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　　尊龙人生就是傅✿◈✿，尊龙凯时✿◈✿，尊龙凯时人生就是搏✿◈✿，尊龙凯时✿◈✿，凯时尊龙官网✿◈✿，近年来频繁发生的极端天气灾害给灾难治理带来了新的挑战✿◈✿。本文基于2021年郑州暴雨救援中广为传播的《待救援人员信息》在线协作文档✿◈✿，探索了自组织社群通过媒介化的方式实现灾难救援中的协同治理的过程✿◈✿。研究结果表明✿◈✿，自组织社群中的持续参与者是促成救援成功的核心要素✿◈✿。首先✿◈✿，持续参与者通过扮演网络中介和缩短成员间的互动距离✿◈✿，成功提高了待救援人员转化为成功救援人员的概率✿◈✿；其次✿◈✿，正是由于持续参与者针对救援文档中出现的问题促成的供需匹配✿◈✿、资源部署✿◈✿、加速信息流动✿◈✿、联结多元行动者等解决方案✿◈✿，包括国家✿◈✿、市场和公众在内的多方利益相关者之间持续互动的利益调和与联合行动过程才得以实现✿◈✿。最后✿◈✿，本文讨论了灾害中的媒介化治理的特征✿◈✿，回应了在深入推进国家治理体系和治理能力现代化的战略目标之下✿◈✿，基于数字媒介技术的治理革新如何实现治理效能优化的问题✿◈✿。

　　本文受清华大学自主科研计划项目“提升面对重大突发风险事件的媒介化治理能力研究”（项目编号✿◈✿：2021THZWJC03）及清新计算传播学与智能媒体实验室研究支持计划（2024TSLCLAB001）资助✿◈✿。

　　日常生活中灾难的频繁出现✿◈✿，为风险社会理论提供了现实的图景（Beck✿◈✿，1992✿◈✿：73）✿◈✿。2021年以来✿◈✿，世界各地遭遇极端天气的破坏✿◈✿，风险沟通和救援往往面临极端困难✿◈✿，如通信中断和信息不对称✿◈✿，破坏了救援物资和需求的联系✿◈✿。在2021年郑州暴雨✿◈✿、山西洪灾等灾难应急治理中✿◈✿，除了传统的政府救援炫舞答题每日更新✿◈✿，依托于在线协同编辑文档形成的自组织社群在灾难救援中发挥了重要作用✿◈✿。自组织社群自发组织和维护救援行动✿◈✿，并开展与政府间的互动✿◈✿。如何理解这些自组织社群相较于传统政府救援的优势或劣势？它们能否及如何克服救援中的信息混乱和障碍✿◈✿，从而及时实现全面✿◈✿、准确的资源部署？这些问题成为风险社会亟待理解与回答的现实问题✿◈✿。

　　已有的研究成果表明✿◈✿，治理逻辑和媒介逻辑之间既有冲突✿◈✿，也有协调✿◈✿。例如✿◈✿，在治理逻辑中✿◈✿，数字和媒介技术通常被视为政府自上而下的行政工具✿◈✿、政策的宣传工具或社会动员的组织工具（Kaur & Sood✿◈✿，2019）✿◈✿。但是✿◈✿，当媒介被公众用来作为自下而上的社会抗争工具（Bennett & Segerberg✿◈✿，2012）✿◈✿，则往往会被视为对于政府的威胁与治理的挑战（DellaPorta & Mattoni✿◈✿，2014）✿◈✿。

　　近年来伴随数字和媒介技术成为形塑日常实践和社会关系的元过程（Livingstone & Lunt✿◈✿，2014）✿◈✿，这一“媒介化”过程则更为紧密地与治理逻辑融合✿◈✿。例如✿◈✿，数字和媒介技术被认为重构了基于“数字空间”的开放✿◈✿、协同或智能化的政府治理新形态（翟云✿◈✿，2022）✿◈✿，数字和媒介技术的嵌入触动和塑造了科层制政府运作逻辑✿◈✿，强化了对现实问题的整体性回应等（唐晶华✿◈✿，2023）✿◈✿。

　　对在线协同救援文档这一新型媒介形式及其自组织社群展开研究✿◈✿，或可有助于深化“媒介化”视域之下治理逻辑和媒介逻辑融合的理解✿◈✿。具体而言炫舞答题每日更新✿◈✿，行政目标中的效率至上和社会动员中的自主参与如何实现平衡？自组织社群的演化如何体现社会治理？多元行动者如何通过维系动态网络而实现媒介化治理？

　　解答这些问题的关键之一✿◈✿，是聚焦自组织过程中的持续参与者✿◈✿。持续参与既是评估社会运动的重要组成部分✿◈✿，也是行政改革能够实现的关键动力（Sommerfeldt & Yang✿◈✿，2017）✿◈✿。虽然以往的研究中已经出现对于持续参与者的关注（Wang✿◈✿，Yang & Thorson✿◈✿，2021✿◈✿；Xu✿◈✿，Sun✿◈✿，Hagen✿◈✿，Patel & Falling✿◈✿，2021）✿◈✿，但多限于持续参与者如何影响组织的网络结构✿◈✿，对于持续参与者如何进而影响组织行动及其结果却鲜有涉及✿◈✿。本文分析了在2021年7月河南郑州暴雨事件中✿◈✿，持续参与者在腾讯在线协同编辑文档《待救援人员信息》（以下简称“救援文档”）中的表现✿◈✿，并探索持续参与者是否以及如何在救援中促进有效治理✿◈✿。本文同时就媒介化的持续性参与对环境灾难治理的启示进行了探讨✿◈✿。

　　在近年来灾难✿◈✿、环境及社会风险等各类危机应对中✿◈✿，线上行动者往往基于在线共享或协同平台形成自组织以解决问题✿◈✿。最典型的例子当属引发了大规模线上集体行动的“标签行动主义”（hashtag activism）✿◈✿，例如#BlackLivesMatter以及2021年1月6日美国国会暴乱的侦查等（Reese & Chen✿◈✿，2022）✿◈✿。维基百科也被视为基于共享平台的自组织社群典型✿◈✿，编辑者能够在没有外部监管或权威的情况下展开协作（甘莅豪✿◈✿，2022）✿◈✿。

