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Platform Studies × Digital Discourse AnalysisCross-platform Search and Keyword Network StudyRev. 1.2

From Locking to ‘Permanent Doll’: Kigurumi Keyword Networks across Bilibili, X, and Rednote

A cross-platform study of fixed queries, public-text source layers, and semantic boundaries

Author
BeKig Academic Editorial Board
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30 min
Abstract

Abstract

‘Kig locking’ is not a semantically stable query across platforms. This paper audits public search materials frozen on July 13, 2026 from Bilibili, X, and Rednote by separating researcher-defined retrieval entries (queryHits) from author-produced text. The normalized X corpus contains 121 valid deduplicated posts plus one invalid empty placeholder, not 122 unique posts; the association samples remain 112 Bilibili videos, 84 X posts, and 40 Rednote notes. Source-layer recomputation separates Bilibili titles, descriptions, and video tags; X body text after parsed hashtag strings are removed, with hashtags analyzed separately; and Rednote titles, cleaned descriptions, topic tags, and interact_vote prompts. In X body text, zipper, locking, head-hardware, and material codes occur in 40, 36, 22, and 10 of 84 posts respectively; the larger union counts must not be mislabeled as body-text counts. On Rednote, much of the character, material, and head-hardware signal comes from topic tags, while one locking item is an interact_vote rather than a topic. These results support a comparison of public-text source structures within fixed-query samples, but not claims about recommendation weights, platform-wide prevalence, or platform ‘knowledgeization.’

Keywords
Kigurumilockingkeyword networksBilibiliXRednoteplatformizationdigital methods

01

Research questions

  1. Bilibili、X 与小红书分别把 Kigurumi 上锁连接到哪些词汇和概念簇？
  2. 自动补全、帖子标签与正文共现是否形成不同层级的关联网络？
  3. 中、英、日文中的 kig、kigurumi 与着ぐるみ如何产生词义重叠和检索噪声？
  4. 如何描述平台检索差异而不把结果排序误写成推荐算法因果？

02

Methods and materials

  • 冻结 2026-07-13 的三平台公开检索结果，记录研究者查询词、结果入口、采集时间、内容 ID 与公开元数据
  • 按 animegao/Kigurumi 高相关标准去重，并以普通睡衣、毛绒 mascot、一般服装拉链等风险旗标辅助范围复核
  • 按平台原生字段拆分作者文字：Bilibili 标题/简介/视频标签，X 净化正文/hashtags，小红书标题/净化说明/topic/interact_vote
  • 将 queryHits 仅作为研究者检索入口记录；概念比例只从作者公开文字层计算，不宣称读取内部推荐模型

03

Evidence statement

本文的实证材料是特定日期、特定查询词和可访问账号状态下的公开检索快照。样本能够说明这些固定入口返回内容的公开文字如何共同出现，却不能代表全站内容比例、全部用户兴趣、内部推荐权重或排序因果。三平台字段结构不对称：X 没有独立标题字段，且只有 37/84 条返回了解析 hashtags；字段缺失不能当作概念命中 0%。X 的敏感排除也来自当前自动词典而非完整人工审查，比例只在各自样本和明确来源层内解释。

04

Key findings

  1. Bilibili 的作者文字并集中，角色/Cosplay 宽码命中 62/112，材质 36/112、头部硬件 33/112、锁定 28/112；角色码主要由视频标签贡献。
  2. X 在剥离已解析 hashtags 后，正文命中拉链 40/84、锁定 36/84、头部硬件 22/84、材质 10/84；正文与 hashtags 并集才分别是 43、36、25、20。
  3. 小红书作者文字并集命中角色/Cosplay 25/40、材质 17/40、头部硬件 15/40、锁定 4/40；其中一条锁定信号来自 interact_vote，不是普通 topic。
  4. queryHits 是研究者固定检索入口，不是平台推荐标签、内部相关性分数或用户偏好；原“制作/定制/展示/教程”混合码也不足以支持总括性的“知识化”结论。
Main textBKA-2026-013

01Scope

What Does It Mean to Say a Platform ‘Recommends’ a Keyword?

