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文章目录 · 17
  1. 01为什么现在要重新核对样本
  2. 02实验：同一查询，三次重搜
  3. 03关键词怎么匹配，比你想的更宽
  4. 04同一条内容，两个入口的计数不一样
  5. 05重复与转载：同一账号 9 分钟发了 4 遍
  6. 06删帖与可见性：样本会自己变小
  7. 07抽样偏差：研究接口也只给一部分
  8. 08时间窗：同一个「最近」，各平台不一样
  9. 09DSA 第 40 条：一年下来走到哪了
  10. 10研究伦理与条款边界
  11. 11一份可复核的采集清单
  12. 12用 EveryInfra 复现这个实验
  13. 13算一笔账：一个月的稳定性监测
  14. 14最近的变化（2026 年 9–10 月）
  15. 15常见问题
  16. 16相关阅读
  17. 17参考资料

社媒数据做研究样本：同一查询重搜两次，一半结果变了

用社交平台搜索结果做研究样本前，先测它稳不稳。10 月 24 日实测：同一查询隔两分钟重搜，X、YouTube、TikTok 只重合约一半；附删帖、去重与 DSA 第 40 条进展。

示意插图：两列一模一样的社交帖子卡片，代表同一次搜索跑两遍；第二列约一半卡片换掉或变淡，小箭头标出变了的卡片；前面放着一块写着勾选清单的夹板。

用社交平台的关键词搜索结果做研究样本，先要承认样本本身会动：我们在 2026 年 10 月 24 日（新加坡时间，下同）对同一组查询隔约两分钟重搜一次，X、YouTube、TikTok 各取 25 条，两次结果的 Jaccard 重合度只有 0.47–0.56，新冒出来的条目全部是第一次查询之前就已发布的旧内容；两小时后第三次重搜，X 和 TikTok 与第一次的重合度分别是 0.52 和 0.22，YouTube 反而回到 0.92。所以一份「某关键词在某平台上的帖子」样本，至少要记下查询时间、完整参数和原始响应，并且重复采集、报告重合度，否则别人无法复现，你自己第二天也复现不了。

这篇写给用社交媒体或搜索数据做研究的人：传播学、公共卫生、政治学、计算社会科学的课题组，以及做舆情和事实核查的研究机构。我们只写数据方法和可以复核的数字，不提供法律意见；涉及平台条款和欧盟《数字服务法》（DSA）的部分，以原文为准，具体项目请咨询所在机构的伦理委员会和法务。

为什么现在要重新核对样本

最近两个月里，研究者拿平台数据的几条路同时在变：

  • Reddit 关闭公共 Data API 的时间表定了。 Reddit 在 2026 年 9 月 30 日的 r/redditdev 公告里写明：10 月 31 日起不再受理新的公共 API 申请，2027 年 1 月 12 日开始关闭未登记应用的访问，2027 年 3 月公共访问全部关闭。TechCrunch 当天的报道指出，研究者用的工具也在受影响之列。
  • Reddit 规则 8 写明不得继续使用已删除内容。 我们 10 月 24 日读取的 Reddit 帮助页「Don't break the site」列出的可能违规行为包括：应用「继续使用或展示用户已删除、或因违反规则被移除的公开内容」，以及没有授权协议的抓取。
  • DSA 第 40 条的申请通道开了一年，成功案例仍未公开。 德国 NGO AlgorithmWatch 的 Oliver Marsh 在 DSA Observatory 10 月 2 日的文章中写道：截至 2026 年 7 月，第 40(4) 条全面生效 9 个月，共有 77 份申请，没有已知的成功案例。爱尔兰监管机构 Coimisiún na Meán 在 10 月 7 日发布的 2025 年报第 81 页确认，这项机制在 2025 年 10 月 29 日生效后收到了第一批申请。
  • Reddit 被列为超大型在线平台。 欧盟委员会 8 月 31 日的公告把 Reddit、Roblox 列为超大型在线平台（VLOP）、ChatGPT 列为超大型在线搜索引擎（VLOSE），给 4 个月、即到 2027 年 1 月履行超大型平台的额外义务，第 40 条的研究者数据访问也在其中。也就是说，Reddit 的公共 API 关闭和 DSA 研究通道打开，几乎落在同一个季度。