　　因此✿◈✿，在线共享或协同平台为普通人自由参与公共事务治理提供了技术基础与现实机会✿◈✿。在此基础上形成的自组织社群✿◈✿，基于个人动机和专业知识（而非政府命令或市场激励）提供公共物品和参与公共事务治理（Rijshouwer✿◈✿，Uitermark & deKoster✿◈✿，2021）✿◈✿。

　　由于具备分散化尊龙凯时app平台官网✿◈✿、去官僚化✿◈✿、多样化和创新性等特征✿◈✿，自组织社群具有组织大规模“自下而上”行动的潜力和民主化的基本前景（雷跃捷✿◈✿，白欣蔓✿◈✿，2022✿◈✿；Shaw & Hill✿◈✿，2014）✿◈✿。然而✿◈✿，其行为常常被视为公众与政府的“共同生产”（Bovaird✿◈✿，2007✿◈✿；Meijer✿◈✿，2011）✿◈✿，或者在政府管理和领导下工作（Brudney & England✿◈✿，1983✿◈✿；Whitaker✿◈✿，1980）✿◈✿。它无法保证治理效率✿◈✿，由此被诟病为一种“乌托邦共识”（Kreiss✿◈✿，Finn & Turner✿◈✿，2011）✿◈✿：为了提供分散多样和实时的公共产品/服务✿◈✿，它需要避免科层结构和权力集中✿◈✿；然而✿◈✿，倘若没有科层官僚机制和集中的权力炫舞答题每日更新✿◈✿，匿名行动者之间松散且自发的关联也并不必然能转化为一个有效的行动网络（Rijshouwer✿◈✿，Uitermark & deKoster✿◈✿，2021）✿◈✿。

　　这意味着自组织行为并不能直接保证有效的灾难治理的成功✿◈✿。治理是指公共或私人机构管理其共同事务的多种方式的总和✿◈✿。此外✿◈✿，治理也被定义为“参与集体问题的行动者之间的互动和决策过程✿◈✿，导致社会规范和制度的创建✿◈✿、加强或再生产”（Hufty✿◈✿，2011✿◈✿：405）✿◈✿。多元行动者的卷入意味着治理是一个协调冲突或不同利益✿◈✿、并采取联合行动的持续过程（Commission on Global Governance✿◈✿，1995）尊龙凯时app平台官网✿◈✿。

　　这些定义表明了自组织行为和治理之间的差异✿◈✿，以及自组织社群要实现治理需要克服的障碍✿◈✿：首先✿◈✿，治理的目的是调和利益✿◈✿，实现善政✿◈✿，因此它在规范意义上嵌入了社会价值观✿◈✿。治理既意味着效率的价值（解决冲突✿◈✿、部署资源等）✿◈✿，也意味着善的价值（社会规范和共同目标）✿◈✿。然而✿◈✿，自组织行为侧重于效率价值（Lev-On✿◈✿，2012✿◈✿；Ojala✿◈✿，Pantti & Laaksonen✿◈✿，2019）✿◈✿，但并不必然能够在成员中建立共识及实现“善治”（例如一定程度上牺牲效率以换取公平）（Rhodes✿◈✿，1996）✿◈✿。

　　其次✿◈✿，治理是包括政府（国家）✿◈✿、企业和公众（非政府主体）在内的多方利益相关者之间互动的过程✿◈✿，需要谨慎考虑各方的利益关切✿◈✿，最终建立共识（Yang & Emerson✿◈✿，2023）✿◈✿。然而✿◈✿，自组织社群中的成员彼此之间倾向于共享明确的务实目标✿◈✿，使得潜在的利益冲突被掩盖✿◈✿，因此自组织行为并不天然具备协调多方利益的机制✿◈✿。例如✿◈✿，非政府组织和志愿团体等民间组织虽然都参与灾难救援✿◈✿，但可能意见不一致✿◈✿，甚至可能阻碍政府救济（Boersma✿◈✿，Ferguson✿◈✿，Groenewegen & Wolbers✿◈✿，2014）✿◈✿。

　　再次✿◈✿，自组织行为注定无法逃避公共参与与权力集中之间的矛盾✿◈✿。自组织具有动员的优势✿◈✿，早期成员们可能基于务实的共同目标聚集✿◈✿。然而伴随着亟待解决的难题涌现以及新成员的不断加入✿◈✿，权力一定会逐渐集中以保障和提高效率✿◈✿。而治理的本质是面对利益冲突时的协商与合作✿◈✿，是超越官僚科层制的一种新制度安排✿◈✿。

　　因此✿◈✿，自组织行为向治理转变的关键在于利益冲突的多方参与者之间实现最终的公共利益✿◈✿，同时实现行政目标中的效率至上和社会动员中的民主参与之间的平衡✿◈✿。在灾难场景中✿◈✿，促成这一转变的关键因素是在自组织中投入大量时间精力✿◈✿、作出持续性贡献的持续参与者（闫岩✿◈✿，时元皓✿◈✿，舒畅✿◈✿，张婧玮✿◈✿，张皖疆✿◈✿，2023）✿◈✿。

　　投入程度和持续动力对于任何形式的集体行动来说至关重要（Hsiao & Yang✿◈✿，2018）✿◈✿，对于自组织行为向治理转化过程来说尤其如此✿◈✿。持续参与者指的是在线上互动中持续重复参与同一议题的人（Xu✿◈✿，Sun✿◈✿，Hagen✿◈✿，Patel & Falling✿◈✿，2021）✿◈✿，他们能够帮助一个结构松散的议题网络形成具有共同目标且具有行动能力的组织（Wang✿◈✿，Yang & Thorson✿◈✿，2021）✿◈✿，甚至能够带来重大的政策变化乃至社会变迁（Sommerfeldt & Yang✿◈✿，2017）✿◈✿。

