算法把两性认知切割成了什么样？

1　引言

1.1　问题的提出

2026 年 8 月至 9 月，作者与三位女性朋友自驾穿越西藏阿里环线。长途车程中，情感话题反复出现，一个细节逐渐清晰：作者使用的一些词，同车的女性朋友没有听过；她们谈论的一些概念，作者也很少接触。事后，作者借助平台数据整理出两组词。一组主要流行于男性为主的社区，如「散帅」「黄毛」「龟男」；另一组主要流行于女性为主的社区，如「男凝」「人夫感」「服美役」。两组都常用的只剩「彩礼」「相亲」「结婚」「离婚」等少数日常词汇（第 4.1 节）。

这一经验观察引出本文的问题：在同一个平台上长期接收推荐内容的男性与女性，是否在形成不同的两性认知？如果是，这种分化发生在哪一个环节，由什么机制维持？ 在公共讨论中，这类现象常被归因于「信息茧房」或「算法投喂」，即不同人群被推送了不同的内容。本文试图用可核查的数据把这一笼统判断拆开：分化究竟发生在供给端（谁在说、说什么）、分发端（谁在看）、接收端（看完之后说什么），还是商业端（谁为哪一类观众付钱），以及平台之外的婚恋现实在其中扮演什么角色。

1.2　研究对象与范围

本文选择抖音作为研究平台，理由在第 3.2 节详述。简言之，在国内主要内容平台中，虎扑的用户以男性为主，小红书的用户以女性为主，平台本身已经按性别分开，难以观察「同一平台内部」的分化；抖音月活跃用户约 10 亿，各家第三方报告估计的男性用户占比在 45% 至 52% 之间，最接近性别均衡，因而最适合观察平台内部的受众分隔。

研究对象是抖音上以两性关系、婚恋和亲密关系为主要内容的账号及其受众，本文统称「情感内容生态」。其中包括三类账号：平台官方「情感」类目下的头部账号（主样本），以撮合为业务的相亲类账号，以及记录跨国婚恋生活的情侣与家庭账号。时间范围以 2024 年 1 月 1 日至 2026 年 9 月为主，搜索指数回溯至 2023 年 9 月，婚姻登记数据回溯至 2013 年。

需要事先说明的是，本文是一项观察性的多源数据综述，而非实验研究。本文没有注册平台账号去测量算法实际推送给不同性别用户的内容，也没有获得评论者的性别信息。因此，本文所说的「男观众组」「女观众组」，均指按账号近 30 天观众性别构成划分的账号组，而不是评论者个人的性别。这一区别贯穿全文，在第 6 节集中讨论。

1.3　研究问题与本文的贡献

围绕上述问题，本文提出六个研究问题：

• RQ1　在最大的综合性短视频平台上，两性话题的词汇是否分层？圈层化的性别词汇与大众化的婚恋词汇分别出现在哪里？
• RQ2　情感类头部账号的受众在多大程度上按性别分隔？这种分隔是否沿博主本人的性别展开？
• RQ3　2024 至 2026 年间，这些账号的供给（账号数量、产量、触达）和话语（标题用词、主张、价值取向）发生了什么变化？
• RQ4　面向不同受众的视频，其评论区在接收方式上是否不同？如果不同，这种差异来自视频内容，还是来自观看者群体？
• RQ5　情感内容的商业模式如何与受众性别相关？平台治理处置的是什么？
• RQ6　相亲类与跨国婚恋类内容作为情感内容的延伸，呈现出怎样的供需关系与受众结构？它们与平台之外的婚姻数据如何对照？

与既有研究相比，本文可能的贡献有四点。第一，在测量上，本文不依赖用户自述或实验账号，而是用平台自身提供的账号级受众画像来刻画分隔程度，这一思路与以受众构成度量意识形态隔离的研究相通^[1,2]。第二，在分析层次上，本文把「接收」作为独立的观察对象，用评论区的表达方向度量同一类内容在不同受众中的转化方式，并用视频层面的精确置换检验处理评论嵌套在视频中的统计依赖。第三，在时间维度上，本文坚持在账号内部比较变化，并报告涨跌账号数。作者在分析过程中发现，把所有账号的作品合并计算，会被少数高产账号带偏，产生看似显著、实则不成立的「行业趋势」。本文对这类错误做了修正，并如实报告。第四，在议题上，本文把情感类、相亲类与跨国婚恋类内容放在同一框架下，并与官方婚姻统计对照，从而把平台内部的话语与平台外部的结构性约束连接起来。

