Deplatforming Norm-Violating Influencers on Social Media Reduces Overall Online Attention Toward Them

从政治家到播客主持人，在线平台系统地封禁（“去平台化”）违反平台准则的有影响力用户。以前对这种干预效果的调查并不确定，因为：1）它们只考虑了少数去平台化事件；2）它们只考虑了公开的互动痕迹（例如，点赞和帖子），而不考虑被动的互动（例如，浏览量）；3）它们没有考虑所有受到去平台化事件影响的用户可能迁移到的所有潜在场所。我们通过对101位有影响力的人物进行165次去平台化事件的纵向准实验研究，解决了这些限制。我们从Reddit帖子中收集去平台化事件，然后手动筛选数据，确保了大量去平台化事件数据的正确性。然后，我们将这些事件与Google Trends和Wikipedia页面浏览量相联系，这些是平台不可知的在线关注度量，可以捕捉公众对特定有影响力的人物的兴趣。通过差异分析法，我们发现去平台化减少了对有影响力的人物的在线关注度。在12个月后，我们估计，在Google上，去平台化的影响使得对有影响力的人物的在线关注度降低了63%（95% CI [-75%,-46%]），在Wikipedia上降低了43%（95% CI [-57%,-24%]）。此外，由于我们研究了100多次去平台化事件，我们可以分析在哪些情况下去平台化的影响更大或更小，揭示了这种干预的细微差别。值得注意的是，我们发现无论是永久去平台化还是临时去平台化都会减少对有影响力的人物的在线关注度。总的来说，这项工作有助于不断努力探索内容管理干预的有效性，推动平台治理远离猜测。

论文旨在研究在线平台对违反平台规则的有影响力用户进行封禁（deplatforming）的效果，包括封禁的影响范围、影响程度以及不同情境下的影响差异。

通过对165个封禁事件和101个有影响力用户的长期研究，论文发现封禁事件会显著降低用户的在线关注度，无论是永久封禁还是临时封禁都会产生影响。同时，论文还提出了一种新的研究方法，通过链接Google Trends和Wikipedia页面浏览量等数据来衡量用户的在线关注度，以此避免了只考虑用户活跃度而忽略被动关注度的问题。

论文采用了大规模的数据集和严格的数据筛选方法来确保研究结果的准确性；论文提出的新的研究方法可以为后续的相关研究提供参考；论文还分析了不同情境下封禁事件的影响差异，为平台治理提供了更具体的建议。

在相关研究中，也有一些关于在线平台封禁事件的研究，如："The Effect of Deplatforming on User Migration: Evidence from Gab"、"Deplatforming and the Future of Online Speech"等。