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平台研究 × 數字話語分析跨平台檢索與關鍵詞網絡研究Rev. 1.2

從上鎖到永久變娃：Bilibili、X 與小紅書中的 Kigurumi 關聯詞網絡

一次跨平台固定檢索、文字來源層拆分與語義邊界研究

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BeKig 學術編輯部
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Abstract

摘要

“Kig 上鎖”並不是一個跨平台含義穩定的檢索詞。本文複核 2026 年 7 月 13 日凍結的 Bilibili、X 與小紅書公開檢索材料，把研究者查詢入口（queryHits）與作者公開文字分開，並進一步區分 Bilibili 的標題、簡介和視頻標籤，X 的正文與 hashtags，以及小紅書的標題、說明、topic 與 interact_vote。完整性複核確認：X 的 122 行規範化記錄實際是 121 條有效去重帖子加 1 條無效空占位；關聯詞分析集仍為 Bilibili 112 條、X 84 條和小紅書 40 條。來源層複算顯示，X 在剥離已解析 hashtags 後，正文命中拉鏈 40 條、鎖定 36 條、頭部硬件 22 條、材質 10 條；小紅書的角色、材質與頭殼信號更多來自 topic 標籤，而一條“上鎖”標籤實際屬於 interact_vote。結果支持比較固定檢索語料中的文字來源結構，但不支持把 queryHits 寫成平台推薦、把欄位並集誤稱為正文，或據此斷言某個平台正在把內容“知識化”。

關鍵詞
Kigurumi上鎖關鍵詞網絡BilibiliX小紅書平台化數字方法

01

研究問題

  1. Bilibili、X 與小紅書分別把 Kigurumi 上鎖連接到哪些詞匯和概念簇？
  2. 自動補全、帖子標籤與正文共現是否形成不同層級的關聯網絡？
  3. 中、英、日文中的 kig、kigurumi 與著ぐるみ如何產生詞義重疊和檢索噪聲？
  4. 如何描述平台檢索差異而不把結果排序誤寫成推薦算法因果？

02

方法與材料

  • 凍結 2026-07-13 的三平台公開檢索結果，記錄研究者查詢詞、結果入口、採集時間、內容 ID 與公開元數據
  • 按 animegao/Kigurumi 高相關標準去重，並以普通睡衣、毛绒 mascot、一般服裝拉鏈等風險旗標輔助範圍複核
  • 按平台原生欄位拆分作者文字：Bilibili 標題/簡介/視頻標籤，X 淨化正文/hashtags，小紅書標題/淨化說明/topic/interact_vote
  • 將 queryHits 僅作為研究者檢索入口記錄；概念比例只從作者公開文字層計算，不宣稱讀取內部推薦模型

03

證據聲明

本文的實證材料是特定日期、特定查詢詞和可訪問帳號狀態下的公開檢索快照。樣本能夠說明這些固定入口返回內容的公開文字如何共同出現，卻不能代表全站內容比例、全部用戶興趣、內部推薦權重或排序因果。三平台欄位結構不對稱：X 沒有獨立標題欄位，且只有 37/84 條返回了解析 hashtags；欄位缺失不能當作概念命中 0%。X 的敏感排除也來自當前自動詞典而非完整人工審查，比例只在各自樣本和明確來源層內解釋。

04

主要結論

  1. Bilibili 的作者文字並集中，角色/Cosplay 寬碼命中 62/112，材質 36/112、頭部硬件 33/112、鎖定 28/112；角色碼主要由視頻標籤贡献。
  2. X 在剥離已解析 hashtags 後，正文命中拉鏈 40/84、鎖定 36/84、頭部硬件 22/84、材質 10/84；正文與 hashtags 並集才分別是 43、36、25、20。
  3. 小紅書作者文字並集命中角色/Cosplay 25/40、材質 17/40、頭部硬件 15/40、鎖定 4/40；其中一條鎖定信號來自 interact_vote，不是普通 topic。
  4. queryHits 是研究者固定檢索入口，不是平台推薦標籤、內部相關性分數或用戶偏好；原“製作/訂製/展示/教程”混合碼也不足以支持總括性的“知識化”結論。
正文BKA-2026-013