1.4　结构安排

第 2 节回顾算法推荐与受众分隔、接收理论、网络性别话语、情感经济与创作者经济、中国婚姻市场、平台治理六组文献。第 3 节说明数据来源、样本构建、测量与统计方法。第 4 节按词汇、受众、供给、话语、接收、商业、治理、婚姻、相亲、跨国婚恋的顺序报告发现。第 5 节讨论这些发现的理论含义与实践启示。第 6 节讨论研究局限。第 7 节总结全文。附录列出样本名单、词表与补充表格。

2　文献综述与研究问题

2.1　算法推荐、过滤气泡与受众分隔

关于个性化推荐会否把人群隔开，最常被引用的是「过滤气泡」与「回音室」两个概念。Pariser 认为，搜索与信息流的个性化会为每个用户构造一个看不见的信息世界，削弱其接触异质观点的机会^[3]。Sunstein 从审议民主的角度提出类似担忧，认为按偏好定制的信息环境会减少共同经验，助长群体极化^[4]。他早年的研究也指出，观点相近的人聚在一起讨论，立场往往会向更极端的方向移动^[5]。在中文研究中，「信息茧房」一词广为流行。彭兰指出，茧房并非算法独有的产物，人的选择性心理、社交网络、平台结构与算法共同作用；破解它同样需要算法优化、供给侧改进与个体媒介素养的共同努力^[6]。

经验研究对这一担忧给出了更复杂的回答。Bakshy 等基于 Facebook 的数据发现，用户自己的选择对跨立场内容接触的限制，比排序算法的作用更大^[7]。Flaxman 等发现，社交媒体与搜索引擎在拉大个体间意识形态距离的同时，也增加了用户对对立观点的接触^[8]。Cinelli 等比较了多个平台，发现同质性聚集在不同平台上的程度不同，与平台的信息流设计有关^[9]。围绕 2020 年美国大选开展、于 2023 年发表的一组大规模实验进一步表明，把算法信息流换成时间顺序流，或把同立场来源的曝光减少约三分之一，都显著改变了用户看到的内容，却没有在研究期内显著改变其政治态度^[10,11]。同一项目的观察研究则显示，Facebook 上政治新闻的受众隔离程度很高，并且从「可能看到」到「实际看到」再到「参与互动」，隔离程度逐级上升^[2]。综述性研究据此提醒，现有证据不足以支持笼统的「过滤气泡」恐慌，但特定平台、特定议题上的隔离值得具体测量^[12,13]。

在测量方法上，受众构成是度量隔离的常用途径。Gentzkow 与 Shapiro 用「隔离指数」比较线上与线下新闻消费，其核心是看一个信息源的受众构成^[1]。Webster 与 Ksiazek 用受众重叠度考察媒介碎片化^[14]。本文沿用这一思路，但把对象从政治新闻换成两性与婚恋内容，把隔离维度从党派换成性别。

这一迁移并非只是换个题目。上述研究大多关注美国语境下的政治信息，结论能否推广到短视频平台上的性别议题，缺乏直接证据。两性议题与政治议题至少有两点不同。其一，性别对多数用户而言是清晰、稳定、可被平台推断的属性，平台可以直接依据它分发内容。其二，两性内容涉及的不只是观点，还有情绪、身份与亲密关系中的实际选择，其效果未必体现在「态度」上，而可能体现在面对同一件事时的情绪反应上。