本文研究的不是平台工程团队如何给推荐模型分配权重，而是固定查询返回内容中可复核的公开文字。采集文件里的 queryHits 只记录“研究者用哪个检索词找到这条内容”，不属于作者标题、正文或标签，也不是平台提供的推荐权重。自动补全、结果条目、作者文字与研究者概念码必须分层，不能揉成一句“算法喜欢上锁”。注1

社交平台既是关系网络，也是可编程基础设施和文化生产条件。字段、标签、搜索入口与排序会把内容加工为平台可处理的数据对象，因此检索结果不是中性词典，却也不是算法意图的直接自白。[1][2][4][9]

02Method

From Search Snapshots to Reproducible Semantic Coding

研究在采集前冻结查询词、纳入标准和锁型/拉链概念表。Bilibili 主采集最多三页并补充 page_size=20 的即时结果；X 使用中、英、日文并行查询；小红书每个查询解析前五条可打开笔记。所有平台按内容 ID 去重，转载不跨平台合并指标；queryHits 在建查询—内容关系前按 query、content 与 snapshot 去重。[11][7]注2

表 1　三平台检索、完整性修正与关联词分析样本
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平台采集入口去重/高相关材料关联词分析样本主要不可比项
Bilibili15 组查询、43 个成功搜索页及补充详情136 条高相关视频详情112 条未被当前自动敏感词典命中的查询命中自动补全与视频标签不属于同一机制
X10 个中英日查询121 条有效去重帖子 + 1 条无效占位；96 条初筛高相关84 条未被当前自动敏感词典命中的关联样本无独立标题；hashtags 仅 37/84 可得
小红书11 个查询，每词前 5 条详情48 条去重，40 条高相关40 条高相关笔记topic 与 interact_vote 必须分开
[13]
表 2　作者公开文字字段的可得性
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平台标题净化正文/说明标签字段queryHits
Bilibili（n=112）112/11299/112视频标签 111/112112/112；研究者检索入口
X（n=84）无独立标题字段84/84hashtags 37/8484/84；研究者检索入口
小红书（n=40）39/4025/40topic 40/40；interact_vote 1/4040/40；研究者检索入口
[13]注1
  • 身份词：kig、kigurumi、kiger、着ぐるみ、娃娃和头壳。[6]
  • 开合词：上锁、锁扣、拉链、zipper、ファスナー、南京錠和鍵。[12]
  • 材质词：Kig 皮、胶衣、latex、zentai、肌タイ和全包。
  • 叙事词：永久变娃、填充物、找钥匙、耐久和融合。
  • 实践词（旧混合码）：制作、定制、展示、教程、开箱、测评和生活记录；该码只表示词面触发，不能直接等同于“知识化”。

03Bilibili

Bilibili: Separating Autocomplete, Title Narratives, and Video Tags

7 个自动补全 seed 中，只有 `kig`、`kigurumi` 与 `永久变娃` 3 个请求成功，共返回 18 个唯一建议，包括“kigurumi娃娃”“kigurumi头壳”“kigurumi入门”“kigurumi怎么买”和“kigurumi头壳为什么要带锁”。`kig 上锁`、`kigurumi 上锁`、`kigurumi 拉链`、`kigurumi 后背 拉链` 4 个较长查询均返回 `code 3` 错误，因此只能写“未取得可分析补全结果”，不能写成平台给出了零条联想。[14][13]

表 3　Bilibili 样本中的规范化非核心标签文档频率
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标签独立视频数主要语义位置
娃娃32角色化与物件化称呼
二次元26文化分类和角色入口
可爱26情感与审美框架
头壳23硬件、佩戴和锁扣结构
晒出你的kig瞬间14平台活动与创作归档
latex12跨语言材质标签
生活记录12日常化发布框架
胶衣11材质与全身包覆
[13]