01Scope

“平台推薦了什麼詞”到底指什麼

本文研究的不是平台工程團隊如何給推薦模型分配權重，而是固定查詢返回內容中可複核的公開文字。採集文件裏的 queryHits 只記錄“研究者用哪個檢索詞找到這條內容”，不屬於作者標題、正文或標籤，也不是平台提供的推薦權重。自動補全、結果條目、作者文字與研究者概念碼必須分層，不能揉成一句“算法喜歡上鎖”。注1

社交平台既是關係網絡，也是可編程基礎設施和文化生產條件。欄位、標籤、搜尋入口與排序會把內容加工為平台可處理的數據對象，因此檢索結果不是中性詞典，卻也不是算法意圖的直接自白。[1][2][4][9]

02Method

從檢索快照到可複核語義編碼

研究在採集前凍結查詢詞、納入標準和鎖型/拉鏈概念表。Bilibili 主採集最多三頁並補充 page_size=20 的即時結果；X 使用中、英、日文並行查詢；小紅書每個查詢解析前五條可打開筆記。所有平台按內容 ID 去重，轉載不跨平台合併指標；queryHits 在建查詢—內容關係前按 query、content 與 snapshot 去重。[11][7]注2

表 1　三平台檢索、完整性修正與關聯詞分析樣本
↔ 橫向捲動查看全部欄
平台採集入口去重/高相關材料關聯詞分析樣本主要不可比項
Bilibili15 組查詢、43 個成功搜尋頁及補充詳情136 條高相關視頻詳情112 條未被當前自動敏感詞典命中的查詢命中自動補全與視頻標籤不屬於同一機制
X10 個中英日查詢121 條有效去重帖子 + 1 條無效占位；96 條初筛高相關84 條未被當前自動敏感詞典命中的關聯樣本無獨立標題；hashtags 僅 37/84 可得
小紅書11 個查詢，每詞前 5 條詳情48 條去重，40 條高相關40 條高相關筆記topic 與 interact_vote 必須分開
[13]
表 2　作者公開文字欄位的可得性
↔ 橫向捲動查看全部欄
平台標題淨化正文/說明標籤欄位queryHits
Bilibili（n=112）112/11299/112視頻標籤 111/112112/112；研究者檢索入口
X（n=84）無獨立標題欄位84/84hashtags 37/8484/84；研究者檢索入口
小紅書（n=40）39/4025/40topic 40/40；interact_vote 1/4040/40；研究者檢索入口
[13]注1
  • 身份詞：kig、kigurumi、kiger、著ぐるみ、娃娃和頭殼。[6]
  • 開合詞：上鎖、鎖扣、拉鏈、zipper、ファスナー、南京錠和鍵。[12]
  • 材質詞：Kig 皮、膠衣、latex、zentai、肌タイ和全包。
  • 叙事詞：永久變娃、填充物、找钥匙、耐久和融合。
  • 實践詞（舊混合碼）：製作、訂製、展示、教程、開箱、測評和生活記錄；該碼只表示詞面觸發，不能直接等同於“知識化”。

03Bilibili

Bilibili：自動補全、標題叙事與視頻標籤必須分開

7 個自動補全 seed 中，只有 `kig`、`kigurumi` 與 `永久變娃` 3 個請求成功，共返回 18 個唯一建議，包括“kigurumi娃娃”“kigurumi頭殼”“kigurumi入門”“kigurumi怎麼買”和“kigurumi頭殼為什麼要帶鎖”。`kig 上鎖`、`kigurumi 上鎖`、`kigurumi 拉鏈`、`kigurumi 後背 拉鏈` 4 個較長查詢均返回 `code 3` 錯誤，因此只能寫“未取得可分析補全結果”，不能寫成平台給出了零條聯想。[14][13]

表 3　Bilibili 樣本中的規範化非核心標籤文檔频率
↔ 橫向捲動查看全部欄
標籤獨立視頻數主要語義位置
娃娃32角色化與物件化稱呼
二次元26文化分類和角色入口
可愛26情感與審美框架
頭殼23硬件、佩戴和鎖扣結構
曬出你的kig瞬間14平台活動與創作歸檔
latex12跨語言材質標籤
生活記錄12日常化發佈框架
膠衣11材質與全身包覆
[13]

