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arXiv · Human-Computer Interaction· Zhiyi Zhou, Kyrie Zhou
· 1 天前

理解受众变化:小红书上因果归因与边界管理

Making Sense of Audience Change: Causal Attribution and Boundary Management on Xiaohongshu

预印本 · 尚未经过同行评审

AI 导读

分析小红书262条评论发现,用户对社区变化的归因与边界管理策略强相关(Cramer's V = .583)。

摘要 · AI 翻译

推荐驱动平台不仅能重塑用户看到的内容,还能重塑谁变得可见以及社区边界如何被协商。我们考察了小红书上围绕一次被感知为世界杯相关的受众涌入所展开的讨论,以理解用户如何归因社区变化,以及这些解释如何与边界管理策略相关联。我们采用研究者主导的主题分析、结构化编码和基于置换的关联分析,分析了来自八个高互动帖子的262条评论。用户将个性化描述为既是社会分隔,也是一条可能失效的边界;他们通过受众获取和商业化来解读平台增长,并就性别是否应界定社区成员资格展开争论。在70条带有明确归因和策略的评论中,归因与策略强烈关联(Cramer's V = .583):算法归因集中于技术性边界管理,而社会行动者归因则更多与社会性执行或规范性社会化相一致。这些发现将因果意义建构与边界管理联系起来,并表明受众重构如何在推荐驱动平台上产生治理后果。

中文由 AI 翻译,仅供参考,以原文为准。

来源:arXiv · Human-Computer Interaction · arxiv.org

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