不同，评论和回复使个体能够表达观点、以有意义的方式与他人互动，并接触不同的观点（Tenenboim & Cohen, 2015）。在协商民主理论的语境下，这类有意义的对话应当促进更丰富的讨论，提升政治协商质量（Mutz, 2006; Scharlach & Halliman, 2023），改善人们对外群体的情感（Marchal, 2022），并减少党派偏见（Wojcieszak & Warner, 2020）。但这些效果的实现需要有意义的对话，而不只是通过点赞和分享来表达浅层认同（Masullo et al., 2022）。当然，线上政治对话，尤其是跨越党派界线的对话，有时也可能变得不文明（Rossini, 2022）。但无论是促进协商，还是引发不文明冲突，我们都认为这些对话在政治上是有意义的。

仅仅关注一条帖子获得的评论数量，只能部分回应上述问题。尽管这种基于指标的方法方便且易于识别，但它至少存在两个方面的局限。第一，“总体性”的参与指标很容易被自动化账号操纵，例如网络喷子和机器人账号（Wang et al., 2024）。第二，只关注指标会遮蔽动态线上对话本身的复杂性（Nikolaev et al., 2016）。具体而言，那些考察内容特征与参与指标之间相关性的研究，往往将分析限制在原始帖子层面。这种做法忽视了回复内容之间的相互依赖关系，从而可能遮蔽对对话性质的重要洞察。然而，仅仅关注总体指标，无法考虑对话线程中其他帖子的活动情况（见图1），也无法说明这样一个事实：有些内容可能通过不断的发布与回复激发持续对话，而另一些内容则可能很快偏离主题，或完全失去关注（Suk et al., 2023）。此外，至少在Twitter上，评论数量只包括直接回复，并不包括嵌套回复，即用户B回复用户C，而用户C回复了原始帖子（图1）。因此，如果只将分析限制在原始帖子层面，就会忽视帖子顺序对后续对话内容所产生的重要影响。我们的方法借鉴了合作博弈论中的思想（Shapley, 1953），以回应这些问题，并在群体共同努力的语境下考察参与。

我们的CEC方法超越了将内容与简单指标相关联的传统做法。它将整个对话树中的内容特征纳入考虑，包括帖子的顺序以及帖子之间的相互连接关系。CEC具有较强的适用灵活性，可以应用于不同类型的内容特征，例如论证强度（Arceneaux, 2012）或情感（Ophir & Walter, 2023）。在本文中，我们以政治框架（Cappella & Jamieson, 1996）为例展示其适用性，因为这一内容特征与本研究的语境高度契合。重要的是，并非所有政治框架都被认为有利于民主健康。议题框架能够将公民的注意力引向政策和治理方案，而策略框架则将政治描绘为一种犬儒化的游戏，可能导致政治怀疑和政治疏离（Walter & Ophir, 2021）。因此，我们不仅考察哪些框架总体上能够引发更多对话，还进一步衡量特定框架的使用是否会促使用户参与更多带有特定框架的对话。这种综合性方法能够更加细致、系统地理解内容特征在社交媒体上的影响。在本文中，这一内容特征具体指框架。相比传统参与指标，我们的方法也更符合其他学者提出的政治协商规范标准（Masullo et al., 2022）。表1总结了我们的方法与传统参与指标之间的比较。

内容参与能力（CEC）方法

我们对CEC方法下“参与能力”的定义和计算，根植于合作博弈论（Cooperative Game Theory）（Shapley, 1953）。可以设想一组用户共同创造对话内容。我们将他们所创造的内容数量，即帖子或消息的数量，称为参与价值。从概念上看，它类似于同一家公司的专业人员组成联盟后共同获得的总收益，也类似于某支球队在一场比赛中打进的进球数。自然，在创造这些总价值或总收益的过程中，联盟中的一些成员可能比其他成员更应获得更多贡献归因。合作博弈论正是通过评估联盟成员对共同目标的边际贡献，来衡量这种相对重要性上的不平衡，并估计如果某些成员不属于公司或团队，总收益会下降多少。通过考虑合作博弈中参与者，即联盟成员的个人边际贡献与联合边际贡献，研究者可以计算每个联盟成员在联盟所获得总价值中的公平份额。例如，一名进球者当然应当因进球获得大量功劳，但并不是全部功劳：助攻球员同样重要；事实上，所有发起进攻、避免丢失球权，并最终促成进球的球员，都应当因这一进球获得一定功劳。同样，我们将具有参与性的、持续进行的线上对话理解为一种群体共同努力。要理解单个帖子的贡献，我们也必须同时理解对话中的其他部分。