拿数据的路在收紧，研究者手里的样本就更需要自己证明「完整到什么程度」。下面的实验就是一个最小的证明方法。

实验：同一查询，三次重搜

判据先写在前面。 我们在第三轮调用之前定下：同一查询两次结果的 Jaccard 重合度 ≥0.9，才算这个入口「单次采集可复现」；低于 0.9，就要求多次采集并报告并集和重合度。新出现的条目如果发布时间早于第一次查询，就判定为排序或抽样差异，不是新发帖。

设置。 四个平台、四个入口，参数在三轮里完全相同，每次取 25 条：

三轮的时间：A 轮 12:13–12:15，B 轮 12:16–12:17，C 轮 14:15–14:18。比较用条目 ID，不用标题。

等距插图：一台取样台。后排长卡架上立着 49 张卡，代表同一个 TikTok 查询三次搜索一共露出过的 49 条不同视频；导轨上的取样小车每次从中取 25 张，放进前排的一个托盘。三个托盘是 A、B、C 三轮，托盘前的小钟分别指着 12:15、12:17 和 14:16。托盘里 5×5 的方块按名次排列，青绿方块是三轮都在的 7 条，它们在三个托盘里的位置不完全相同，因为名次变了；其余方块每轮都在换。小车此刻停在 C 托盘上方。

结果。

  • X：A、B 两轮各 25 条，共同 18 条，Jaccard 0.56，前 10 名重合 7 条；B 轮新出现的 7 条，发布时间从 2022 年 4 月到 2026 年 8 月，没有一条是两次查询之间发的。C 轮与 A 轮的 Jaccard 是 0.52、与 B 轮 0.43；三轮合计出现过 39 个不同条目，三次都在的只有 14 个。C 轮新出现的 7 条最晚发布于 10 月 20 日。
  • YouTube：共同 16 条，Jaccard 0.47，前 10 名只重合 4 条；B 轮新出现的 9 条发布于 2022–2025 年。C 轮与 A 轮的 Jaccard 是 0.92（只差 1 条），与 B 轮却只有 0.43：B 轮像是换了一批结果，两小时后又换了回来。三轮合计 35 个不同条目，三次都在的 15 个。
  • TikTok：共同 16 条，Jaccard 0.47，但前 10 名重合 9 条，差异集中在第 12 名以后；新出现的 9 条最晚发布于 10 月 24 日 00:11（UTC），早于 A 轮查询。两小时后差得更多：C 轮与 A 轮的 Jaccard 是 0.22、与 B 轮 0.19；三轮合计 49 个不同条目，三次都在的只有 7 个。C 轮新出现的 15 条最晚发布于 10 月 23 日 23:50（UTC），同样早于 A 轮。
  • Reddit（按最新排序）：A、B 两轮 25 条完全相同，顺序也相同。两小时后的 C 轮，25 条全部换成了 05:15–06:12（UTC）之间的新帖。按最新排序的窗口随时间往前移，这是「最新」本来的意思，不算不稳定。
横向条形图：同一查询三次重搜的结果重合度（Jaccard），事先定的门槛是 0.9。X：A–B 0.56、A–C 0.52、B–C 0.43；YouTube：0.47、0.92、0.43；TikTok：0.47、0.22、0.19；Reddit 按最新排序：A–B 1.00，两小时后窗口前移到新帖，A–C 和 B–C 都是 0。只有 YouTube 的 A–C 过线，但夹在中间的 B 轮只有 0.47，所以三个平台的关键词搜索都不满足单次采集可复现。

按我们事先写下的判据，X、YouTube、TikTok 的关键词搜索都不满足「单次采集可复现」。三个平台里唯一一次达到 0.9 的是 YouTube 的 A、C 两轮，但夹在中间的 B 轮只有 0.47，所以只比一次、碰巧重合度高，也不能下结论。这不是哪个工具出了错：X 的搜索默认按热门返回，传 latest 也不保证严格按时间排列（能力目录里 twitter/search 的参数说明就是这样写的）；YouTube 自己的 Data API 文档也写明，搜索结果总数 totalResults「是一个近似值，可能不代表准确数值」。相关性排序的搜索本来就不是一张固定的名单。

桑基图：TikTok 同一查询 climate change，从 12:15 的 A 轮 25 条到 14:16 的 C 轮 25 条。A 轮里 9 条留到 C 轮，16 条消失。C 轮另外 16 条里，15 条是 A、B 两轮都没有的新视频，全部在 A 轮之前就已发布；剩下 1 条 A 轮没有、B 轮出现过。两轮的 Jaccard 是 0.22。