2.2　从「看到什么」到「怎么接收」

传播研究很早就意识到，受众并非被动接收者。「使用与满足」研究强调受众主动选择媒介以满足需求^[15]。Hall 的「编码/解码」模型指出，同一文本可以被读成主导式、协商式或对抗式，取决于读者的社会位置^[16]。Liebes 与 Katz 对美剧《达拉斯》的跨文化接收研究发现，不同族群的观众对同一剧集作出系统不同的解读^[17]。Radway 对言情小说女性读者的研究则展示了阅读如何成为特定群体安放自身处境的方式^[18]。这些研究共同提示：只测量「推送了什么」是不够的，同一内容如何被不同群体接收，本身就是需要单独观察的环节。

评论区是观察接收的现成窗口，同时也会反过来塑造其他读者的认知。例证理论认为，人们倾向于依据少量生动的个例来推断整体分布^[19]。实验研究发现，读者会根据新闻下方的网友评论推断公众意见^[20]，不文明的评论还会使读者对议题的风险判断更加两极^[21]。换言之，评论区既是接收方式的记录，也是后来者形成「对方怎么想」这一判断的依据。若评论区中存在大量表演性、反讽性的内容，这一推断就可能系统性地偏离真实情况。网络反串与恶搞的研究也表明，这类表演并非边缘现象，而是与主流媒体逻辑相互缠绕的文化实践^[22]。

此外，情感类内容往往以博主与观众之间的「准社会关系」为基础。Horton 与 Wohl 最早描述了观众对媒体人物产生的类似面对面交往的亲密幻觉^[23]。在短视频情感内容中，博主以第一人称提供建议、裁决与安慰，这种关系可能强化观众对博主立场的认同，也使「谁在对谁说话」成为理解内容效果的关键。

2.3　网络空间中的性别话语

英语世界关于网络性别话语的研究集中在「男性圈」（manosphere）与流行女性主义两端。Marwick 与 Caplan 分析了男性圈的词汇如何在社群间流动，并与网络骚扰相互强化^[24]。Ging 考察了男性圈内部的不同男性气质，指出其共同底色是一种自认受损的权利感^[25]。Banet-Weiser 认为，流行女性主义与流行厌女同时在可见性经济中兴起，二者相互对照、相互生产^[26]。Gill 则把后女性主义媒介文化概括为一种感性结构，强调个体选择、自我监控与消费式赋权^[27]。

中国语境下的研究同样注意到性别议题与商业、阶层的交织。Peng 对微信公众号「咪蒙」文本的批判话语分析发现，这类情感内容在宣扬女性经济独立的同时，也建构了一种被女性化的理想男性形象，其话语深受市场逻辑影响^[28]。Han 记录了中国女性主义团体在网络厌女环境中调整行动策略的过程^[29]。Wu 与 Dong 指出，中国网络上的女性主义诉求常与阶层摩擦纠缠在一起^[30]。Mao 讨论了社交媒体上的女性主义行动及其受到的约束^[31]。张艺红与李俊一基于微博数据的研究发现，女性感知到的群际威胁会增加其回避异性社交的倾向，消极情绪起中介作用^[32]。

这些研究多以文本与话语为对象，较少把受众构成与商业模式放进同一分析框架。本文关注的正是这一连接：同一个综合性平台上，谁在说、谁在看、谁付钱，三者如何共同塑造性别话语的形态。

2.4　情感经济、创作者经济与「情感博主」

情感的商品化并非新问题。Hochschild 提出「情感劳动」概念，分析服务业如何管理与出售员工的情感^[33]。Illouz 进一步提出「情感资本主义」，认为情感话语与经济话语在现代社会中相互塑造，心理咨询式的语言深刻影响了亲密关系的组织方式^[34]。

在平台时代，情感内容成为创作者经济的重要品类。关于网红与创作者的研究讨论了可见性劳动、平台依赖与收入不稳定等问题^[35,36]，也注意到这一劳动的性别化特征^[37]。广告市场对受众的分类与定价尤为关键。Turow 分析了广告业如何把受众切分为值得争取的目标与可以忽略的剩余^[38]，Napoli 则讨论了受众如何作为一种被测量、被定价的制度性商品^[39]。在中国平台上，抖音与 TikTok 的平台化路径^[40,41]、快手上的草根创作者^[42]以及直播行业的平台、政策与不稳定性^[43]都已有研究。汪雅倩与荣懋丹对哔哩哔哩情侣博主弹幕互动的研究显示，情侣类内容通过互动仪式在博主与观众之间持续生产情感能量^[44]。