在这一框架下，既有关于参与能力的研究主要致力于量化不同用户对于线上平台成功的相对贡献，并将线上平台视为一系列对话线程的集合（例如，Gopalsamy et al., 2017）。在这一语境中，研究关注的并不只是每个用户贡献了多少帖子，即他们创造的总“价值”，而是每个用户的帖子在多大程度上能够吸引其他人继续贡献更多内容，从而增加集体价值。因此，那些能够引发最多回复，而不是最多点赞的用户，会获得最高的参与能力。尽管参与可能同时受到用户特征和内容特征的影响（见 Lu & Lee, 2021; Thorson & Wells, 2016），但本文在原有参与能力方法的基础上进行了扩展。原有方法主要关注用户层面的分析，即哪些用户最应该因维持对话而获得贡献归因；而本文进一步考察内容特征吸引其他内容继续出现的能力。基于此，我们提出以下研究问题：

RQ1：哪些内容特征，特别是哪些框架，具有吸引用户参与对话的能力？

RQ2：每一种框架在引发使用特定框架的对话方面具有怎样的能力？

原始参与能力的计算

Nikolaev及其同事（2016）将合作博弈理论置于网络联盟的语境中进行概念化。在这种网络联盟中，同一批参与者可能在多个场合与他人互动，并多次作出贡献。在他们的方法中，论坛用户共同生成参与价值。如果他们发布的帖子能够吸引其他人继续发帖，那么他们就在促进论坛增长，并通过正外部性效应提升论坛的参与能力（Katz & Shapiro, 1985）。一个用户的参与能力，是指该用户基于其所参与的所有对话线程，在整个论坛吸引帖子能力中的份额。需要注意的是，那些虽然作出贡献但从未收到回复的用户，其参与能力为零。事实上，如果一个论坛只由这类成员构成，它就不会继续增长。

在形式化层面，一个k-联盟可以被理解为一种对话树结构的数学模型，它表示参与合作博弈的行动者按照特定顺序出现的一段连续连接序列。相关模型会考察每个参与者在对话树中出现的位置、出现次数，以及该联盟整体创造的价值，并根据这些位置和顺序对总价值进行公平分配（Nikolaev et al., 2016）。这一组参数化的博弈论生成函数既包含传统的Shapley值，也包含del Pozo等人（2011）提出的基于网络博弈的函数形式。

将其应用于传播对话树时，参数α ∈ [0, 1] 捕捉的是内容贡献者之间的参与份额权衡关系，也就是当某些帖子吸引了更多后续回复时，贡献归因应当如何在不同前序帖子之间分配。如果一条新帖子是对多个连续前序帖子的回应，那么它的直接前序帖子会因吸引这条新帖子而获得更多功劳，而更早的前序帖子所获得的功劳则会依次按照α、α²、α³等系数递减。在本文中，作者选择α = 0.8。这一设定意味着，在回复树中，一条帖子之前的五个直接前序帖子会获得吸引该后续帖子的主要功劳，而更早的帖子只会获得较小份额的贡献归因。

新的推进：内容层面的分析

本文进一步将参与能力的计算从用户层面扩展到内容层面。原有方法关注哪些用户更能吸引他人继续参与讨论，而本文关注哪些内容特征更能推动对话延续，例如某种政治框架是否更容易引发后续回复，或是否更容易引发另一种特定框架的回应。作者将整个语料中的对话理解为许多帖子之间的“吸引—被吸引”关系。每一对帖子都代表前一条帖子在多大程度上促成后一条帖子出现。通过计算所有对话树中的这些关系，研究者可以得到每条帖子在吸引后续内容方面的参与份额。

