《International Journal of Mental Health and Addiction》：Ephemerality as Stigma in Algorithmic Contexts: Moderation and User-Driven Deletion of Nonsuicidal Self-Injury Content on TikTok
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为了解决社交媒体平台（如TikTok）上非自杀性自伤(NSSI)相关内容的可见性问题，研究人员开展了一项量化研究，分析了973个相关视频的留存与消失。研究发现，使用成瘾性语言、包含触发警告或展示伤痕（尤其是新近伤痕）的视频，更容易随时间变得不可见（即短暂性）。这项研究揭示了用户自发删除（预期性污名）与平台内容审核（执行性污名）如何共同作用，使污名化心理健康的讨论在网络空间消失，强调了算法环境对线上支持性社区的深刻影响。
想象一下，当你被负面情绪压得喘不过气，感觉与世界格格不入时，打开手机，一个短视频平台或许成了你唯一的倾诉窗口。在这里，你能找到与自己有相似经历的人，通过分享非自杀性自伤(Nonsuicidal Self-Injury, NSSI)的经历和伤痕，寻求理解和社区支持。然而，这些记录着真实痛苦与挣扎的视频，常常像晨露一样，悄然蒸发——它们或被发布者自己删除，或被平台的“无形之手”移除，消失得无影无踪。这种现象，在数字时代被称为“短暂性(Ephemerality)”。在TikTok这个全球年轻人聚集的短視频平台上，关于NSSI的讨论为何如此脆弱？哪些内容更容易“被消失”？这背后又反映了怎样更深层的心理与社会议题？
发表在《International Journal of Mental Health and Addiction》上的一项研究，将镜头对准了这一隐秘角落。研究者敏锐地指出，社交媒体已成为精神健康信息寻求和同伴支持的重要空间，尤其对于那些难以获得传统医疗资源的人而言。NSSI作为一种影响全球13%年轻人和17%青少年的公共健康问题，在社交平台上被广泛讨论，但影响其讨论可见性的因素尚不明晰。更关键的是，这种内容的消失并非偶然，它可能源于用户对污名的担忧而主动删除（一种“预期性污名”），也可能源于平台基于社区准则的自动或人工审核（一种“执行性污名”）。这两种力量交织，共同塑造了线上精神健康话语的生态系统。为了探究这个“消失”的过程，研究团队对TikTok平台上与NSSI相关的视频展开了一项系统的分析。
为了回答核心问题，研究人员主要采用了以下关键方法：1) 数据采集：通过TikTok Research API，在2024年4月至7月间，从16个经算法训练和滚雪球采样确定的NSSI相关标签中，抓取了初始的5019个视频。经过人工审核（确保内容为英文且与NSSI相关）和数据清洗，最终得到包含973个视频的完整数据集。2) 短暂性监测：采用滚动监测策略，在视频被采集3周后检查其状态，将视频区分为“短暂性”（已不可用）和“非短暂性”（仍可用）。3) 内容分析：对视频的音频、视觉和文本特征进行编码分析，构建了包括成瘾性语言、算法语(Algospeak)、信号传递、可见伤痕、明确的NSSI语言和触发警告在内的六大类、24个子代码的编码表。4) 统计分析：通过曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U test)、卡方检验(Chi-square test)和逐步逻辑回归(Stepwise logistic regression)等方法，检验用户互动数据、视频内容特征、用户档案特征与视频短暂性之间的关联。
结果
用户互动与短暂性的关联
分析发现，视频的点赞、评论、分享和观看量等用户互动指标，在短暂性和非短暂性内容之间没有统计学上的显著差异。这意味着，一个视频是否会“消失”，并不取决于它有多“火”或吸引了多少互动。初步的单变量分析暗示短暂性内容获得的互动可能略少，但在控制多重比较后，这种差异并不显著。后续的多元逻辑回归模型也确认，用户互动指标并非预测视频短暂性的有力因素。
观察到的内容特征
研究人员对视频内容进行了细致的编码。在973个视频中：
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约三分之一(33.7%)的视频使用了明确的NSSI语言，如直接提及伤痕(17.5%)、自伤方法(4.1%)或自伤行为本身(11.0%)。
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31.7%的视频使用了“成瘾性语言”，将NSSI类比为物质使用障碍，其中19.5%的视频讨论“保持清醒/戒断”，9.1%提及“复发”。
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32.3%的视频使用了“信号传递”，即通过圈内人才能理解的隐晦方式提及NSSI经历，例如暗示特定身体部位(7.1%)、特定衣物(6.1%)或使用俚语(9.6%)。
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27.1%的视频使用了“算法语”，即通过替换字母（如用“sh”代指self-harm）、使用符号或数字来规避平台的关键词审查。
观察到的内容特征与短暂性的关联
哪些内容更容易消失？卡方检验和逻辑回归分析共同揭示了几类“高危”特征：
- 1.
