本研究的主要作者为Chao Yu和Drew Margolin，分别来自Northwestern University的Medill School of Journalism, Media, Integrated Marketing Communications和Cornell University的Department of Communication。该研究发表于《Journal of Computer-Mediated Communication》2024年第29卷第6期，文章编号为zmae018。
该研究属于计算机中介传播（Computer-Mediated Communication）与群体间传播（Intergroup Communication）的交叉领域，核心学术背景在于探讨线上讨论空间中的群体动态。传统线下互动中，人们通常先选择与谁交流，再决定说什么；而在社交媒体上，话题本身成为吸引参与者的磁石，导致参与者往往不知道会遇见谁。这种流动性表面上可能削弱群体偏见，但话题本身隐含着群体关联，可能重新引入身份动态。研究旨在提出并验证“话题领地性”（Topic Territoriality）这一新概念，即某一社会群体被认为比其他人更有权就某一话题发言时，该话题便成为“领地”。这一领地性通过个体层面的宣称（claiming）、回避（deferring）和边界巡逻（boundary patrolling）行为涌现，并形成自我强化的反馈循环。研究利用微博在2022年4月28日强制公开用户IP属地这一准自然实验，考察身份线索的公开如何影响与新冠疫情相关讨论中的领地行为。
研究的工作流程主要包括数据收集、测量构建和统计分析三个环节。数据收集方面，研究者通过模拟普通用户浏览行为的Python脚本进行网络爬取，因为微博API的限制较多且效率低下。数据收集聚焦于包含“新冠”关键词以及16个在2022年2月至6月期间发生疫情的中国主要城市名称的微博帖子及其回复。时间窗口为政策实施前后各两个月（2022年2月28日至6月28日）。最终数据集包含112,278条对话轮次（conversational turns），涉及59,621名回复者、9,047篇帖子及6,972名发帖者。由于研究关注对话轮次，没有回复的帖子被排除。
测量方面，IP属地政策被处理为二分类变量，政策实施前用户位置不可见，实施后公开。研究根据帖子中提到的地点与发帖者和回复者的IP属地是否匹配，将“发帖者-回复者关系”分为五类：利益相关者-闯入者（stakeholder–intruder）、闯入者-利益相关者（intruder–stakeholder）、利益相关者-利益相关者、闯入者-闯入者（同群体）以及闯入者-闯入者（不同群体）。其中前两类是分析重点，样本量分别为7,925和22,135。语言毒性通过Google Perspective API测量，涵盖四个属性：毒性（toxicity）、侮辱（insult）、威胁（threat）和身份攻击（identity attack）。API输出0到1的概率分数，表示读者感知到对应属性的可能性。研究者对Perspective API在中文文本上的效度进行了独立验证。话题同质性（topic homogeneity）通过利益相关者参与者在话题中的比例来衡量，均值为0.429。控制变量包括帖子的评论数（对数转换）、点赞数和发帖者的粉丝数，均取对数。
统计分析方面，前两个假设关注用户发布和回复自己或他人话题的概率，采用置换检验（permutation test）构建随机基线，将观察到的概率与1,000次随机打乱后的分布进行比较。后续假设和研究问题涉及政策效应，采用多项逻辑回归（multinomial logistic regression）分析“发帖者-回复者关系”作为因变量的变化，采用线性回归分析语言属性和话题同质性的变化。所有分析均控制了帖子热度相关变量。
研究结果显示，个体更倾向于发布和回复自己“拥有”的话题，支持H1；同时更少参与他人拥有的话题，支持H2。具体而言，个体作为话题利益相关者发布自己话题的平均概率为0.3316，回复自己话题的平均概率为0.3949，均显著高于随机基线；作为话题闯入者发布他人话题的概率比随机基线低0.0177，回复他人话题的概率低0.0218。
政策效应方面，多项逻辑回归显示，政策实施后“闯入者-利益相关者”互动相对于“利益相关者-闯入者”互动的概率显著下降（b=−0.743, SE=0.027, p<.001）。通过估计边际均值可更直观地看到，“利益相关者-闯入者”互动的概率从政策前的0.043上升到政策后的0.055，而“闯入者-利益相关者”互动的概率从0.341下降到0.211。这表明利益相关者更可能去回复闯入者的帖子，而闯入者更不可能去回复利益相关者的帖子，支持H3a和H4a。
语言毒性方面，线性回归中的政策与关系类型交互项显著。政策后，“利益相关者-闯入者”互动的毒性增加了0.012（p<.001），侮辱增加0.008（p<.001），威胁增加0.003（p<.05），身份攻击增加0.010（p<.001）；而“闯入者-利益相关者”互动的毒性降低了0.013（p<.001），侮辱降低0.004（p<.001），威胁降低0.006（p<.001），身份攻击降低0.007（p<.001）。这意味着利益相关者在面对闯入者时变得更加具有攻击性，而闯入者在面对利益相关者时变得更加克制，支持H3b和H4b。
关于总体语言毒性的研究问题（RQ1），政策显著降低了帖子和回复中的毒性、侮辱、威胁和身份攻击。帖子毒性降低0.012，回复毒性降低0.007，其余属性也均有显著下降。这表明尽管利益相关者对闯入者的对抗变得更加有毒，但总体上微博语言文明程度有所提高。
话题同质性方面，政策实施后利益相关者参与者的比例显著增加（b=0.142, SE=0.008, p<.001），支持H5。这说明公开IP属地导致话题内部参与者更加同质化，减少了跨地域的对话和外部支持的可能性。
研究还进行了多种稳健性检验，包括使用政策前后1个月和1.5个月的数据窗口，结果保持一致；排除包含多个地点的帖子后结果无实质变化；随机抽样100名用户验证IP属地与手动地理标签的一致性达到96%。此外，研究还分析了政策对回复速度的影响，发现利益相关者对闯入者的回复更快，而闯入者对利益相关者的回复更慢，进一步支持话题领地性的存在。
研究的核心结论是，话题领地性是一种在线上对话空间中通过个体感知和集体行为涌现的机制。当身份线索变得可见时，利益相关者更积极地宣称话题所有权、巡逻边界并对抗闯入者，而闯入者则更倾向于回避，最终导致话题同质性增加。这一发现揭示了社交媒体政策可能产生的意外后果：虽然IP属地公开总体上改善了语言文明，但利益相关者与闯入者之间的对抗变得更加有毒，且跨群体交流减少，削弱了外部盟友支持的可能性。
该研究的学术价值在于提出了话题领地性这一新的理论框架，将人类领地性理论从物理空间扩展到以话题为中心的线上交流空间，并与同质性（homophily）、社会认同理论（Social Identity Theory, SIT）和社会认同去个体化模型（Social Identity Model of Deindividuation Effects, SIDE）进行了区分。其应用价值在于提醒政策制定者，针对个体行为的透明度政策可能在群体层面产生非预期的聚合效应，增加群体间隔离和对抗，因此在制定在线平台规则时需更加谨慎。
研究的亮点包括：首次系统地定义并操作化话题领地性；利用微博IP属地公开这一真实的政策变化作为准自然实验；结合大规模行为数据和机器学习文本分析；并揭示了总体文明改善与特定对抗升级并存的复杂图景。此外，研究还讨论了话题领地性的边界条件，包括身份被感知为具有更高专业知识或脆弱性、缺乏普遍参与的对抗性社会规范、以及身份线索的可见性，为未来研究提供了方向。