　　首先✿◈✿，持续参与者能够在维系协同参与的基础上✿◈✿，形成规范性价值✿◈✿。自组织的成员们在线上的广泛而低强度的参与通常被认为并不具备深刻的思想或政治意义（Hsiao & Yang✿◈✿，2018）✿◈✿。Gladwell指出缺乏持续投入的线上参与是一种弱关系✿◈✿，而只有强关系才能有助于公共事务的解决（2010）✿◈✿。松散且短暂的参与被认为难以对一项集体行动的目标达成做出实质性的贡献尊龙凯时app平台官网✿◈✿，因而被贬为“公民滥交（civic promiscuity）”（Morozov✿◈✿，2011✿◈✿：190）✿◈✿。然而持续参与者由于通常活跃于长期的✿◈✿、出于道德责任的✿◈✿、反对不公平现象的社会过程中（Nepstad✿◈✿，2004）✿◈✿，能够引发社会基于道德责任的对于规范性价值的关注✿◈✿。例如✿◈✿，Freelon等人发现✿◈✿，X（Twitter）上的持续性参与者能够提高新闻媒体对“Blacklivesmatter”以及种族平权问题的关注度（2018）✿◈✿。此外✿◈✿，长期高度投入的社交媒体活动家✿◈✿，能够在行动低潮时进行数据归档和保存资源✿◈✿，使行动适应不断变化的政治环境✿◈✿，还能进行经验教训的总结和传递（Hsiao & Yang✿◈✿，2018）✿◈✿。

　　其次✿◈✿，持续参与者可以通过连接多元行动者✿◈✿，解决开放性的协同编辑和权力集中之间的矛盾✿◈✿，避免网络权力集中下的科层化✿◈✿。研究表明✿◈✿，在一些气候议题的大规模线上讨论中✿◈✿，推动议题讨论的参与者往往不是政客✿◈✿、名人或专业媒体人等精英分子✿◈✿，而是长期参与并通过持续互动加深自己的专业知识和能力的相对普通的持续参与者（Wang✿◈✿，Yang & Thorson✿◈✿，2021✿◈✿；Mercea & Bastos✿◈✿，2016）✿◈✿，扮演了精英与普通公众的中介人角色（Wang✿◈✿，Yang & Thorson✿◈✿，2021）✿◈✿，从而缓解多元行动者之间的信息不对称问题（Kostka✿◈✿，Zhang & Shin✿◈✿，2020）✿◈✿。

　　基于上述文献✿◈✿，长期投入行动的持续参与者是自组织将松散且自发的弱关系转化为有效的治理网络的关键✿◈✿。为深入理解持续参与者的作用✿◈✿，本文提出以下研究问题✿◈✿：

　　2021年7月18日至21日✿◈✿，河南郑州遭遇特大暴雨✿◈✿，交通瘫痪✿◈✿、通信和电力中断✿◈✿、人员伤亡惨重✿◈✿。在救援面临巨大困难的情况下✿◈✿，一份名为《待救援人员信息》（简称“救援文档”）的在线被创建✿◈✿，此后广为传播✿◈✿。该文档向所有人开放✿◈✿，允许任何参与者在电脑和手机等多种设备终端上查看和编辑✿◈✿。除了可以收集求助信息✿◈✿，还提供救援物资✿◈✿、避难场所和急救等信息（腾讯✿◈✿，2021）✿◈✿。文档在72小时内更新了813个版本✿◈✿，访问量超过250万✿◈✿，参与编辑的人数超过1万✿◈✿。《光明日报》后将此文档参与救援的方式誉为一种公众参与的新方式（光明日报✿◈✿，2021）✿◈✿。

　　本文选取了黄金救援72小时这一时间窗口✿◈✿，将数据采集时间确定为2021年7月21日00✿◈✿：00至2021年7月23日24✿◈✿：00✿◈✿。这一时间选择的原因如下✿◈✿：首先✿◈✿，救援初期的版本尚处于格式调整阶段✿◈✿，并没有实质性的内容信息✿◈✿，因而未被纳入分析范围✿◈✿。其次✿◈✿，在72小时之后✿◈✿，救援文档的边际效应递减✿◈✿，所以后续版本也未纳入分析✿◈✿。在这72小时之内尊龙凯时app平台官网✿◈✿，文档记录的待救援人数从216增长至666✿◈✿，成功救援人数从0增长至251✿◈✿。

　　此外✿◈✿，本文还跟踪每个小时内所有版本的文档编辑记录✿◈✿。文档编辑记录了每一次编辑活动✿◈✿，包括具体的编辑人员✿◈✿、编辑时间✿◈✿。从第35版到第847版✿◈✿，共计3322位编辑人员完成31801次编辑活动✿◈✿，形成31800次互动✿◈✿。在这一过程中✿◈✿，“救援文档”从信息杂乱无章的初始状态（如图1）转化为了一个界面导览清晰有序✿◈✿、内容合理且丰富的在线）✿◈✿。

　　根据持续参与者的定义✿◈✿，即在线上互动中重复讨论和参与同一议题的人（Xu✿◈✿，Sun✿◈✿，Hagen✿◈✿，Patel & Falling✿◈✿，2021）尊龙凯时app平台官网✿◈✿，本文将持续参与者定义为累计投入10个小时或以上的编辑工作✿◈✿，且至少要在不同的2天中都参与了文档编辑的参与者✿◈✿。最后识别出27位持续参与者✿◈✿。

　　首先✿◈✿，本文采集了黄金救援72小时（2021年7月21日00✿◈✿：00至2021年7月23日24✿◈✿：00）内共计813版（第35版-第847版）的救援文档数据✿◈✿。其次✿◈✿，为了在准确性和及时性之间取得平衡✿◈✿，我们采用一小时分层抽样方法✿◈✿，以小时为单位作为采样时间窗口✿◈✿。这是由于文档在短时间内的频繁更新往往微不足道✿◈✿，甚至可能由于新加入的志愿者编辑的操作错误而包含不准确的信息✿◈✿；而如果时间窗口过长✿◈✿，则不利于及时捕捉信息✿◈✿。最后✿◈✿，我们选取每小时最后一个版本作为分析对象✿◈✿，因为它反映了该小时内积累的所有信息和编辑行为✿◈✿，从而最大限度地提高了分析的效度✿◈✿。

