媒介化灾难治理中的持续参与者——基于郑州暴雨“救援文档”的研究

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，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，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。

（一）从自组织行为到治理

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、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，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）。

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）。

（二）自组织社群中的持续参与者

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，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：

RQ1：持续参与者在自组织社群的网络结构变迁中呈现何种特征？

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？

RQ3：持续参与者如何为自组织社群形成媒介化治理提供了机会？

（一）数据采集

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”）的在线协同文档编辑工具于7月20日20：57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，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救援平台（如图2）。

（二）确定持续参与者

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），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。

（三）变量选取与测量

1. 待救援人数和成功救援人数

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。

2.网络结构：网络规模、网络互惠性和网络中心度

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）。

3.持续参与者的网络属性：节点度、中介中心度和接近中心度

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。

（四）网络田野观察

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。

（五）分析思路

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，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。

（一）自组织社群中的持续参与：网络集中化趋势

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。

（二）持续参与者作为成功救援的动力

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。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。三条拟合线在成功救援人数达到210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。

（三）自组织社群与媒介化治理

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。