对本文而言，这些研究提出了一个可检验的问题：如果广告主对不同性别受众的定价不同，那么情感博主面向不同受众时的内容策略与变现方式，是否也会随之不同？

2.5　婚姻市场的结构性约束

两性话语并不悬浮在平台之上。经济学把婚姻视为一个存在供需与匹配的市场^[45]。在中国，出生性别比长期偏高导致婚龄人口中男性过剩，学界称之为「婚姻挤压」。人口学模拟显示，这一挤压将持续数十年^[46]。对「失踪女性」后果的研究讨论了大量男性无法成婚的社会影响^[47,48]。Wei 与 Zhang 发现，性别比上升促使有儿子的家庭为在婚姻市场上竞争而提高储蓄^[49]。Jiang 与 Sánchez-Barricarte 指出，彩礼成为婚姻挤压下男性成婚的重要障碍^[50]。基于第七次全国人口普查数据的分析显示，婚龄人口性别比在 2010 至 2020 年间急剧升高，预计 2036 年达到峰值^[51]。靳小怡与段朱清基于 2018 年 11 省抽样调查发现，农村男性的婚姻总成本约为当年农村居民人均可支配收入的 16 倍，且主要由男方承担^[52]。

社会学研究从另一侧揭示了女性面临的约束。阎云翔对村庄私人生活的研究展示了彩礼含义的历史变迁^[53]，他关于中国社会个体化的论述也为理解「一个人过」提供了背景^[54]。关于「剩女」的研究发现，受过高等教育的城市女性在传统期待与现代选择之间协商，面临来自家庭与择偶市场的双重压力^[55-57]。孙沛东对上海人民公园相亲角的研究则展示了父母代际撮合中择偶标准如何被市场化，以及「高人气、低效率」的矛盾^[58]。关于中国城市婚姻与亲密关系的论文集也记录了这一时期婚姻观念的多元变化^[59]。

跨国婚姻研究提供了另一个参照。东亚与东南亚的国际婚姻多沿经济梯度流动^[60,61]；上海外籍人士与中国人的通婚研究则显示，跨国婚姻的动机与叙事随性别组合与社会位置而不同^[62]。

这些研究提示，平台上的两性话语至少部分是对真实约束的回应。一个完整的解释需要把平台内部的分发与平台外部的人口、婚姻、成本数据对照起来。

2.6　平台治理：审核与分发

平台治理研究区分了两种不同的干预。内容审核决定什么可以存在，推荐分发决定什么被谁看到。Gillespie 指出，审核是平台的构成性功能，却长期隐而不彰^[63]；他后来专门讨论了「降权」这一介于删除与放任之间的治理手段，即通过减少推荐来管理内容^[64]。Gorwa 等分析了算法化审核在技术与政治上的双重难题^[65]。Bucher 提出「算法想象」概念，说明用户对算法的理解会反过来塑造其行为^[66,67]。在中国，《互联网信息服务算法推荐管理规定》自 2022 年 3 月起施行，要求算法推荐服务提供者向用户提供不针对其个人特征的选项，或便捷的关闭算法推荐服务的选项^[68]。

2.7　研究缺口

综合上述文献，本文识别出三处缺口。第一，关于算法与隔离的经验研究集中于西方语境下的政治新闻，较少涉及短视频平台上的性别与婚恋议题。第二，多数研究测量的是「曝光」或「态度」，较少把同一内容在不同受众中的「接收方式」作为独立变量来观察。第三，性别话语研究多以文本为中心，较少同时考察受众构成、商业模式与平台外部的婚姻结构。本文第 1.3 节提出的六个研究问题即针对这三处缺口。