成瘾性语言：使用此类语言（尤其是“复发”相关）的视频，其短暂性的发生比(Odds Ratio, OR)是非短暂性视频的2.64倍。
- 2.
可见的新鲜伤痕：视频中若出现新近的、未经愈合的伤痕图示，其短暂性的OR为2.59。
- 3.
触发警告：包含触发警告（如“慎入”、“TW”）的视频，短暂性的OR为2.63。
- 4.
信号传递（圈内人引用）：使用只有NSSI社群成员才能理解的隐晦表达，与短暂性显著相关(OR=1.94)。
一个有趣的发现是，讨论“保持清醒/戒断”的内容以及展示已愈合的伤痕，反而与更低的短暂性风险相关(OR分别为0.34和0.13)。这暗示平台的审核系统可能倾向于保留那些看似“康复导向”的叙述。此外，研究发现当“已愈合伤痕”与“信号传递”同时出现时，两者可能产生协同效应，极大增加视频短暂性的风险（交互作用OR=30.58），表明审核系统可能综合考量内容的多种特征。
用户档案特征与短暂性的关联
研究还发现，视频的短暂性与发布者账号的特征有关：
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用户发布的视频总数与短暂性呈显著负相关。发布视频越多的用户，其内容越不容易消失(OR=0.46)。
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相反，用户的总获赞数和关注账号数与短暂性呈正相关(OR均为1.33)。
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粉丝数量则与短暂性无显著关联。
这表明，内容较少、相对不活跃（或可能是“发泄小号”）的账号，其发布的NSSI内容面临更高的消失风险。而一个拥有大量作品、看似更“资深”的账号，其内容似乎更能经受住审核系统的考验。
结论与讨论
本研究通过量化分析，揭示了TikTok上NSSI内容“短暂性”的具体模式。其核心结论是：特定类型的内容表达（成瘾性语言、新鲜伤痕、触发警告、圈内信号）显著增加了内容消失的风险，而这种消失与视频的流行度无关，却与发布账号的“资历”有关。
在理论层面，这项工作有力地扩展了Staniland等人(2021)提出的NSSI污名概念框架。研究发现，用户自发的内容删除可被视为“预期性污名”的数字化体现——用户因预见到可能的社会排斥、评判或平台干预，而主动管理自己的数字痕迹。相反，平台的自动化内容审核则是一种“执行性污名”，通过算法权力系统地压制与污名化行为相关的叙述。这标志着污名研究从人际、文化层面，延伸到了算法治理的领域。
在实践层面，研究结果引发了多重思考。首先，看似保护性的措施可能适得其反。例如，用户添加“触发警告”本是出于保护他人，却可能因包含敏感词汇而更易触发审核算法，导致支持性内容被移除。其次，审核系统可能存在“康复偏见”。系统更倾向于保留讨论“戒断成功”和展示“旧伤”的内容，这可能导致那些正在经历痛苦挣扎、最需要支持的个体叙述被抹去。最后，新用户或小号用户面临更高风险。他们的声音更容易因账号特征而被系统性地边缘化，这可能加剧数字健康支持的不平等。
总之，这项研究深刻揭示，社交媒体上精神健康话语的可见性并非自然形成，而是用户策略与算法治理复杂博弈的结果。当平台以“安全”和“保护”为名进行内容管理时，必须审慎权衡，避免其审核机制无意中强化了社会已有的污名，并剥夺了边缘化群体宝贵的线上支持空间。未来的研究需要进一步走进内容创作者的视角，理解他们删除内容的个人动机，并探索如何构建更具包容性、更能支持康复与伤害减少的线上环境。