　　“待救援人数”数据来自灾后不断进入文档的参与者所登记的直接向文档编辑进行求助的人数✿◈✿，不包括任何文档以外的信息汇集✿◈✿。文档的“待救援人员信息”专栏初期由自动进入文档的参与者直接登记填报✿◈✿，后因信息庞杂混乱✿◈✿，由专人（如“JX”等持续参与者）负责管理✿◈✿，包括信息核对和整合求助人员信息✿◈✿，进行登记并编号✿◈✿。每位登记的求助人员同时也被专人编辑持续跟踪并标注救援状态✿◈✿。例如✿◈✿，如果登记的待救援人员被成功救援✿◈✿，则救援状态将更新为“已成功救援”✿◈✿；如果编辑尚未及时安排针对待救援人员的救援✿◈✿，或救援在实施过程之中✿◈✿，则救援状态会呈现为“等待救援”或“救援进行中”✿◈✿。图3与图4显示的是救援文档第595版和657版的“待救援人员信息”专栏表格（个人隐私信息进行马赛克处理）✿◈✿。

　　在第595版中✿◈✿，序号为10001-10013的救援状态皆为等待救援或救援进行中✿◈✿；而5个多小时后的第657版显示✿◈✿，序号10003✿◈✿、10005✿◈✿、10008✿◈✿、10009✿◈✿、10010的求助人员的救援状态已变为“已成功救援”✿◈✿，另一些求助者则仍在“等待救援”或“救援进行中”✿◈✿。因此✿◈✿，本研究中的“救援结果”（对应表格中的“救援状态”栏）是针对每一位待救援者进行跟踪落实的切实结果✿◈✿，二者之间具有一一对应的关系✿◈✿。

　　由于每一次新的文档编辑活动均建立在前一次编辑活动的基础之上✿◈✿，文档编辑行为形成了一个互动网络✿◈✿。本文据此完成了网络数据的结构化（如A在B的基础上进行了编辑活动✿◈✿，则视为发生一次连结A→B）✿◈✿，并利用Gephi进行社会网络分析✿◈✿，步骤如下✿◈✿：（1）以1小时为单位将网络切割为72个子网络✿◈✿；（2）计算各个子网络的网络规模（节点数量）✿◈✿、网络互惠性（节点与节点之间互连的可能性）和网络中心度（网络集中于某些节点的程度）✿◈✿。

　　参考Wang等人（2021）的研究✿◈✿，本文采用节点度✿◈✿、中介中心度和接近中心度来测量持续参与者在各个子网络中的属性✿◈✿。节点度测量的是一个节点所连接的边数量✿◈✿；中介中心度指的是一个节点担任其他两个节点之间最短路径的桥梁的次数✿◈✿，代表控制网络的能力✿◈✿；接近中心度测量的是一个节点与网络中所有其他节点的距离✿◈✿，距离越短✿◈✿，信息流通速度越快（McKnight✿◈✿，2014）✿◈✿，代表不被其他节点控制的能力✿◈✿。各项指标测量节点网络属性的不同维度✿◈✿，分别强调连接的数量✿◈✿、中介属性和信息流动速度✿◈✿。具体过程如下✿◈✿：（1）以1小时为单位✿◈✿，将已结构化的社会网络数据分为72个子网络✿◈✿；（2）利用Gephi计算各个节点在各个子网络中的节点度✿◈✿、中介中心度和接近中心度✿◈✿；（3）筛选各个子网络中的持续参与者✿◈✿，并统计其节点度✿◈✿、中介中心度和接近中心度✿◈✿。

　　为了进一步理解救援文档的运行机制✿◈✿，本文还采用了网络田野观察作为量化分析的补充和校验✿◈✿。2021年7月21日✿◈✿，两名研究人员通过扫描救援文档主页的二维码✿◈✿，加入了救援文档的“管理员讨论组”微信群✿◈✿，进行网络田野观察✿◈✿，具体分为三个阶段✿◈✿：第一阶段（2021年7月21日）的观察主要了解群内的核心成员✿◈✿，并找出持续参与者✿◈✿；第二阶段（2021年7月22日至2021年7月31日）✿◈✿，研究人员着重观察核心的持续参与者的发言与互动✿◈✿；第三阶段（2021年8月1日至2021年8月7日）✿◈✿，随着灾难救援结束✿◈✿，微信小组开始沉默✿◈✿，研究人员完成了观察笔记并进行分析✿◈✿。

　　该微信群初期64名成员✿◈✿，包括文档创建者✿◈✿、关键管理员✿◈✿、志愿者✿◈✿、腾讯技术人员和专业救援人员✿◈✿。后续大量相继涌入其他成员✿◈✿，人数最多时达到120人左右✿◈✿。核心成员与之前筛选出的27位持续参与者高度重合✿◈✿，包括“XXDX”“SW”“JX”“AL”“TMSJ”“WI”“AP”“YZHL”“MA”“ZZ”“AZ”等人✿◈✿。

　　基于线上田野观察的田野笔记着重记录了微信群内持续参与者的对话✿◈✿、分享的文本✿◈✿、音频✿◈✿、图片（包括表情符）✿◈✿、视频和链接等信息✿◈✿，对其进行了解和归纳可以得出✿◈✿：（1）持续参与者2021年7月21日至23日中的互动行为模式及变化✿◈✿；（2）持续参与者关于连接行动者和建立规范中的互动行为✿◈✿；（3）持续参与者弥合救援文档公开参与和权力集中这一矛盾的互动行为✿◈✿。

　　本文的社会网络分析及网络田野观察过程包括以下步骤✿◈✿。首先✿◈✿，针对RQ1✿◈✿，本文将通过✿◈✿：（1）比较网络结构（网络规模✿◈✿、网络互惠性和网络中心度）和持续参与者网络属性（节点度✿◈✿、中介中心度和接近中心度）在不同日期的均值揭示二者之间的差异✿◈✿；（2）利用Gephi对不同日期的网络进行可视化✿◈✿，描述变迁过程✿◈✿；（3）通过网络结构和持续参与者网络属性的相关性检验揭示网络动态变迁中的规律✿◈✿。

　　其次✿◈✿，针对RQ2炫舞答题每日更新✿◈✿，本文首先以待救援人数为自变量✿◈✿，成功救援人数为因变量✿◈✿，网络结构为控制变量✿◈✿，分别以持续参与者的节点度✿◈✿、中介中心度和接近中心度为调节变量✿◈✿，进行线性回归分析✿◈✿。

　　最后✿◈✿，为了进一步RQ3✿◈✿，本文将在上述统计分析和可视化的基础之上✿◈✿，结合网络田野观察进一步深度揭示持续参与者在将自组织社群转化为媒介化治理中的细节✿◈✿。