3　数据与方法

3.1　研究设计

本文采用多源观察数据的描述与比较设计。分析单位分为四层：平台、账号、作品、评论。账号层回答「谁在说、谁在看」，作品层回答「说什么、怎么变」，评论层回答「看完之后怎么接」。此外，本文还收集了平台用户构成报告、官方婚姻统计与平台治理材料，作为平台内部数据的外部参照。全部数据来源见表 1。

表 1　数据来源一览

注：D3 中 97 个情感候选账号的作品为 43,509 条，26 个核心账号的作品为 9,569 条。D5、D6 与补充采集的 1,265 条相亲评论合计 8,415 条，用于第 4.1 节的词汇探针。

3.2　平台选择

表 1 中 D10 汇总了六家平台最近一份可查出处的用户性别构成（图 1）。虎扑用户约九成为男性，小红书用户约七成为女性，这两个平台本身已按性别分开。哔哩哔哩略偏男性，快手与微博略偏女性。抖音没有官方口径，各家第三方报告估计的男性占比在 45% 至 52% 之间，月活跃用户约 10 亿。本文据此选择抖音。只有在男女用户都大量存在的平台上，才能观察平台内部的分发是否把两个群体隔开。

来源：虎扑为易观千帆数据（界面新闻 2021 年转引），虎扑 2025 年自述约九成为男性；哔哩哔哩为极光月狐 2025 年 4 月数据，月活 3.68 亿引自 2025 年一季度财报；抖音为多家第三方报告区间，月活 10.01 亿引自 QuestMobile 2025 年 3 月；快手为 CTR 与快手联合发布的《2025 快手内容消费行业数据报告》，月活 7.15 亿引自 2025 年二季度财报；微博为微博数据中心 2024 年三季度数据；小红书为官方招商通案（千瓜 2025 年 4 月转引）。各家口径不一，仅作量级参照。

3.3　情感类账号样本

抽样框。 巨量星图是抖音官方的广告撮合平台，其达人广场按内容类型给账号打标签。本文以「情感」标签下的全部 6,349 个达人为抽样框，按粉丝量取前 200 个账号，合计粉丝约 5.91 亿。选择星图而非关键词搜索，是为了避免按研究者预设的词表选人，同时保证每个账号都有平台提供的受众画像与商业数据。

判定。 「情感」类目的边界相当模糊，其中混有国学、心灵鸡汤、亲子、养生与带货账号。仅凭近期标题中的关键词筛选容易误判。例如，一个以国学与人生感悟为主业的账号近期发过一条标题含「婚姻」的视频，就会被关键词选入，但其三年点赞最高的作品全是国学内容。因此，本文逐一阅读账号标题，按「是否以两性关系为主业」进行判定。

判定分两步。第一步，以最近 10 条标题中两性关键词占比不低于 30% 为宽口径预筛，得到 97 个候选账号。其余 103 个账号事后补读了最近 10 条标题，无一符合判定标准，另有 8 个账号无文字标题，无法判断。第二步，对 97 个候选账号进行两轮互不参照的判定。第一轮阅读最近 10 条标题并抽查三年作品；第二轮只读三年内点赞最高的 8 条与随机抽取的 6 条标题，以其中六成以上讨论两性关系作为标准。两轮判定均由大语言模型在不同会话中完成，判据事先写定，两轮之间不共享结果。被排除的账号，主业包括保健品直播带货、国学与人生感悟、形象气质与女性成长、亲子与生活记录等。还需要说明一点：作者在研究开始前没有关注过主样本中的任何一个账号，样本来自平台榜单与事先写定的判定规则，而不是作者自己的推荐流。

两轮判定的一致性见表 2。在 97 个候选账号中，两轮均判为情感号的 26 个，只有一轮判为情感号的 11 个，均未判为情感号的 60 个。Cohen's κ 为 0.74^[69]，按通行标准属于「高度一致」^[70]。需要指出，κ 衡量的是两轮判定之间的稳定性，而非判定的效度；大语言模型用于文本标注的可行性已有研究支持，但同样存在系统偏差的风险^[71,72]。本文以两轮均判为情感号的 26 个账号为主样本，只有一轮判为情感号的 11 个为争议样本，二者之并集 37 个为宽样本。主要结论均在主样本与宽样本下复核。