接下来，作者不再只把这些参与份额归因给发帖用户，而是进一步归因给帖子中的内容特征。如果一条帖子包含某种政治框架，那么这条帖子获得的参与能力就可以部分归属于该框架。汇总所有包含该框架的帖子后，便可以估计这种框架总体上吸引后续对话的能力。为了回答RQ2，作者进一步考察内容特征之间的定向关系，也就是一种框架更容易引发什么类型的后续回复。

为了应用这一方法，研究者需要完成三个必要步骤：

步骤1：数据结构

使用这一方法的基本前提，是研究者必须收集基于对话线程的会话数据，因为这类数据对于构建对话树是必要的。因此，如果研究者只有原始帖子，而没有后续对话，那么这一方法就不可行。

步骤2：内容特征分类

在获得基于对话线程的会话数据之后，研究者需要对所有文本中感兴趣的内容特征进行分析。尽管研究者可以根据自身理论需求选择不同的内容特征，但本文关注的是政治框架。为此，作者采用了一种已经过验证的自动化框架识别与测量方法，即主题模型网络分析方法，Analysis of Topic Model Networks，简称ANTMN（Walter & Ophir, 2019a, 2019b）。

步骤3：计算内容参与能力

研究者应当使用前文介绍的公式，分别计算每一种已识别内容特征的参与能力，并分析这些内容特征如何吸引其他内容特征继续出现。

应用一：Twitter 2022 中期选举

数据

本文的第一个应用案例关注2022年美国中期选举期间的Twitter对话。由于Twitter在2023年7月才更名为X，而本文数据采集发生在Elon Musk收购之前，因此作者仍将该平台称为Twitter。研究者通过Academic Twitter API v2收集数据，检索关键词为“midterm election”和“2022 midterm”，时间范围为2022年9月1日至2022年10月19日。根据Twitter API的说明，平台不仅将对原始推文的直接回复视为同一场对话的一部分，也会将该线程中的后续嵌套回复纳入同一对话。也就是说，每条源自或关联于最初推文的内容，都会被赋予相同的conversation_id。因此，研究者可以通过conversation_id追踪所有相关回复，并据此划分对话线程。随后，作者通过连接发帖用户和被回复用户之间的关系，构建对话图，以呈现谁在回复谁。

最终，研究共获得39,683个对话线程，即原始帖子。这些原始帖子由122,220名用户发布，并引发了1,325,500条回复。这些回复来自530,966名不同用户，其中也包括原始发帖用户。平均而言，每条推文大约获得33.40条评论。

ANTMN分析

作者使用ANTMN方法分析Twitter数据，包括原始帖子和回复，共1,365,183条文本（Walter & Ophir, 2019a, 2019b）。ANTMN是一种用于识别政治框架的自动化方法，既有研究发现它在政治框架识别中尤其有效（Walter & Ophir, 2021），并且已经被应用于社交媒体数据（Walter & Ophir, 2019a, 2019b; Ophir et al., 2023）和在线评论数据（Wang et al., 2024）。这一方法包括四个步骤：主题建模、主题网络构建、社群检测和定性分析。在本研究中，作者首先使用潜在狄利克雷分配模型，即LDA，对大规模文本数据进行无监督主题识别（Blei et al., 2003）。为了优化模型，作者进行了严格的5折交叉验证，测试了不同的主题数量和alpha超参数组合。最终，基于困惑度得分，作者选择了表现最佳的模型，识别出25个主题，并使用2/25作为alpha超参数。模型优化和建模均在R中完成。

CEC计算

内容参与能力的计算算法由Python实现。作者首先根据对话线程构建图结构。在这一图结构中，节点代表消息；如果一条消息回复另一条消息，二者之间就存在一条边。为了确保每个对话线程都对应一个连通图，作者提取了最大连通成分。一般而言，一个对话线程可以被表示为一个有向无环图。随后，作者根据前文提出的参与能力计算方法，计算每条消息及其内容特征在吸引后续回复中的贡献。算法会从对话图的根节点出发，沿着回复路径遍历整个对话树，并记录每个后续节点受到哪些前序节点的吸引，以及这些节点之间的距离。这样，每个节点都包含了它被哪些前序帖子吸引的信息。之后，作者汇总这些信息，并计算每个节点的参与能力。在本研究中，作者将递减参数设为0.8。这意味着，在回复树中，一条消息之前的五个直接前序消息会获得吸引这条后续消息的主要贡献归因，而更早的消息只获得较小的贡献份额。