04X

X：多語言拉鏈詞把結構、訂製與幻想文本拉到一起

X 沒有獨立標題欄位。84 條分析樣本的正文在剥離已解析 hashtags 後仍同時出現中文“拉鏈頭/訂製頭殼”、英文 zipper lock/back zipper/no zipper，以及日文 ファスナー/南京錠/鍵。鎖定與拉鏈主要寫在正文裏，但材質詞對 hashtags 的依賴明顯更高；把兩層直接求並集後再稱作“正文”，會把證據來源說錯。[15][13][6]

  • 技術與訂製支路：後腦拉鏈、隱藏拉鏈、頭殼鎖扣、連體結構和 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]
  • 詞義噪聲支路：kigurumi pajama、onesie、furry 和 mascot 與 animegao 混檢。[13]
表 4　X 概念碼的正文、hashtags 與作者文字並集
↔ 橫向捲動查看全部欄
概念正文（已剥離 hashtags）hashtags任一作者文字層
鎖定36/841/8436/84
拉鏈40/843/8443/84
頭殼/硬件22/845/8425/84
Kig 皮/乳膠/材質10/8412/8420/84
角色/Cosplay7/841/848/84
[13]

05Rednote

小紅書：角色與材質信號主要來自 topic 標籤

小紅書 40 條高相關筆記來自研究者預設的“kig上鎖”“kig皮鎖扣”等固定查詢，因此 queryHits 只說明抽樣入口，不能證明平台主動把鎖詞擴展到了某個內容邻域。來源層複算顯示，角色、材質與頭殼概念的大量命中來自正式 topic 標籤；標題和剥離話題標記後的說明提供的是另一層證據。[16][13]

表 5　小紅書概念碼的標題、說明、topic 與 interact_vote 來源
↔ 橫向捲動查看全部欄
概念標題淨化說明topicinteract_vote任一作者文字層
鎖定3/401/400/401/404/40
拉鏈4/403/401/400/407/40
頭殼/硬件5/403/4011/401/4015/40
Kig 皮/乳膠/材質8/407/4011/400/4017/40
角色/Cosplay7/404/4022/400/4025/40
[13]

06Comparison

從檢索入口到作者文字：跨平台比較必須先拆來源層

圖 1　固定檢索語料的來源層與推斷邊界
  1. 01

    研究者檢索入口

    queryHits 記錄用哪個固定查詢找到內容；它不是作者用詞，也不是推薦權重

  2. 02

    平台返回記錄

    內容 ID、結果頁與採集快照用於界定樣本；一次排序不代表穩定曝光機制

  3. 03

    作者公開文字

    按平台拆分標題、正文/說明、視頻標籤、hashtags、topic 與 interact_vote

  4. 04

    研究者概念碼

    在明確來源層和可得分母內編碼共現；不能反推平台動機或全站偏好

[13][11]注1
圖 2　三平台作者公開文字並集的概念命中比例每格為該平台分析樣本在任一作者公開文字層命中研究者概念碼的比例；不包含 queryHits。X 的作者層為正文與 hashtags，小紅書為標題、淨化說明、topic 與 interact_vote。
單位：%065
橫向捲動查看全部欄
比較維度BilibiliX小紅書
鎖定研究者概念碼：locking25.0%（28/112）42.9%（36/84）10.0%（4/40）
拉鏈研究者概念碼：zipper9.8%（11/112）51.2%（43/84）17.5%（7/40）
頭殼／硬件研究者概念碼：headHardware29.5%（33/112）29.8%（25/84）37.5%（15/40）
Kig 皮／乳膠／材質研究者概念碼：skinMaterial32.1%（36/112）23.8%（20/84）42.5%（17/40）
變身／永久變娃研究者概念碼：transformation24.1%（27/112）13.1%（11/84）7.5%（3/40）
製作／訂製／展示／教程（混合碼）舊混合碼：production；不能作為“知識化”指標9.8%（11/112）19.0%（16/84）20.0%（8/40）
角色／Cosplay研究者概念碼：characterCosplay55.4%（62/112）9.5%（8/84）62.5%（25/40）
耐久／挑戰研究者概念碼：endurance8.9%（10/112）4.8%（4/84）2.5%（1/40）
無縫／無拉鏈研究者概念碼：seamless0.9%（1/112）1.2%（1/84）5.0%（2/40）