　　为了回答RQ1“持续参与者在自组织社区的网络结构变迁中呈现何种特征”✿◈✿，本文计算了72个子网络的网络规模✿◈✿、网络互惠性✿◈✿、网络中心度的均值✿◈✿，同时也计算了每天的持续参与者节点度✿◈✿、接近中心度✿◈✿、中介中心度的均值✿◈✿。从表1可知✿◈✿，自组织社群的网络规模均值逐日下降✿◈✿，但是网络互惠性和网络中心度的均值逐日增加✿◈✿。这意味着自组织社群规模逐渐缩小✿◈✿、而网络互动性逐渐增强✿◈✿，网络结构总体上渐趋集中✿◈✿。这一趋势伴随着持续参与者的网络属性变化✿◈✿。在第三天✿◈✿，持续参与的节点度显著下降✿◈✿，而接近中心度和中介中心度却达到最高✿◈✿。

　　换言之✿◈✿，在网络趋向集中化的过程中✿◈✿，自组织社群的网络连接程度逐渐提高——这同时伴随着持续参与者的节点度的下降✿◈✿，以及接近中心度和中介中心度的提升✿◈✿。

　　为了进一步解释表1中的发现✿◈✿，通过网络可视化（图5）可见✿◈✿，虽然整体网络规模逐渐缩小✿◈✿，但是持续参与者（深灰色节点）在网络中一直较为凸显✿◈✿。尤其到了第三天✿◈✿，虽然随着整体网络的规模收缩✿◈✿，持续参与者的节点度下降了✿◈✿，但彼此之间的互动更为频繁（深灰色线条）✿◈✿，且占据了整体网络的更大比例✿◈✿。这也呼应了表1中2021年7月23日持续参与者的接近中心度和中介中心度相对最高这一结果✿◈✿。

　　整体而言✿◈✿，随着该自组织社群的网络规模收缩和再集中化✿◈✿，其网络连接性却变得更强✿◈✿。同时✿◈✿，持续参与者的接近中心度（测量信息流通速度）和中介中心度（测量中介属性）也逐渐增强✿◈✿，越发成为维系网络行动的重要参与者✿◈✿。

　　为了进一步解释持续参与者与自组织社区的网络结构变迁的关系✿◈✿，通过持续参与者网络属性和网络结构的相关性检验（表2）发现✿◈✿，持续参与者的节点度与网络规模和网络中心度正相关✿◈✿，意味着持续参与者所连接的其他行动者越多✿◈✿，自组织的网络规模越大✿◈✿，网络也更加集中✿◈✿。结合表1和图3可以发现✿◈✿，当自组织社群的规模较大时✿◈✿，持续参与者所连接的其他节点更多✿◈✿，这也推动了自组织社群网络的集中化✿◈✿。

　　但是✿◈✿，持续参与者的接近中心度和中介中心度都与网络规模负相关✿◈✿。也就是说✿◈✿，持续参与者在网络中的重要性与网络的规模之间体现了一种张力✿◈✿：当持续参与者与其他节点的距离越近✿◈✿，以及中介性越强✿◈✿，则网络规模呈现收缩的趋势✿◈✿。这一发现可以理解为随着持续参与者在网络结构中的影响力增大✿◈✿，相对不那么重要的节点被边缘化✿◈✿，因而导致了网络规模的收缩✿◈✿。

　　同时✿◈✿，持续参与者的接近中心度与网络互惠性✿◈✿、网络中心度正相关✿◈✿。这说明持续参与者与其他节点的距离更近✿◈✿、信息流通速度越快✿◈✿，整体网络的连接性越强✿◈✿，集中化程度也越高✿◈✿。

　　所以✿◈✿，自组织社群在演进过程中虽然无法避免集中化✿◈✿，却获得了更高的连接性✿◈✿，因为持续参与者在维系网络行动的同时✿◈✿，增强了自身的中介性和信息流通速度✿◈✿。

　　为了回答“RQ2✿◈✿：持续参与者在多大程度上能够克服自组织社群的结构性矛盾✿◈✿，从而增加成功救援人数？”✿◈✿，本文试图分析持续参与者的网络属性如何调节待救援人数和成功救援人数之间的关系✿◈✿。

　　首先✿◈✿，本文以救援人数为自变量✿◈✿，成功救援人数为因变量✿◈✿，持续参与者节点度为调节变量进行回归分析✿◈✿。另外✿◈✿，网络规模✿◈✿、网络互惠性和网络中心度作为控制变量同时进入回归分析✿◈✿。由表3可知✿◈✿，网络规模和网络中心度在分层回归的各个模型中始终与成功救援人数显著负相关✿◈✿。这意味着海量参与人员和网络的集中化都会削弱自组织社群的救援效果✿◈✿。

　　同时✿◈✿，在模型3中✿◈✿，交互项“待救援人数*节点度”与成功救援人数显著负相关✿◈✿，这意味着持续参与者连接的参与者数量✿◈✿，会削弱待救援人数和成功救援人数之间的正向关系✿◈✿。也就是说✿◈✿，持续参与者即使连接了许多其他行动者✿◈✿，也并不必然对自组织社群的救援效果产生贡献✿◈✿。此外✿◈✿，充分考虑到成功救援人数的滞后性✿◈✿，本文将t+1期的因变量✿◈✿，即成功救援人数（t+1）纳入回归检验（熊凌云✿◈✿，方远✿◈✿，杨李娟✿◈✿，2023）✿◈✿。结果显示✿◈✿，表3中模型4-6与模型1-3无显著区别✿◈✿，结论仍然成立✿◈✿。

　　为了进一步探索持续参与者的作用✿◈✿，本文进而以持续参与者的中介中心度为调节变量✿◈✿，对救援人数和成功救援人数之间的关系进行分层回归分析✿◈✿。网络规模✿◈✿、网络互惠性和网络中心度作为控制变量同时进入回归分析✿◈✿。由表4可知✿◈✿，网络规模和网络中心度在分层回归的各个模型中仍然与成功救援人数显著负相关✿◈✿。这进一步表明✿◈✿，海量参与人员和网络的集中化会削弱自组织社群的救援效果✿◈✿。