结果

如图2所示，ANTMN分析识别出四种框架。作者在仔细阅读每个主题的高频词和代表性帖子后，将这些框架命名为：竞赛框架，犬儒框架，表现框架，以及议题框架。其中，竞赛框架包括选民、选战等主题；犬儒框架包括对新闻媒体和政治人物的攻击，以及与特朗普有关的阴谋论等争议性内容；表现框架和议题框架则更多关注政治政策和政治人物的观点。这些框架与既有政治框架研究相一致（Cappella & Jamieson, 1997; Walter & Ophir, 2021）。议题框架关注政治的实质层面，例如候选人提出的政策、他们对不同议题的立场、围绕这些议题展开的辩论，以及民选官员所作出的重要决策。策略框架则强调政治竞选中的策略性和竞争性因素，包括候选人行动背后的动机、公众形象和行为、个人特质，以及他们在选战中的得失，也就是Cappella和Jamieson（1997）所说的“赛马式”报道。虽然这些类别在社交媒体语境中是否都应被称为框架，仍可能存在争议，但既有研究已经发现，选举周期中的社交媒体对话确实会呈现出类似的话语模式（Walter & Ophir, 2019a, 2019b）。因此，结合理论和既有研究，本文将四种框架进一步理解为两类更大的理论类别：表现框架和议题框架对应议题框架，竞赛框架和犬儒框架对应策略框架。

为了保证内容参与能力计算的准确性，作者还为每个文档加入了“其他”类别。该类别用于容纳那些无法归入主要主题分布的剩余内容，尤其是LDA中常见的、没有实质理论意义的语言性噪音或模板化主题（Walter & Ophir, 2019a, 2019b）。各主题的高频词和代表性推文见附录表A1。

在呈现内容参与能力结果之前，作者首先展示了数据的重尾分布特征。如图3所示，这一结果与既有研究一致（例如 Goel et al., 2016）：Twitter上的内容贡献呈现明显的长尾分布，即少数用户贡献了大部分内容。

接着，作者呈现了每种框架的内容参与能力。如图4(a)–(d)所示，长尾分布再次表明，在所有框架中，只有少数用户具有较高的继续吸引对话的能力。图中显示，大约有10,000名用户的参与能力大于1。此后，绝大多数用户的参与能力都很低，大约为0.1或更低，并且曲线在10,000名用户之后出现明显下降。这一模式在所有图中都保持一致。

随后，作者考察哪些框架更有能力引发更多对话。首先，从所有对话中各框架的平均占比来看，犬儒框架占比最高，为33.30%；其次是议题框架，占19.82%；竞赛框架占16.18%；表现框架占11.85%；其他类别占18.82%。

针对RQ1，作者分析哪些框架能够推动不同程度的参与。结果显示，围绕竞赛框架的讨论具有最高的加权平均内容参与能力。具体来说，1个单位的竞赛框架内容，能够在同一对话线程的后续贡献中吸引0.197个单位的被参与内容。其次是表现框架，能够吸引0.1616个单位；犬儒框架为0.1614个单位；议题框架为0.1576个单位。

针对RQ2，作者进一步考察每种框架在对话流动中吸引其他框架的能力。如表2所示，所有框架都表现出较强的自我吸引能力，也就是说，某一种框架往往更容易引发同类框架的后续回应。这一结果与既有研究的预期一致（Brady et al., 2021）。

进一步看不同框架之间的单位参与能力分布，研究发现，在本数据集中，竞赛框架和犬儒框架更容易自我强化，也较不容易将回应者的注意力引向其他话题。相比之下，议题框架和表现框架虽然看似更关注政策和治理内容，但它们更倾向于吸引与犬儒框架相关的后续内容，比例分别为23.53%和25%。作者在后文进一步讨论了这一发现的理论意义。

