Civic Signal Observatory

Threads 公開行為的集中與擴散,正在如何變化?

留友封觀測站用匿名聚合資料整理可觀察的行為模式

本期資料正在載入中。

--

本期重點

把趨勢、分類與協調信號整理成可以直接讀懂的結論。

載入中。

四個關鍵數字

可分析趨勢與來源活躍狀態的時間範圍不同,兩者不可直接相加。

0

被封鎖或檢舉的事件

載入變化中。

納入趨勢計算的封鎖與檢舉事件,代表這段時間已收到的可分析事件總量。

0

帳號觀測筆數

這是累積估計值,沒有每日趨勢線可比較。

在高信號、重複敘事的樣本中被封鎖或檢舉的帳號觀測筆數;可用來觀察敘事是否被多筆帳號觀測放大,不代表跨批次去重後的人數。

0

資料來源數

這是觀測窗累積值,沒有每日趨勢線可比較。

已能進入分析的匿名來源數;數字越高,越能降低單一來源偏誤。

0

可用資料批次

這是觀測窗累積值,沒有每日趨勢線可比較。

已通過整理、可用於趨勢與分類呈現的匿名資料批次。

檢舉分類

使用者檢舉事件依 Threads 原生檢舉流程整理;同義或歷史路徑差異會合併標示。

載入中。

事件量趨勢

匿名事件量、封鎖、檢舉與來源數的時間序列。具名外部事件與社群內生高熱議題另列於下方卡片。

載入中。
載入中。

議題關聯判定

把「新聞事件可對照的討論」和「站內自己燒起來的討論」分開看。目前這裡只做時間與話題對照;是否有人刻意帶風向,需要更多操作跡象證據。

載入中。

延伸閱讀

方法公開

分析方法論

信號計算方式、門檻定義、資料限制

內容整理中,等資料定義與呈現方式修正後再公開。

每月整理

月報彙整

每月公開摘要,適合媒體與研究者引用

內容整理中,等資料校正與月報格式穩定後再公開。