04X

X: Multilingual Zipper Terms, Structures, and Locking Texts

X 没有独立标题字段。84 条分析样本的正文在剥离已解析 hashtags 后仍同时出现中文“拉链头/定制头壳”、英文 zipper lock/back zipper/no zipper，以及日文 ファスナー/南京錠/鍵。锁定与拉链主要写在正文里，但材质词对 hashtags 的依赖明显更高；把两层直接求并集后再称作“正文”，会把证据来源说错。[15][13][6]

  • 技术与定制支路：后脑拉链、隐藏拉链、头壳锁扣、连体结构和 commission。[15]
  • 表演叙事支路：locked in、can't take off、找不到钥匙和永久角色化。[15]
  • 词义噪声支路：kigurumi pajama、onesie、furry 和 mascot 与 animegao 混检。[13]
表 4　X 概念码的正文、hashtags 与作者文字并集
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概念正文（已剥离 hashtags）hashtags任一作者文字层
锁定36/841/8436/84
拉链40/843/8443/84
头壳/硬件22/845/8425/84
Kig 皮/乳胶/材质10/8412/8420/84
角色/Cosplay7/841/848/84
[13]

05Rednote

Rednote: Character and Material Signals Concentrated in Topic Tags

小红书 40 条高相关笔记来自研究者预设的“kig上锁”“kig皮锁扣”等固定查询，因此 queryHits 只说明抽样入口，不能证明平台主动把锁词扩展到了某个内容邻域。来源层复算显示，角色、材质与头壳概念的大量命中来自正式 topic 标签；标题和剥离话题标记后的说明提供的是另一层证据。[16][13]

表 5　小红书概念码的标题、说明、topic 与 interact_vote 来源
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概念标题净化说明topicinteract_vote任一作者文字层
锁定3/401/400/401/404/40
拉链4/403/401/400/407/40
头壳/硬件5/403/4011/401/4015/40
Kig 皮/乳胶/材质8/407/4011/400/4017/40
角色/Cosplay7/404/4022/400/4025/40
[13]

06Comparison

From Retrieval Entries to Author Text: Source Layers Before Comparison

图 1　固定检索语料的来源层与推断边界
  1. 01

    研究者检索入口

    queryHits 记录用哪个固定查询找到内容；它不是作者用词，也不是推荐权重

  2. 02

    平台返回记录

    内容 ID、结果页与采集快照用于界定样本；一次排序不代表稳定曝光机制

  3. 03

    作者公开文字

    按平台拆分标题、正文/说明、视频标签、hashtags、topic 与 interact_vote

  4. 04

    研究者概念码

    在明确来源层和可得分母内编码共现；不能反推平台动机或全站偏好

[13][11]注1
图 2　三平台作者公开文字并集的概念命中比例每格为该平台分析样本在任一作者公开文字层命中研究者概念码的比例；不包含 queryHits。X 的作者层为正文与 hashtags，小红书为标题、净化说明、topic 与 interact_vote。
Unit: %065
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Comparison dimensionBilibiliX小红书
锁定研究者概念码：locking25.0%（28/112）42.9%（36/84）10.0%（4/40）
拉链研究者概念码：zipper9.8%（11/112）51.2%（43/84）17.5%（7/40）
头壳／硬件研究者概念码：headHardware29.5%（33/112）29.8%（25/84）37.5%（15/40）
Kig 皮／乳胶／材质研究者概念码：skinMaterial32.1%（36/112）23.8%（20/84）42.5%（17/40）
变身／永久变娃研究者概念码：transformation24.1%（27/112）13.1%（11/84）7.5%（3/40）
制作／定制／展示／教程（混合码）旧混合码：production；不能作为“知识化”指标9.8%（11/112）19.0%（16/84）20.0%（8/40）
角色／Cosplay研究者概念码：characterCosplay55.4%（62/112）9.5%（8/84）62.5%（25/40）
耐久／挑战研究者概念码：endurance8.9%（10/112）4.8%（4/84）2.5%（1/40）
无缝／无拉链研究者概念码：seamless0.9%（1/112）1.2%（1/84）5.0%（2/40）