　　同时✿◈✿，在模型3中✿◈✿，交互项”待救援人数*中介中心度”与成功救援人数显著正相关✿◈✿，这意味着持续参与者的中介性✿◈✿，会增强待救援人数和成功救援人数之间的正向关系✿◈✿。换言之✿◈✿，虽然海量参与人员和网络的集中化都会削弱自组织社群的救援效果✿◈✿，但是持续参与者如果能够作为网络的重要中介对网络互动进行调节和控制✿◈✿，就能够对自组织社群的救援效果作出积极贡献尊龙凯时app平台官网✿◈✿。同样地✿◈✿，充分考虑到成功救援人数的滞后性✿◈✿，本文将t+1期的因变量✿◈✿，即成功救援人数（t+1）纳入回归检验✿◈✿，结果显示表4中模型4-6与模型1-3无显著区别✿◈✿，结论仍然成立✿◈✿。

　　最后✿◈✿，本文以持续参与者的接近中心度为调节变量进行分层回归分析✿◈✿。网络规模✿◈✿、网络互惠性和网络中心度同样作为控制变量同时进入回归分析✿◈✿。由表5可知✿◈✿，网络规模和网络中心度在分层回归的各个模型中仍然与成功救援人数显著负相关✿◈✿，说明海量参与人员和网络的集中化都会削弱自组织社群的救援效果✿◈✿。

　　同时✿◈✿，在模型3中✿◈✿，交互项“待救援人数*接近中心度”与成功救援人数显著正相关✿◈✿，这意味着持续参与者如果与其他节点的距离较短✿◈✿，会增强待救援人数和成功救援人数之间的正向关系✿◈✿。换言之✿◈✿，虽然海量的参与人员和网络的集中化会削弱自组织社群的救援效果✿◈✿，但是如果持续参与者能够缩短网络距离✿◈✿、增强信息流通速度✿◈✿，就能够对自组织社群的救援效果作出积极贡献✿◈✿。同样地✿◈✿，充分考虑到成功救援人数的滞后性✿◈✿，本文将t+1期的因变量✿◈✿，即成功救援人数（t+1）纳入回归检验✿◈✿，结果显示模型4-6与模型1-3无显著区别✿◈✿，结论仍然成立✿◈✿。

　　特别值得注意的是✿◈✿，接近中心度与成功救援人数的主效应显著负相关✿◈✿，这一发现与调节项“待救援人数*接近中心度”与成功救援人数的显著正相关关系不一致✿◈✿，所以为了进一步分析持续参与者的接近中心度如何调节待救援人数和成功救援人数之间的关系✿◈✿，本文将持续参与者的接近中心度分为了均值✿◈✿、均值±1SD（标准差）三个不同水平✿◈✿，绘制了简单斜率图✿◈✿，观察在高中低三个水平上✿◈✿，待救援人数和成功救援人数之间的关系✿◈✿。

　　由图6可知✿◈✿，虽然持续参与者接近中心度处于高水平时拟合线斜率最高✿◈✿，但是在待救援人数较多时✿◈✿，该拟合线对应的成功救援人数才达到最高✿◈✿。三条拟合线人左右时交叉✿◈✿，此时对应的实际待救援人数在620以上✿◈✿。也就是说✿◈✿，虽然调节效应一直存在✿◈✿，但只有当待救援人数较多✿◈✿、信息大量积累以后✿◈✿，持续参与者的高接近中心度才能够将自组织社群的救援效果调整到最佳状态✿◈✿。

　　通过上述回归检验可知✿◈✿：首先✿◈✿，海量参与人员和网络的集中化都会削弱自组织社群的救援效果✿◈✿；其次✿◈✿，持续参与者如果在网络中扮演了重要的中介角色和实现更快速的信息流通✿◈✿，能够缓解海量参与和集中化这一对矛盾对于救援效果的负面影响✿◈✿；再次✿◈✿，在待救援人数较多✿◈✿、信息大量积累的情况下✿◈✿，持续参与者实现的信息快速流通能够助推救援效果的最优化✿◈✿。

　　在灾难初发的第一天✿◈✿，海量参与者涌入“救援文档”进行自由编辑✿◈✿，导致文档时常处于无序状态✿◈✿，亟需一个强有力的管理核心✿◈✿，“管理员讨论组”微信群应运而生✿◈✿。本文对于此微信群的网络田野观察发现✿◈✿，一个由持续参与者形成的核心越来越多地扮演连接多元行动者的网络中介✿◈✿，加强信息管理实现信息顺畅流通✿◈✿，在一定程度上克服了权力过度集中和海量公开参与之间的矛盾✿◈✿，提高了救援效率✿◈✿。他们的主要贡献包括✿◈✿：

　　第一✿◈✿，持续参与者连接与维系了多元参与者之间的互动✿◈✿：（1）平台与志愿者之间✿◈✿：就职于腾讯公司的“TMSJ”✿◈✿，不仅为解决技术问题积极提供支持✿◈✿，还帮助跟踪救援物资的时间表和数量✿◈✿。（2）社会各界参与者之间✿◈✿：例如✿◈✿，“AR”将一位工程师拉入微信群并参与救援✿◈✿。这位工程师提到自己“目前做安全技术应急指导✿◈✿，熟悉人✿◈✿、物✿◈✿、环✿◈✿、管✿◈✿、机✿◈✿，在各种条件下的最佳匹配✿◈✿，可以为抢险提供风险预判✿◈✿、隐患治理✿◈✿、技术资源整合等方面协助✿◈✿，朋友圈子是工程师✿◈✿、教授✿◈✿、交通运输部专家人员✿◈✿，能够协调到国内各种技术资源✿◈✿。”在此之前他试图通过各种渠道参与救援✿◈✿，却没有得到回复✿◈✿。（3）社会力量与国家之间✿◈✿：管理团队✿◈✿、志愿者✿◈✿、专业救援人员✿◈✿、平台和政府开展协同合作✿◈✿，提供救援解决方案✿◈✿。例如✿◈✿，“AP”引介参与的一位河南省政府办公厅工作人员提供了资源对接的联系方式✿◈✿；2021年7月25日✿◈✿，微信讨论小组成员在线开会✿◈✿，提议“建立官方救灾物资部署平台”✿◈✿。2022年5月20日✿◈✿，国务院应急管理部“灾害应急服务平台”腾讯微信小程序上线✿◈✿，据称就是来自于“河南郑州‘7·20’特大暴雨灾害后✿◈✿，应急管理部持续关注互联网发布自救互救的运营模式”的结果✿◈✿。文档中的“我要求助”“我要救援”“灾情动态”等栏目设置✿◈✿，也显著地体现了救援文档的影响✿◈✿。此外✿◈✿，救援文档中的一些社会力量✿◈✿，如民间救援队也相继入驻该平台✿◈✿。