这一结论的边界：只测了 4 个查询、每个 25 条、同一天内三次，不能外推到全量或更长时间；Reddit 的稳定只说明「按最新排序」在两分钟内稳定，不代表相关性排序也稳定。

关键词怎么匹配，比你想的更宽

同一轮实验里还有一个更直接的问题：不加引号的多词关键词，在 Reddit 上按单词匹配，不按短语匹配。

  • A 轮 Digital Services Act（不加引号、按最新排序）返回的 25 条帖子里，标题和正文含完整短语的是 0 条；22 条至少含其中一个词（digital、service、act），内容是赌场广告、情感求助、游戏交易。
  • 10 月 24 日 12:21 把关键词改成带引号的 "Digital Services Act"，同样按最新排序，只返回 3 条，3 条都含完整短语（Instagram 封号申诉、诈骗交友网站、德语的租房诈骗）。按目录说明，这个入口的时间范围是最近一个月，所以 3 条就是这个月按最新排序能拿到的全部；14:17 重查，还是这 3 条。
堆叠条形图：Reddit 按最新排序搜 Digital Services Act。不加引号返回 25 条，含完整短语的 0 条，只含 digital、service、act 之一的 22 条，三个词都不含的 3 条；加引号只返回 3 条，3 条都含完整短语，14:17 重查还是这 3 条。

反过来，判断「相关」的方法本身也会出错。TikTok 那组我们第一次用「正文含 climate change」去数，25 条里只有 4 条命中；把话题标签去掉 # 和空格再匹配，命中变成 23 条。漏掉的 19 条都是只写了 #climatechange 的视频。

做研究的含义很具体：关键词样本要先做人工抽检，报告「无关内容占比」。9 月 22 日发布的 ISAAC 语料（arXiv:2609.27059）从 Reddit 选出 5.27 亿条帖子，用多步、人工审核的过滤流程把无关内容压到 10% 以下，并在论文里报告了每个类别的这个比例。没有这一步，一份「关于 DSA 的 Reddit 讨论」样本可能主要是赌场广告。

同一条内容，两个入口的计数不一样

研究里常用点赞、播放、评论数做因变量或权重。我们在 10 月 24 日 12:16–12:21 拿同一批内容，比较了搜索列表里的计数和单条详情入口的计数：

  • YouTube：一条 2026 年 6 月发布的视频，关键词搜索结果给出点赞 4,650，12:19 用 YouTube 视频详情查到 4,600；播放 48,406、评论 590 两边相同，14:18 再查也没变。点赞的差异来自显示精度，不是真实变化。
  • TikTok：《卫报》（The Guardian）10 月 23 日发布的一条气候视频，12:17 在搜索结果里是播放 671,900、点赞 90,300、评论 3,068；12:19 用 TikTok 视频详情查是 673,500、90,500、3,074。两分半钟内播放涨了 1,600。这条视频的播放和点赞都是整百数，评论则精确到个位。14:17 再查，播放 767,600、点赞 101,600、评论 3,402，两小时里播放又涨了约 14%。
  • X：欧盟委员会账号 8 月 31 日那条宣布 ChatGPT、Reddit 指定的帖子，搜索结果和 X (Twitter) 单条内容入口给出的浏览 6,523,789、点赞 4,668 完全一致。14:17 再查，浏览变成 6,523,800、点赞仍是 4,668。末两位变成 0，可能是取整，也可能真的涨了 11 次，单看这一条分不清；这正说明计数精度也要记录。
折线图：《卫报》10 月 23 日发布的一条 TikTok 气候视频的播放数，纵轴从 0 起。12:17 搜索列表 671,900；12:19 视频详情 673,500，2.5 分钟内多 1,600；14:17 视频详情 767,600，约两小时多 94,100，涨 14%。点赞同期是 90,300、90,500、101,600。