数据集：dataset20260713，冻结于 2026-07-13。Bilibili n=112、X n=84、小红书 n=40；列内比例可合计超过 100%。数值来自作者公开文字并集，不含研究者 queryHits，也不是推荐权重、用户兴趣比例、算法动机或平台“知识化”程度。

[13]注1注2
表 6　跨平台比较时必须保留的来源差异
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比较项BilibiliX小红书
作者文字单元标题、简介、视频标签正文、hashtags；无独立标题标题、净化说明、topic、interact_vote
字段可得性限制简介 100/112；视频标签 111/112hashtags 37/84标题 39/40；净化说明 25/40
queryHits 的性质研究者固定检索入口研究者固定检索入口研究者固定检索入口
范围噪声普通娃娃与泛娱乐睡衣、furry、mascot 与日文广义着ぐるみ兽装、一般乳胶和宽泛推荐
不能直接读出推荐权重完整曝光、旧帖浏览与标题命中率播放量、内部排序原因与“知识化”程度
[13]

hashtags 能让话语被检索，却不等于完整语义。X 的锁定与拉链含义主要写在正文里，但材质词在 hashtags 中贡献明显；小红书的角色与材质码又大量来自 topic，Bilibili 则把活动标签和角色标签放在视频标签层。只抓一种字段会系统性漏读，也会把字段制度误认成内容立场。[6][12][7]

07Boundaries

Algorithmic Opacity, Search Bias, and Content Ethics

算法经常被描述为强大又不可见的幕后实体，但公开检索只能观察研究者输入、界面与返回记录。queryHits 由采集脚本生成，不能当作平台推荐标签；账号历史、地区、时间、删除、排序实验和平台风控又会改变结果，一次采集不能代表稳定推荐规律。[5][10][8]

本研究对普通账号最小化点名，对涉及露骨、强迫或可能伤害参与者的内容只保留排除计数。锁、乳胶和永久变娃可能承载技术、表演、商品、搞笑或幻想含义，不能由公开文本推断发布者性向、人格、真实同意状态或心理健康。注3

08Conclusion

Conclusion: Locking as an Entry Boundary and a Platform Language

来源层拆开后，三平台样本都出现了锁定、拉链、头壳、材质与角色词，但这些信号落在不同字段：Bilibili 的角色码高度依赖视频标签，X 的锁定和拉链主要来自正文，小红书的角色、材质和头壳更多来自 topic。这个结果描述的是固定检索语料的文字结构，不是三个推荐算法的性格画像。[13]

  • 可报告：特定时点的成功补全、返回记录、作者文字层与概念码。
  • 应区分：queryHits、自动补全、结果排序、正文、hashtags、topic 与 interact_vote。
  • 必须拒绝：把请求失败写成零结果，把字段并集写成正文，或用一次固定检索替平台算法写心理活动。

Notes

Notes

  1. 1

    本文把“关联”限定为作者公开文字层的共同出现，并将 queryHits 单列为研究者固定检索入口；两者都不能替换成内部模型权重、个性化推荐原因或用户真实动机。[10][5]

  2. 2

    完整查询词、采集时间、失败页面、去重规则、敏感排除和编码表保存在冻结数据集与研究协议中。X 的规范化 122 行包含 121 条有效帖子和 1 条无效占位；Bilibili 4 个长补全查询返回 code 3，均未作为零结果解释。[13]

  3. 3

    论文以聚合结果和内容编号为主；普通账号、自述和可能敏感的锁定幻想不做可识别复述，也不用于推断个人属性。

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Citation / Revision

Recommended citation

BeKig Academic Editorial Board. From Locking to ‘Permanent Doll’: Kigurumi Keyword Networks across Bilibili, X, and Rednote[EB/OL]. BeKig Academic Review, 2026-07-13 (revised 2026-07-13). https://bekig.top/en/academic/kigurumi-lock-keyword-networks/

Numbered references / web-adapted GB/T 7714 style
BKA-2026-013
Revision
1.2

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