　　其次✿◈✿，持续参与者加强了文档信息管理✿◈✿，保障了信息快速和顺畅流通✿◈✿。（1）清除阻碍救援物资和救援需求对接的障碍✿◈✿。如“SW”在2021年7月22日请求“帮忙根据我们的表格查找对应物资提供......确定专门的人负责更新负债表✿◈✿，专门的人负责查找✿◈✿。”（2）设置编辑权限✿◈✿。“TMSJ”“JX”“SW”等成员在协商后锁定了救援文档首页并设置了编辑权限✿◈✿，保障文档不被任意修改✿◈✿。但同时✿◈✿，待救援人员信息页面仍然对所有人开放编辑权限✿◈✿，持续参与者设置外链对此进行信息整合和校验✿◈✿。（3）保护隐私信息✿◈✿。如“XXDX”通过外链对受灾者的个人信息进行了脱敏处理✿◈✿。（4）对于官方平台的链接引流✿◈✿。持续参与者在文档首页增加了人民日报✿◈✿、新华网官方救助通道的链接✿◈✿，使救援信息能在多平台广为传播✿◈✿。

　　上述发现揭示了持续参与者在自组织社群网络变迁过程中的特征✿◈✿，即随着自组织社群网络的权力集中化✿◈✿，持续参与者的网络中介属性和信息加速功能都进一步得到增强（RQ1）✿◈✿。然而✿◈✿，持续参与者通过连接多元行动者✿◈✿，以及在开放大部分编辑权限的基础上负责信息管理✿◈✿，仍然维系了自组织社群公开参与的本质特征✿◈✿，避免了行动网络的僵化✿◈✿、封闭和低效（RQ2）✿◈✿。

　　这也意味着持续参与者调和了多方参与者的利益冲突✿◈✿，实现了效率至上和民主参与之间的平衡✿◈✿，以及公共利益最大化的“善治”目标和规范（如保护隐私✿◈✿、建议“建立官方救灾物资部署平台”）✿◈✿。总之✿◈✿，持续参与者的上述行动为自组织社群形成媒介化治理提供了契机（RQ3）✿◈✿。

　　本文对2021年郑州暴雨救援中在线协同编辑文档所形成的自组织的演进分析✿◈✿，深化了关于数字媒介技术如何驱动治理模式变革的理解✿◈✿。信息技术不再作为简单的政府行政工具或社会抗争工具而存在✿◈✿，也不再是简单地“嵌入”科层制政府的运作之中✿◈✿，而是可能促进行政和社会动员之间的协同合作（Kaur & Sood✿◈✿，2019）✿◈✿，从而孕育一种全新的治理模式✿◈✿。

　　本文研究发现表明✿◈✿，持续参与者在帮助扩展自组织规模的同时也促进了其集中化的趋势✿◈✿，因而实现了混乱的公众参与和权力集中的科层制组织之间的平衡✿◈✿。这一看似矛盾的现象有利于在最大限度地吸纳社会参与的同时✿◈✿，保证救援沟通与行动的效率✿◈✿。与此同时✿◈✿，持续参与者对于社会公益目标（例如受害者隐私保护）的维护✿◈✿，促进了多元行动主体之间的利益共识与资源共享✿◈✿。此外✿◈✿，持续参与者也成功激活了政府行动（如前文所述政府官员参与文档✿◈✿、主流媒体对文档的报道推广✿◈✿、文档对官方平台的引流✿◈✿，及国务院应急管理部“灾害应急服务平台”微信小程序上线等）✿◈✿，使救援行为超越了国家缺位前提下的公民自救行动的框架✿◈✿。

　　本文的主要理论贡献✿◈✿，在于结合治理逻辑与媒介逻辑✿◈✿，从媒介化治理的角度探索中国社会的灾难治理之道✿◈✿。在灾害事件中✿◈✿，公共资源往往相当稀缺✿◈✿，资源使用者可能因利益冲突相互伤害✿◈✿，而国家与市场的制度安排方式可能因灾害情境下的混乱✿◈✿、信息阻塞及个人理性导致的集体非理性而失灵✿◈✿。因此✿◈✿，如何实现对稀缺公共资源的最佳匹配是灾难治理中的核心问题✿◈✿。

　　首先✿◈✿，基于救援文档所形成的自组织✿◈✿，为理想的社会自主治理制度（奥斯特罗姆✿◈✿，1990/2000）提供了一个现实注脚✿◈✿。在线协同编辑文档及其自组织行为✿◈✿，意味着清晰界定有权占用公共资源的主体的边界（灾害中的等待救援者）✿◈✿，集体选择（救援者与待救援者能参与对操作规则的修改）的实现✿◈✿，适时的实施监督检查（救援资源是否适配✿◈✿，是否有不实信息）✿◈✿，以及不受外部权威挑战的组织权利限度✿◈✿。同时✿◈✿，自组织中的持续参与者在帮助扩展自组织规模的同时也实现了一定程度上的自组织的权力集中化✿◈✿，包括规定占用救援资源的规则✿◈✿，对违反操作规则的占用者进行分级制裁✿◈✿；占用者之间的冲突解决机制✿◈✿，以及实现多层分权组织（核心与边缘参与者）✿◈✿。协同性与集中性✿◈✿，这一看似矛盾的自组织特征在有利于最大限度地吸纳社会参与的同时✿◈✿，保证救援沟通与行动的效率✿◈✿，在混乱的公开参与和权力集中之间取得平衡✿◈✿，以真正实现增强救援的效果✿◈✿。