所以计数要带两个元数据：读取时间（精确到秒），和「这是搜索列表的计数还是详情页的计数」。新发布的内容在头几天增长快，同一天里早上和下午采的数字不能直接比。

重复与转载：同一账号 9 分钟发了 4 遍

Reddit 那 25 条不相关的帖子里，有 4 条来自同一个账号，在 9 分钟内（03:39–03:48 UTC）分别发到 4 个版块，正文几乎相同：按 5 词连续片段计算的 Jaccard 相似度在 0.93–0.99 之间。另有 3 条赌场广告来自另一个账号，发在 3 个互不相关的版块。

如果研究问题是「多少人在讨论某件事」，这 4 条应当算 1 个声音；如果研究问题是「内容怎样跨社区扩散」，它们恰恰是要保留的信号。我们建议的做法：

  1. 文本先规范化（去链接、去标点、统一大小写）；
  2. 用 5 词片段的 Jaccard ≥0.6 标出近重复对；
  3. 再看作者和时间窗（例如同一作者 1 小时内）区分「转发、跨版块发帖、刷屏」；
  4. 在论文里同时报告去重前后的样本量。

去重规则和Google Maps 门店去重是同一类问题：平台给的 ID 只说明「这是一条记录」，不说明「这是一个独立的观点或主体」。

删帖与可见性：样本会自己变小

研究样本的另一种变化是内容消失：作者删帖、平台移除、账号停用或设为私密。

  • Ruiz 等人的 PoliTok-DE 数据集（arXiv:2509.15860）收集了德国两次选举期间 93 万多条 TikTok 帖子，其中 33 万多条后来被删除：萨克森州选举样本删了 18.7%，联邦选举样本删了 39.7%；联邦选举样本里约三分之二是创作者自己撤下的。
  • 更早的 Zubiaga（2018，JASIST）用 30 个、共 1.47 亿条推文的数据集做了纵向复采，发现数据集越老、还能取回的比例越低，元数据（如粉丝数）的代表性也随时间下降。

与此同时，平台条款要求研究者跟着删：

  • TikTok 研究工具条款（2026 年 1 月 22 日生效版）要求至少每 30 天刷新一次研究数据，并删除刷新时已经取不到的数据；对 DSA 认证研究者，如果这些要求会妨碍其获批的研究，可以在申请里说明并另行处理。
  • X 开发者政策要求离线存储的内容与 X 上的当前状态保持一致，内容在 X 上被删除或修改后，要尽快、或在收到请求后 24 小时内删除或修改；经 X 书面批准的非商业学术研究，可以分享帖子 ID 供研究和同行复核使用。
  • 上文提到的 Reddit 规则 8，禁止应用继续使用或展示已删除的公开内容。

这就构成一个张力：可复现要求保留原始样本，条款和隐私要求跟着删。《政治传播》（Political Communication）2026 年的一篇综述把「复现所需的数据共享受限」列为第 40 条早期实施的挑战之一。实务上可行的折中是：公开 ID 列表、查询参数、采集时间和聚合统计；原文只在受控环境里保存，到期按条款删除；每次复采时报告「还能取回的比例」，把删除率当成一个结果写进论文，而不是悄悄换掉样本。

抽样偏差：研究接口也只给一部分

一个常见误解是「平台自己的研究接口给的就是全量」。近两年的审计研究不支持这一点：

  • Bekavac 和 Mayer 在 arXiv:2601.12390 中，用两个受控测试账号重建选举期间的完整信息流，再和 TikTok 研究 API、Meta Content Library 能取回的数据对比：研究接口排除了用户可见内容的最多约 50%，去掉了最多约 83% 的上下文元数据，有的限额低到每周约 1,000 次请求。
  • Meta Content Library 的说明页写明，个人账号的帖子只收录已认证或拥有 100 名以上关注者的账号。小账号的声音在这个口子里天然缺席。
  • 8 月 10 日的 WhichTok（arXiv:2608.09917）比较了三种 TikTok 采集工具（TikTok 研究 API 和两种网页端采集工具），发现话题标签和关键词搜索的结果差异最大，只有「按用户取」这一项在三者之间一致。
  • 2025 年的 arXiv:2506.09746 发现，TikTok 研究 API 对数据捐赠里约每 8 条视频就有 1 条取不到元数据，包括 TikTok 自己账号的视频和广告。
  • 这类偏差不是新问题：Morstatter 等（2013）当年就对比过 Twitter 抽样流和全量流的差异；Pfeffer 等（2023）由 80 位学者协作采集了 2022 年 9 月 21 日起 24 小时内的全部 3.75 亿条推文，作为后来研究的对照基线。

