# 如何在 Reddit 審核研究中記錄缺失文字

保留每個已觀察留言位置及其來源狀態，然後用同一個已聲明分母，報告可見文字與不可用文字的數目。不要編造缺失字詞或移除原因。已移除或已刪除標記是已觀察到的可用性狀態，不是該狀態為何改變的證據。分母是佔比計算所用的總數。

## 收集設定

Reddit Comments Scraper 回傳已知公開討論串的留言行，而不是分開的帖文行。輸入需要 `postUrls`（1 至 50 個公開討論串 URL）和 `maxCommentsPerPost`（每則帖文 1 至 500，預設 100，預設組 250，試行一個已知討論串、上限 3）。

每行匯出包含這些確切欄位：`postId`、`commentId`、`parentId`、`depth`、`body`、`status`、`unavailableFields` 和 `observedAt`。資料集行狀態值嚴格限於 `ok`、`deleted` 和 `removed`。部分完成與失敗的執行或輸入狀態，與行狀態值保持分開。

OUTPUT 的 `isComplete=true` 旗標表示此控制中的處理已完成，而整體輸入結果仍是部分完成。`inputResults` 有 `status`、`reason`、`commentsFound` 和 `commentsSaved`，而 `hiddenBranchesRemaining` 可以是 null。目前一次試行回傳三個有正文的 ID，而 `parentId`、`depth` 和分支都不可用，亦沒有 removed/deleted 行。這只證明有界收集，而不是即時審核面板或完整歷史。缺失作者與缺失正文不同；切勿推斷原因或還原缺失字詞。

開啟 [Reddit Moderation Research Dataset Task](https://apify.com/chronometrica/reddit-comments-scraper/examples/reddit-moderation-research-dataset)，以查看公開執行預設組。

## 記錄缺失文字的八個步驟

1. 計數之前先界定研究單位和快照範圍。查看指定討論串在一次收集時間的已觀察留言身分。把未解析的 ID 分開保留。不要把來源顯示的計數或[未知分支](/zh-Hant/articles/reddit-%E7%95%99%E8%A8%80%E5%8C%AF%E5%87%BA%E5%88%97%E6%95%B8%E5%B0%91%E6%96%BC%E5%B8%96%E6%96%87%E8%A8%88%E6%95%B8/)混入已觀察行的分母。
2. 保留未經改動的來源匯出和輸出檔案。對每個已知身分，保留其狀態、正文可用性、不可用欄位和觀察時間。不要只為做出整齊的文字表，而刪除已移除或已刪除的位置。
3. 建立一個文字分析工作子集，只包含確實可用的正文。把佔位文字排除在外。把缺失作者保留為一項獨立事實。在你的研究規則下，匿名但可見的正文仍可以是可用文字。
4. 報告已觀察的已知位置、可用文字位置、已移除標記、已刪除標記，以及其他不可用或不確定位置。簡單計數使用互不重疊的類別，並說明你的歸類規則。如果狀態重疊或身分衝突，應覆核，不要強行加總。
5. 把分析分母放在每個百分比旁邊。在有可用文字的行之中的佔比，與在所有已觀察位置之中的佔比，回答的是不同問題。兩者都不估計未被觀察的完整討論。
6. 重複檢查時，只連接已知的來源留言身分，並比較它們的已觀察狀態。把新觀察到的鍵和不再被觀察到的鍵，與已確認的同一鍵狀態轉變分開。在較後一個有上限的快照中缺席，並不證明已刪除。
7. 沒有獨立來源證據時，不要把狀態改變歸因於版主、作者、政策、審查或某個情緒類別。不可用的正文不能只憑相鄰回覆來分類。
8. 提交一份快照可用性表；在有支持時，再提交一份配對鍵轉變表。讓收集限制和未知項保持可見，以便另一位研究人員理解哪些文字進入了分析。

這些表格中的所有身分、狀態和指標都是虛構的編寫成品，並不代表實測的現實世界審核結果。

### 快照 A：十鍵已觀察狀態表（虛構）

| 鍵 ID | 來源狀態 | 正文可用性 | 數目／佔比 |
| --- | --- | --- | --- |
| C1–C7 | ok | 可用 | 7 行（70%） |
| C8–C9 | removed | 不可用 | 2 個已移除標記（20%） |
| C10 | deleted | 不可用 | 1 個已刪除標記（10%） |

- 分母細節：可用文字佔比是 7/10 = 70%；不可用文字是 3/10 = 30%。一個編造的情緒分類器把 7 個可用正文中的 4 個標為正面；4/7 大約等於 57.1%，這只是可分析文字之中的佔比。不要寫成所有留言中有 40% 為正面，也不要為未知正文指派標籤。

### 快照 B：配對的十鍵狀態表與轉變紀錄冊（虛構）

### 快照 B：分組的配對鍵表（虛構）

| 鍵 ID | SnapshotAstatus | SnapshotBstatus | 轉變 |
| --- | --- | --- | --- |
| C1–C6 | ok | ok | 未改變 |
| C7 | ok | removed | 已改變 |
| C8–C9 | removed | removed | 未改變 |
| C10 | deleted | deleted | 未改變 |

- 快照 B 指標：6 個可用、3 個已移除、1 個已刪除（9 個未改變的鍵加上 1 個已改變的鍵）。此虛構表格說明分母算術，並不代表現實世界的審核結果。

- 快照 B 指標：6 個可用、3 個已移除、1 個已刪除。文字可用性是 6/10 = 60%，比快照 A 下降 10 個百分點。這不是實測的審核效應、移除原因或社群趨勢。

### 快照 C：範圍比較備註（虛構）

- 快照 C 共回傳 8 個鍵（保留 7 個舊鍵，加上新鍵 C11；C1、C2 和 C3 被省略）。
- C1、C2 和 C3 在此有限快照中缺席，並不是已刪除的證據。
- C 沒有提供正文類別，因此不要計算可用性比率。

## 下一步

要開始你的研究，請用一個小型已知討論串開啟 [Reddit Moderation Research Dataset Task](https://apify.com/chronometrica/reddit-comments-scraper/examples/reddit-moderation-research-dataset)，並使用 [Reddit Comments Scraper Actor](https://apify.com/chronometrica/reddit-comments-scraper)，然後設定你的已觀察位置分母。

## 來源與延伸閱讀

- [Apify Reddit Comments Scraper Actor](https://apify.com/chronometrica/reddit-comments-scraper)
- [Reddit 開發者關於留言收集的討論](https://www.reddit.com/r/redditdev/comments/12f885c/getting_all_the_comments_in_a_post/)
- [網絡抓取 Reddit 的討論](https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/15x92f1/how_do_i_scrape_comments_from_reddit_posts/)
- [說明文字取得](https://chronometrica.com/zh-Hant/articles/%E5%8F%96%E5%BE%97-youtube-%E9%80%90%E5%AD%97%E7%A8%BF-%E6%AA%A2%E6%9F%A5%E7%BC%BA%E5%B0%91%E5%AD%97%E5%B9%95/)