デジタル時代において、行政機関はソーシャルメディアを活用して持続可能性への転換、インフラ投資、サービス改革を推進しようとしています。しかし、市民がこうしたデジタルコミュニケーションにどのように応答しているかについては、これまで十分に理解されていませんでした。従来のアプローチは「いいね」などの集計的なエンゲージメント指標に依存しており、議論の構造と質に関する深い洞察を提供していないのが実情です。 本研究では、ソーシャルメディアコミュニケーションがどのように公開討論の内容を形作るかを分析するため、データ駆動型の多次元的フレームワークを開発しました。対象はオランダの公営住宅における持続可能性関連のエンゲージメントです。2018年から2023年にかけて、92の住宅事業者のFacebookページから792件の投稿と3,197件のテナントコメントを収集し、機械学習パイプラインを用いてコメントを分類しました。分析は「コミュニケーション意図」「感情」「意味的関連性」の3つの次元にわたるリカレントな議論構成を明らかにしています。 多項ロジスティック回帰分析の結果、テナントコメントは対応する投稿との間で、ランダムに選ばれたコンテンツとの組み合わせよりも有意に高い意味的一致性を示しました。これは組織的なコミュニケーションがテーマへの応答を構造化していることを示唆しています。6つの議論タイプが確認され、批判的で探究志向のエンゲージメントが時間とともに増加する傾向がみられました。一方、投稿レベルの特徴は大きな説明力を持たず、組織的特性が支配的でした。規模の大きい住宅協会は実質的な回答を多く集める傾向にあり、低家賃の組織は評価的コメントが少なかったのです。 本研究は公営住宅協会に適用されたものですが、その方法論は組織やコンテキストを超えた、スケーラブルなオンライン議論動態の分析手段として機能します。