所以不管数据从哪个入口来，论文里都应当写清「这个入口会漏掉什么」，并尽量用两个独立入口交叉核对一部分样本。我们上面的搜索与详情对比，就是一个成本很低的交叉核对。

时间窗：同一个「最近」，各平台不一样

关键词搜索的时间范围经常不是研究者设定的：

  • 按目录说明，Reddit 关键词搜索的时间范围固定为最近一个月，排序不改变这一范围；
  • 我们 A 轮的 X 搜索虽然传了 latest，返回的 25 条发布时间横跨 2024 年 8 月到 2026 年 10 月（2024 年 5 条、2025 年 11 条、2026 年 9 条）；
  • YouTube 相关性排序的 25 条横跨 2020–2026 年。

要做时间序列，就别用相关性搜索去近似「某段时间的全部讨论」。可行的做法是按版块、账号或频道逐个拉取再按 posted_at 过滤，或者在 X 的关键词里写平台自己的时间语法（目录里 twitter/search 的说明列了 since: 等语法），并在方法部分写明实际覆盖的起止日期。

DSA 第 40 条：一年下来走到哪了

《数字服务法》第 40 条给研究者两条路：

  • 第 40(12) 条，公开数据。 超大型平台和搜索引擎要「在技术可行时」向符合条件的研究者提供其界面上公开可见的数据，包括实时数据。欧盟委员会 2025 年 12 月 5 日对 X 的首个 DSA 罚款决定（1.2 亿欧元），理由之一就是 X 没有向研究者提供公开数据访问；Tech Policy Press 对决定的解读指出，决定认定 X 禁止独立研究者访问、包括通过抓取访问，配额和期限都过于有限。
  • 第 40(4) 条，非公开数据。 研究者通过所在国的数字服务协调员（DSC）申请平台内部数据。细则在 授权条例 (EU) 2025/2050 里，2025 年 10 月 29 日起适用：申请走欧盟统一的 DSA 数据访问门户，协调员最多有 80 个工作日发出「合理请求」，平台要公布并定期更新数据目录（委员会的授权条例发布页有全文）。爱尔兰监管机构 2026 年 5 月发布了第二版申请指南。

实施现状，按最近的一手材料：

  • 前面提到的 AlgorithmWatch 申请，第一次被爱尔兰监管机构在 80 个工作日后驳回，理由是数据存储和网络安全写得不够具体、没说明所请求的数据「量」为什么相称；重新提交后还要再等 80 个工作日。他们按第 40(12) 条联合约 20 家机构向 6 家平台要「各成员国每 6 小时播放量最高的 1,000 条帖子」，从 2025 年 10 月谈到现在，没有一家同意（DSA Observatory，10 月 2 日）。
  • ICWSM 2026 的论文《The Great Data Standoff》把这种局面概括为「僵局」：研究者必须指明要哪些数据，却无从知道平台内部有哪些数据。卡迪夫大学 Annabell 在 Media, Technology and Governance 2026 年的文章里分析了平台公布的数据目录，认为平台把「数据」收窄成预先定义的聚合数据集。
  • 英国 Smart Data Research UK 资助的工作组 9 月 9 日发布、10 月 6 日存档的最终报告，汇总了一年里研究者在英国和国际上拿数据的障碍。
  • 平台自己的透明度数据也有局限：10 月 19 日的 arXiv:2610.26226 指出，DSA 透明度数据库里 99.8% 以上的处理决定引用的是平台自己的条款，而不是法律条文。

对研究设计的意义：第 40 条是一条值得走的路，但时间以「年」计。课题组在等待期间用公开数据做的研究，更需要把完整性写清楚，因为审稿人会问「你的样本和平台真实信息流差多少」。

研究伦理与条款边界

这里只列方法层面的要点，不构成法律意见：

  • 先过伦理审查。 AoIR 互联网研究伦理指南 3.0 是这个领域通用的参照：「公开」不等于「可以随意使用」，要按情境评估对作者的风险，尤其是健康、性取向、政治立场等敏感话题。
  • 数据最小化。 只采研究问题需要的字段；个人账号的用户名在分析前换成不可逆的哈希，论文里不引用可以被搜回原帖的原句。本文提到的个人账号都没有写出昵称。
  • 跟着删。 按上文的平台条款建立定期复采和删除流程，并记录删除了多少。
  • 读清楚条款适用范围。 TikTok、X、Reddit 的研究条款都有地域、用途（非商业、公共利益）和主体资格限制；DSA 第 40 条的两条路都限定在研究欧盟「系统性风险」。用哪条路、在什么条款下采集，写进方法部分。
  • 公开可复核的材料。 ID 列表、查询参数、采集时间、聚合结果和代码可以公开；原始文本按条款处理。