表 2　情感类账号样本的筛选与判定

注：两轮判定在 97 个候选账号上的一致率为 88.7%，Cohen's κ = 0.74。主样本与争议样本名单见附录 A。

受众性别与分组。 星图的观众画像统计的是近 30 天看过该账号视频的去重用户，而非粉丝。二者可能差异很大。例如，有博主在简介中自称女粉占六成，其近 30 天观众中男性却占七成以上。本文以观众画像中的男性占比刻画账号受众，男性占比超过 50% 的账号记为「观众男多组」，其余记为「观众女多组」。为行文简便，下文也沿用网络文学行业的说法，分别称为「男频」与「女频」，但其含义仅指受众构成，与博主性别无关。博主性别取自星图账号属性，在主样本中逐一人工核对。

3.4　作品语料与三年面板

作品元数据经多个渠道采集后按作品编号去重合并，最终获得 224 个账号 2024 年 1 月 1 日以来的作品 52,767 条。其中 97 个候选账号为全部可见作品，共 43,509 条，主样本 26 个账号 9,569 条（2024、2025、2026 年分别为 3,787、3,108、2,674 条）；其余 96 个星图账号只采集了少量近期作品，共 889 条；另有 31 个相亲类账号的 8,369 条，这部分并不完整，相亲类账号的作品统计以 D6 为准。每条作品包含标题、发布时间、时长、点赞、评论、分享与收藏数。

本文的时间比较一律在账号内部进行：先在每个账号内计算某项指标在 2024 与 2026 年的取值，再汇总上升与下降的账号数，并报告账号层面的中位数。本文没有采用把所有作品倒在一起计算占比的做法，因为这种合并口径会被少数高产账号主导。本文在分析中已经遇到过这一问题（辛普森悖论^[73]），第 4.3 节将报告一个实例。依据分析目的，本文使用了几种不同的面板：名词与词族的原始分析使用宽样本中 2024 与 2026 年均发布至少 30 条作品的 20 个账号，并在主样本的对应面板（14 个账号）上复算；触达分析使用主样本中三年均持续发布的 16 个账号；逐年重判使用 97 个候选账号中各年发布至少 15 条的账号。

平台上能看到的作品是经过删除与清理后留存下来的，这可能造成幸存者偏差。本文做了三项检查：面板账号的月度留存作品数没有随时间明显上升；2024 年各季度的两性话题占比没有异常偏低；已知被全平台封禁的账号不在榜单中，本文将其作为「平台外」的案例单独讨论。

3.5　视频口播与评论语料

视频。 2026 年 9 月 4 日的初始抽样从 97 个候选账号中按评论数各取 15 条观众男多与观众女多账号的视频，共 30 条。其中来自主样本 26 个账号的有 15 条（观众男多 7 条，观众女多 8 条）。本文将这 15 条视频下载后用 faster-whisper 转写为文字，观众男多组 7 条共 2,217 字，观众女多组 8 条共 8,121 字。转写文本只用于摘录博主的主张原话，不用于计算词频密度，因为 15 条的样本量不足以支持稳定的密度比较。

评论。 每条视频取平台默认排序下的前 150 条热门评论，昵称在采集时即已脱敏，不含评论者的性别信息。主样本 15 条视频下共 2,250 条评论（观众男多组 1,050 条，观众女多组 1,200 条）；30 条视频的扩展池共 4,430 条，用于敏感性检验。需要强调，热门评论是平台排序机制挑选的结果，不是评论总体的随机样本。但也正因如此，它恰好是普通观众打开评论区时首先看到的内容。本文曾尝试推断评论者的性别，但所得结果对所有账号取值相同，无法使用，已全部作废。

3.6　相亲类账号与评论

相亲类账号不在星图「情感」类目中。本文通过抖音搜索「相亲」「说媒」「红娘」等词取得候选账号，保留作品不少于 20 条、且昵称含相亲类词汇或三成以上作品含相亲类词汇的账号，共 31 个，2024 年以来作品 11,867 条。其中 29 个账号有简介，本文按简介内容将其分为服务号（写明门店、线下活动、一对一撮合、价格或联系方式）22 个、内容号（写明剧情演绎、实拍、节目）7 个与性质不明 2 个。星图可查到受众画像的相亲类账号有 7 个。