數據集：dataset20260713，凍結於 2026-07-13。Bilibili n=112、X n=84、小紅書 n=40；列內比例可合計超過 100%。數值來自作者公開文字並集，不含研究者 queryHits，也不是推薦權重、用戶興趣比例、算法動機或平台“知識化”程度。

[13]注1注2
表 6　跨平台比較時必須保留的來源差異
↔ 橫向捲動查看全部欄
比較項BilibiliX小紅書
作者文字單元標題、簡介、視頻標籤正文、hashtags；無獨立標題標題、淨化說明、topic、interact_vote
欄位可得性限制簡介 100/112；視頻標籤 111/112hashtags 37/84標題 39/40；淨化說明 25/40
queryHits 的性質研究者固定檢索入口研究者固定檢索入口研究者固定檢索入口
範圍噪聲普通娃娃與泛娛乐睡衣、furry、mascot 與日文廣義著ぐるみ兽裝、一般乳膠和寬泛推薦
不能直接讀出推薦權重完整曝光、舊帖浏覽與標題命中率播放量、內部排序原因與“知識化”程度
[13]

hashtags 能讓話語被檢索，卻不等於完整語義。X 的鎖定與拉鏈含義主要寫在正文裏，但材質詞在 hashtags 中贡献明顯；小紅書的角色與材質碼又大量來自 topic，Bilibili 則把活動標籤和角色標籤放在視頻標籤層。只抓一種欄位會系統性漏讀，也會把欄位制度誤認成內容立場。[6][12][7]

07Boundaries

算法不透明、檢索偏差與內容伦理

算法經常被描述為強大又不可見的幕後實體，但公開檢索只能觀察研究者輸入、界面與返回記錄。queryHits 由採集腳本生成，不能當作平台推薦標籤；帳號歷史、地區、時間、刪除、排序實驗和平台風控又會改變結果，一次採集不能代表穩定推薦規律。[5][10][8]

本研究對普通帳號最小化點名，對涉及露骨、強迫或可能伤害參與者的內容只保留排除計數。鎖、乳膠和永久變娃可能承載技術、表演、商品、搞笑或幻想含義，不能由公開文本推斷發佈者性向、人格、真實同意狀態或心理健康。注3

08Conclusion

結論：上鎖是入口邊界，也是平台語言

來源層拆開後，三平台樣本都出現了鎖定、拉鏈、頭殼、材質與角色詞，但這些信號落在不同欄位：Bilibili 的角色碼高度依賴視頻標籤，X 的鎖定和拉鏈主要來自正文，小紅書的角色、材質和頭殼更多來自 topic。這個結果描述的是固定檢索語料的文字結構，不是三個推薦算法的性格畫像。[13]

  • 可報告：特定時點的成功補全、返回記錄、作者文字層與概念碼。
  • 應區分：queryHits、自動補全、結果排序、正文、hashtags、topic 與 interact_vote。
  • 必須拒绝：把請求失敗寫成零結果，把欄位並集寫成正文，或用一次固定檢索替平台算法寫心理活動。

Notes

註釋

  1. 1

    本文把“關聯”限定為作者公開文字層的共同出現，並將 queryHits 單列為研究者固定檢索入口；兩者都不能替換成內部模型權重、個性化推薦原因或用戶真實動機。[10][5]

  2. 2

    完整查詢詞、採集時間、失敗頁面、去重規則、敏感排除和編碼表保存在凍結數據集與研究協議中。X 的規範化 122 行包含 121 條有效帖子和 1 條無效占位；Bilibili 4 個長補全查詢返回 code 3，均未作為零結果解釋。[13]

  3. 3

    論文以聚合結果和內容編號為主；普通帳號、自述和可能敏感的鎖定幻想不做可識別複述，也不用於推斷個人屬性。

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Citation / Revision

推薦引用

BeKig 學術編輯部. 從上鎖到永久變娃：Bilibili、X 與小紅書中的 Kigurumi 關聯詞網絡[EB/OL]. BeKig Academic Review, 2026-07-13 （修訂 2026-07-13）. https://bekig.top/zh-HK/academic/kigurumi-lock-keyword-networks/

順序編碼制 / 接近 GB/T 7714 網頁呈現
BKA-2026-013
修訂
1.2

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