一份可复核的采集清单

采集流程动画，编号对应正文清单的 8 步。采集前一次性完成第 1、2 步：写下判据（两次结果的 Jaccard 重合度不低于 0.9 才算单次可复现），固定关键词、排序和条数等参数。之后每一轮按顺序走第 3 到 8 步：保存每次调用的原始 JSON、请求 ID 和精确到秒的读取时间；同一查询至少采两次并取并集；随机抽 50 到 100 条人工标注相关性；用 5 词片段 Jaccard 不低于 0.6 标出近重复并去重；用单条详情入口复查一部分计数并记下来自哪个入口；按平台条款周期复采，记录还能取回的比例并删除已不可见的内容，然后开始下一轮。
  1. 写判据。 采集前写下：重合度阈值、无关内容占比上限、删除率要报告到什么粒度。
  2. 固定参数。 关键词（含引号）、排序、条数、语言、地区写进配置文件，并入版本控制。
  3. 保存原始响应。 每次调用的完整 JSON 连同请求 ID、读取时间（精确到秒，写明时区）一起存档。
  4. 重复采集。 同一查询至少采两次，报告并集、交集和 Jaccard；排序不稳的入口用并集做样本。
  5. 抽检相关性。 随机抽 50–100 条人工标注，报告无关内容占比；话题标签先规范化再做文本匹配。
  6. 去重。 规范化文本 + 片段相似度 + 作者与时间窗，去重前后的样本量都报告。
  7. 交叉核对计数。 抽一部分条目用单条详情入口复查计数，写清计数来自哪个入口、哪个时间点。
  8. 复采与删除。 按条款周期复采，记录还能取回的比例，删除已不可见的内容。

用 EveryInfra 复现这个实验

下面是 A 轮 X 搜索的请求，把 <API Key> 换成你自己的 Key（注册和建 Key 见快速开始）：

bash
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer <API Key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"twitter","action":"search","params":{"keyword":"\"Digital Services Act\"","sort":"latest","limit":25}}'

响应顶层有 id（请求 ID）、count、results 和 billing；做复现实验时用得上的字段（字段名以能力目录为准）：

  • id：条目在平台上的 ID，用来算重合度和去重；
  • url：原帖地址，复采和人工抽检时用；
  • posted_at：发布时间（UTC），判断「新出现的条目是不是新发的」；
  • text、title：正文和标题（Reddit、YouTube 有标题），做相关性抽检和近重复检测；
  • hashtags：话题标签，TikTok、X 的相关性判断要把它算进去；
  • like_count、view_count、comment_count：计数，必须和读取时间一起存；
  • author_username：作者，用于去重时的作者窗口，分析前做哈希；
  • community：Reddit 版块名，判断跨版块重复发帖；
  • search_rank：YouTube 搜索里的名次，算前 10 名重合度时用。

在 Claude、Cursor 等 AI 客户端里，也可以用 MCP 接同一份数据，让 AI 按上面的清单跑采集和比对（更多接法见远程 MCP 服务器）：

bash
export EVERYINFRA_API_KEY="<API Key>"
claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --scope user \
  --header 'Authorization: Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}'

接好后调用 everyinfra_call_api，参数与上面的 curl 相同；everyinfra_requests 可以按请求 ID 查每次调用的扣费。

报错与扣费：

  • unauthorized：没带 Key 或 Key 无效，不扣费；
  • unknown_param 或取值错误：参数名、枚举值写错，返回可用参数和示例，不扣费；
  • 空结果：例如带引号的关键词这个月没有匹配帖子，返回空列表，预扣部分退回；
  • 能力暂不可用：提示「暂不可用」，不扣费。

退款怎么逐条核对，见失败返还与对账；能力和参数为什么以实时目录为准，见实时能力目录如何减少文档漂移。

算一笔账：一个月的稳定性监测

按 10 月 24 日读取的能力目录，reddit/search、twitter/search、youtube/search、tiktok/search 每次都是 $0.000556，单条详情 youtube/video、tiktok/video、twitter/post 也是每次 $0.000556（以价格页为准）：