　　其次✿◈✿，本文所揭示的在线协同编辑文档的技术可供性✿◈✿，进一步明确与丰富了关于“媒介化”如何影响治理的认识✿◈✿。本文将媒介化治理定义为国家✿◈✿、市场和公众等多元主体通过媒介参与公共事务的过程✿◈✿，包括生成与维系关系交互和动态网络✿◈✿，以实现利益调和和联合行动✿◈✿。媒介在此过程中既是一种技术手段✿◈✿，也是一种组织逻辑（Couldry & Hepp✿◈✿，2013）✿◈✿：作为技术手段的媒介用以促进信息共享和人员/资源连接✿◈✿；作为组织逻辑的媒介用以维系信息与行动者相互嵌合的动态过程✿◈✿，确保效率与善治的统一✿◈✿。

　　在线协作文档的技术可供性如可见性✿◈✿、可接触性和可编辑性（Abeele✿◈✿，Schouten & Antheunis✿◈✿，2017✿◈✿；Jiang✿◈✿，Zhang✿◈✿，Guo✿◈✿，Cheng & Peng✿◈✿，2022✿◈✿；Treem & Leonardi✿◈✿，2013）调动与便利了包括国家（政府官员与部门）✿◈✿、市场（腾讯平台✿◈✿、救援企业）和公众（志愿者等）的多元主体的信息交流过程✿◈✿，从而实现了供需匹配炫舞答题每日更新✿◈✿、资源部署和信息互通✿◈✿。文档的可激活性（activability）（Schobert et al.✿◈✿，2023）促使持续参与者（具有强关系的中心节点）激活了分散的✿◈✿、甚至边缘的参与者✿◈✿，因而延展了网络中的弱关系✿◈✿。文档的可规范性（Jiang✿◈✿，Zhang✿◈✿，Guo✿◈✿，Cheng & Peng✿◈✿，2022）针对编辑权限✿◈✿、人员✿◈✿、分享范围的灵活的授权✿◈✿，保证了文档的安全性及协作的效率✿◈✿。如果没有这一媒介化的治理过程✿◈✿，人力✿◈✿、物资等救援资源将无法与急切的待救援者对接✿◈✿，而这些✿◈✿，通常正是突发灾难之下政府主导的自上而下救援中的不足（Boersma✿◈✿，Ferguson✿◈✿，Groenewegen & Wolbers✿◈✿，2014）✿◈✿。

　　因此✿◈✿，媒介化治理体现了与传统的管理或统治截然不同的特征✿◈✿：第一✿◈✿，媒介的延伸✿◈✿、替代✿◈✿、融合和接纳功能（Schulz✿◈✿，2004）为多元主体参与协同治理提供了保障✿◈✿。媒介化带来的信息流动与协商可能✿◈✿，显著提高了在信息不对称的危机状态下的稀缺资源匹配效率✿◈✿。第二✿◈✿，媒介化治理强调关系调和而非支配✿◈✿。自组织开放与集中的双重机制及动态网络结构✿◈✿，有助于多元主体之间的关系调和与联合行动✿◈✿。第三✿◈✿，媒介化治理被认为蕴藏着实现善治的机会（闫文捷✿◈✿，潘忠党✿◈✿，吴红宇✿◈✿，2021）✿◈✿。例如自组织在灾难治理中力求效率与善治的统一✿◈✿：减少信息过载和歧义✿◈✿，优化人力资源和专业知识✿◈✿，既集中高效（救援需要与资源匹配）又开放公平（吸纳边缘行动者和隐私保护）✿◈✿，实现了公共利益最大化✿◈✿。

　　本研究的局限性✿◈✿，主要包括以下几个方面✿◈✿：首先✿◈✿，以灾难事件中在线协同编辑文档及自组织社群的动态演进过程作为理解媒介化治理的切口虽然有较强的现实针对性和可操作性✿◈✿，但并不能全面体现媒介化治理的全部机理✿◈✿。灾难类型（是否具有政治敏感性✿◈✿，是否重大突发等）✿◈✿、政府在现实社会中对异议网络管控能力水平✿◈✿、参与公众的媒介素养✿◈✿、参与者的行动意愿以及在线协同文档自身的筛选和监管机制等✿◈✿，都可能影响媒介化治理的方式与效果✿◈✿。因此未来的研究还需要加强对这些因素的考量✿◈✿，更为全面地探索媒介化治理的形成机制与影响因素✿◈✿。

　　其次必须承认✿◈✿，救援文档仅仅是救援的诸多信源与影响因素之一✿◈✿。救援行动者还包括政府✿◈✿、军队✿◈✿、救援队✿◈✿、志愿者✿◈✿、村民等✿◈✿，自组织还包括无数的社交媒体网络群以及线下网络✿◈✿。在线文档构筑的信息✿◈✿、资源与关系连接的网络✿◈✿，如何与现实世界构成可匹敌的影响力✿◈✿，是一个值得不断探索的问题✿◈✿。同时✿◈✿，现实世界的重要性✿◈✿，也时刻提醒研究者警惕互联网中心主义和媒介中心主义的倾向✿◈✿，不应过分夸大媒介的作用✿◈✿。

　　再次✿◈✿，在线协同文档的可持续性值得进一步关注✿◈✿。在河南大雨之后的多次危机事件如西安大雨✿◈✿、上海疫情封控中✿◈✿，在线协同文档及相关自组织社群频频出现✿◈✿，可以理解成长远意义上的可持续性✿◈✿。但是在单独的事件周期内✿◈✿，文档与自组织都会经历兴起✿◈✿、繁荣与退出的过程✿◈✿，难以实现制度化过程成为治理体系的一部分✿◈✿。因此✿◈✿，媒介化治理在何种意义上能够成长为一种制度化的治理模式仍具有不确定性✿◈✿。

　　最后✿◈✿，虽然治理指的是“一套复杂的机构和行动者✿◈✿，这些机构和行动者既来自政府✿◈✿，也超越政府”（Stoker✿◈✿，1998✿◈✿：19）✿◈✿，但以社会力量和信息传播技术为中心的治理模式不应该被高估✿◈✿，政府的作用也同样不可忽视（Peters✿◈✿，2018）✿◈✿。事实证明媒介化治理并不排斥政府✿◈✿，并且需要政府与公众的合作共治才能实现公共利益最大化（俞可平✿◈✿，2000）以及治理的可持续✿◈✿。