应用二：政治类 subreddits

数据

第二个应用案例关注Reddit上的政治讨论。作者使用R语言中的RedditExtractoR包，从四个政治相关的subreddit中收集数据，分别是r/politics、r/politicaldiscussion、r/progressive和r/conservatives。由于Reddit API目前每个subreddit最多只能抓取1000条帖子，但对评论数量没有限制，因此作者在收集数据时按照“top”排序，以尽可能获得参与度最高的帖子。尽管存在这一限制，最终数据仍然相当可观。研究共获得3,991条帖子，以及1,127,499条评论，涉及271,101名不同用户，包括评论用户和被评论用户。所有对话发布于2011年9月21日至2023年12月15日之间。四个subreddit的数据描述见表3。其中，r/politics的平均每帖评论数最高，为488.49条；r/progressive的平均每帖评论数最低，为50.53条。

Reddit上的对话图构建方式与Twitter不同。Twitter主要依靠conversation_id识别同一对话线程，而Reddit本身提供了评论层级和连接关系的标识。作者首先筛选出评论数据。每条评论都有一个comment id，用来表示它在对话线程中的位置及其与其他评论的关系。例如，“1”表示某个帖子的第一条回复；“1_1”表示对第一条回复的第一条回复；“1_1_1”则表示对“1_1”这条评论的第一条回复。如果出现新的子线程，标识可能变为“1_1_2”，其后续评论则会继续被标记为“1_1_2_1”“1_1_2_1_2”等。通过这种层级化标记，研究者可以清楚地还原一个讨论线程内部的对话结构和回复关系。

Reddit数据的ANTMN文本分析过程与Twitter相同。作者共分析了131,490条文本，并根据困惑度得分选择了25个主题和2/25的alpha参数。每个主题的高频词见附录表A2。

CEC算法和计算程序也与Twitter数据相同。在根据对话线程构建图结构时，作者删除了包含不连通成分的线程。最终进入分析的数据包括3,987条帖子和1,250,557条评论。

结果

如图5所示，ANTMN分析在Reddit数据中识别出三种框架。通过对主题及其相关内容进行定性分析，作者发现，除了Twitter数据中也出现的议题框架和策略框架之外，Reddit用户还使用了第三种框架，即身份框架。其中，议题框架主要关注政策内容；策略框架主要关注选举动态、选民行为和党派认同；身份框架则涉及围绕身份展开的政治化争论，包括媒体认知、观点冲突和文化冲突等。与Twitter数据的处理方式相同，作者还加入了“其他”类别，用于容纳文档中无法归入主要主题分布的剩余内容，以保证CEC计算的准确性。

与Twitter数据一致，Reddit数据同样呈现出明显的长尾分布。如图6所示，少数用户贡献了Reddit上大部分内容。随后，作者分别呈现了每种框架的内容参与能力。如图7(a)–(c)所示，大约有10,000名用户的参与能力大于1。此后，绝大多数用户的参与能力都很低，大约为0.1或更低，并且图中在10,000名用户之后出现明显下降。这一模式在不同框架中都较为一致。

接着，作者考察哪些框架总体上更能引发讨论，即RQ1。从所有帖子中的平均内容占比来看，身份框架占比最高，为45%；其次是议题框架，占22%；策略框架占21%；其他类别占12%。CEC结果显示，策略框架具有最高的加权平均内容参与能力。具体而言，1个单位的策略框架内容，能够在后续对话中吸引1.14个单位的回复内容。其次是身份框架，能够吸引1.02个单位；议题框架为0.92个单位；其他类别为0.68个单位。

最后，作者考察不同框架如何吸引自身或其他框架，即RQ2。如表4所示，与Twitter上较强的自我维持模式不同，Reddit上的政治讨论更容易在不同话题之间转换。研究发现，无论是议题框架、策略框架还是身份框架，都更容易吸引与身份框架相关的后续讨论。

讨论

本文提出并应用了一种评估社交媒体内容吸引线上对话能力的新方法，即内容参与能力方法，Content Engagement Capacity，简称CEC。尽管这一方法具有较强的灵活性，可以应用于不同的理论语境，但本文主要关注政治框架在Twitter和Reddit上吸引用户参与对话的能力。第一项分析考察了Twitter上围绕2022年美国中期选举的讨论，第二项分析则关注政治类subreddit中的更广泛政治讨论。