  • 4 个平台、每个平台 5 个关键词，每 6 小时各采一次、每次 25 条，30 天：4 × 5 × 4 × 30 = 2,400 次 × $0.000556 = $1.33；
  • 每周从样本里抽 100 条用详情入口复查计数，4 周：400 次 × $0.000556 = $0.22；
  • 合计约 $1.56。空结果和失败的调用不计费，实际只会更少。

本文全部真调（3 轮搜索、单条详情复查、带引号的 Reddit 检索，以及四次没有写进正文的网页检索）合计扣费 $0.015008（26 次调用）。

最近的变化（2026 年 9–10 月）

  • 9 月 30 日，Reddit 公布公共 Data API 关闭时间表（r/redditdev）。对研究者：依赖 Reddit 公共 API 的采集脚本，要在 2027 年 3 月前换到 Reddit 的研究项目、商业协议或 DSA 通道，并且现在就开始存档自己的历史样本说明。
  • 10 月 1 日，Reddit 的 DSA 信息页更新，写明 2026 年上半年在欧盟的月活跃接收者不超过 5,720 万（Reddit 帮助中心）。对研究者：Reddit 作为超大型平台的 DSA 义务 2027 年 1 月到期，可以开始准备第 40(12) 条的申请材料。
  • **10 月 1 日，Pote、Flammini、Menczer 发表 arXiv:2610.02591**，用 43 个已下架的影响力行动的应用元数据，发现 API 本身是协同操纵的基础设施，而 X 删除应用层元数据让这一检测手段失效。对研究者：平台接口删掉一个字段，整个研究方向就可能无法复现，采集时要尽量保留原始响应。
  • **9 月 29 日，arXiv:2609.38571 审计了 4 个平台的 AI 内容标签**，用系统性风险和 AI 相关关键词采了 10,722 条帖子，发现专家认定的深度伪造只有 33% 带平台标签。对研究者：这又是一个靠关键词采样得出比例的研究，关键词覆盖面直接决定分母。
  • **10 月 6 日，arXiv:2610.09082** 用 18 个月、570 万条 Reddit 帖子摘要追踪 AI 危害，10 月 2 日和 5 日的两篇爱尔兰洪灾研究（arXiv:2610.03334、arXiv:2610.06330）用 Meta Content Library 按关键词取样。对研究者：大规模平台数据仍在支撑跨学科研究，样本说明写得越细，结论越经得起复核。
  • **10 月 21 日，Tech Policy Press 刊发 Jen Rosiere Reynolds 的评论**，指出 AI 风险研究正在重演社交媒体研究「拿不到数据」的老问题。

常见问题

Reddit API 还能用来做学术研究吗？（Google 联想词「reddit api for academic research」） Reddit 9 月 30 日的公告写明，10 月 31 日起不再受理新的公共 API 申请，2027 年 3 月公共访问全部关闭；评论区有开发者建议没有 API 的人去看 Devvit 或研究者项目是否适用。Reddit 已被列为超大型平台，2027 年 1 月起还要履行 DSA 第 40 条的研究者数据访问义务。现有项目最好现在就固定样本说明和采集记录。

研究数据集里的帖子后来被删了，怎么办？（联想词「deleted tweets research dataset」） 按平台条款，研究者通常要跟着删除（TikTok 要求至少每 30 天刷新并删除，X 要求删除或修改后尽快同步）。复现靠的是公开 ID、参数和聚合统计，再在复采时报告还能取回的比例；把删除率当作结果写进论文。

DSA 第 40 条，谁可以申请？（联想词「dsa article 40 researchers」） 第 40(4) 条面向隶属研究机构、独立于商业利益、能满足数据安全和保密要求的研究者，通过数字服务协调员申请；第 40(12) 条的公开数据访问，条文明确把非营利机构、组织和协会的研究者也包括在内；两条路都只用于研究欧盟的系统性风险。AlgorithmWatch 的经验是，NGO 的简单定量请求也可能被受理，但要准备好说明数据量为什么相称。这里只描述规则原文和公开案例，具体资格请咨询所在机构。

相关阅读

参考资料

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引用编号 BL-33

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