本文的方法不同于既有研究。以往研究通常通过考察内容特征与参与指标之间的相关性来评估社交媒体上的内容影响力，例如点赞数、分享数和评论数（Heiss et al., 2019; Tenenboim, 2022）。这类传统方法通常假设，更高的参与指标意味着更大的内容影响力和受欢迎程度。然而，这些方法的局限在于，它们忽视了对话中内容之间复杂的相互作用及其演化过程。相比之下，CEC方法关注的是内容在持续进行的线上对话中促进参与的能力。

CEC方法不仅从绝对数量的角度理解和操作化内容影响力，而且将整个对话线程纳入分析，尤其关注讨论的结构和顺序。更重要的是，本文不仅衡量不同框架总体上吸引对话的能力，还进一步检验哪些框架会引发哪些框架的后续参与，包括是否会引发同类框架的继续出现。换言之，CEC能够判断某一特定框架的使用，是会维持更多同类框架的对话，还是会将对话转向其他框架；如果发生转向，也可以进一步识别转向了哪些框架。在政治对话语境中，协商民主理论认为这类对话对于民主健康具有关键意义（Chambers, 2003）。因此，本文考察政治框架在总体上以及在特定框架之间引发更多参与的能力。

尽管本文的主要关注点是方法本身的提出和验证，但研究结果也为未来关于政治协商，尤其是政治对话，以及政治框架的讨论提供了重要理论启示。CEC计算结果显示，在两个平台上，即使对话最初围绕政策和议题展开，它们也往往会转向更加由身份驱动的争论。这类对话即便能够促进跨群体互动，也可能使党派支持者接触到更极端、更有毒的内容，而这些内容往往强调身份政治和冲突（Bail, 2022）。在本文结果中，即便是那些最初聚焦议题的对话，也经常引发与身份政治相关的后续参与。而议题框架长期以来被认为更有利于协商民主（Cappella & Jamieson, 1996）。这一发现显示，CEC能够揭示政治框架如何引发具有复杂民主后果的对话，这些后果既可能是积极的，也可能是消极的。单纯计算参与指标无法识别这类细微的动态过程。换言之，CEC不仅提供了更全面的参与测量方式，也能够推动传播理论和社会理论的发展。

同样，CEC也使作者能够识别Twitter和Reddit对话之间的有趣差异。两个平台都表现出一定的框架自我吸引倾向，也就是说，使用某一框架往往更容易引发他人继续使用同一框架。但不同平台上的框架使用方式并不相同。例如，在Twitter上，对话往往会产生更多犬儒框架；而在Reddit上，即使是围绕议题展开的对话，也经常转向身份框架。这些发现一方面可以由不同平台吸引的用户类型来解释，另一方面也与各个平台独特的功能和可供性有关。Twitter严格的字符限制可能促成一种不文明的讨论环境（Theocharis et al., 2020）；而Reddit虽然也经常承载争议性讨论，但相对而言更有利于协商式的政治互动（Treen et al., 2022）。这一对比说明，在分析线上政治对话时，必须重视不同平台之间的差异。

虽然超出了本文范围，但CEC未来可以与其他方法结合，帮助研究者同时从用户层面和内容层面更稳健地理解线上参与。尽管本文关注的是内容，但其计算仍然可以聚合到用户层面。因此，研究者可以将CEC分析与用户吸引他人参与的能力测量结合起来（Nikolaev et al., 2016），进一步分析内容与用户之间的互动关系。研究者也可以事先识别特定用户群体，例如社交机器人（Wang et al., 2024），再比较不同用户类别之间的内容参与能力。未来研究可以利用CEC整合用户层面和内容层面的分析，以揭示线上对话中更细致的模式。例如，可以考察群体内部用户是否更容易展开和谐对话，或者跨党派用户之间是否更容易产生不文明对话。

原文信息

文献来源：Wang, R., Ophir, Y., Semenov, A., & Nikolaev, A. (2025). Content engagement capacity: a network-based approach for evaluating the ability of frames to facilitate political online conversations. Information, Communication & Society, 28(15), 2831-2850.

图表补充