相亲类视频以关键词搜索结果为抽样框，人工剔除非相亲内容后保留 19 条，全部转写，并采集热门评论共 2,720 条（18 条各 150 条，1 条 20 条）。19 条口播按内容类型与立场逐条归类（附表 C3）。

3.7　跨国婚恋类账号

以「外国媳妇」「洋媳妇」「外国老公」「洋女婿」「嫁给老外」「跨国婚姻」「混血宝宝」等 26 个关键词，分别进行抖音用户搜索与视频搜索，合并去重后得到 523 个账号，其中 335 个的昵称、简介或近期标题含情侣或家庭词汇。方向按「谁是外国人」判定：写明外国妻子、外国女友或外籍女性嫁到中国的，记为「国男外女」；写明外国丈夫、外国男友或中国女性嫁往国外的，记为「国女外男」。判定先用规则，再对粉丝量较大的账号逐一人工核对。最终国男外女 115 个，国女外男 87 个，两者兼有 3 个，未能判定方向 130 个。星图按昵称搜索并严格核对昵称或用户编号后，匹配到 71 个账号（国男外女 36 个，国女外男 35 个），取其观众性别、15 天涨粉率与近 30 天粉丝日线。初次匹配时曾出现 15 个错配，已全部删除重取。星图账号编号的高位可解析出建档时间，本文以此近似账号进入商业化体系的时间。

3.8　跨平台词汇探针

为回答 RQ1，本文选取三组词：主要流行于男性社区的圈层词（如「散帅」「黄毛」「龟男」「力工」「捞女」），主要流行于女性社区的圈层词（如「男凝」「人夫感」「服美役」「淡人」「捞男」「配得感」），以及大众婚恋词（「彩礼」「相亲」「结婚」「离婚」「情绪价值」）。女性社区圈层词经过三道筛选：在抖音指数中是否被收录及搜索人群的性别构成；在小红书热门笔记中的点赞量；在抖音标题、评论与虎扑回帖中的出现频率。「上桌」「松弛感」「精神内耗」等在抖音被收录且搜索人群男女接近的词，按大众词处理，不纳入此组。筛选没有使用统一的数值阈值，表 3 中除「集美」以外的 6 个词是作者从 26 个候选词中挑出的代表；同样指向两性关系但未列入的词，在抖音标题中也很少出现。完整筛选结果见附表 C4。

在三个平台上分别测量这些词。抖音为 D3 中 224 个账号 2024 年以来的 52,767 条作品标题（含相亲类账号）与 8,415 条评论，并查询抖音指数是否收录。虎扑为相亲、彩礼、结婚、离婚四个话题下回复最多的 70 个帖子的第一页回帖，共 4,337 条。小红书为每个词按热度排序的前 20 条笔记的最高点赞数。多义词需要特别处理。例如，「黄毛」在小红书上多指发色，「力工」多指安装工人，「集美」可指厦门的集美区。这类词在相应平台上不作比较。「散帅」是与「集美」相对的男性称呼，只统计明确用作称呼的笔记。

3.9　外部统计与治理材料

婚姻登记数据取自民政部历年统计与季度数据，其中 2026 年上半年数据发布于 2026 年 8 月 12 日^[74]。20 至 40 岁人口性别差取自国家统计局对第七次全国人口普查数据的解读^[75]。上海的婚姻登记、初婚年龄与家庭户规模取自上海市民政局与普查公报。彩礼水平没有官方统计，本文并列两项非官方调查的结果^[76,77]。平台治理材料包括平台公开的治理公告、网信办的案例通报与主流媒体报道，按事件整理为时间线（第 4.8 节）。

3.10　测量

标题用词。 「各自爱看什么」按账号计算：一个词若在某账号标题中出现至少 2 次，记该账号使用该词；比较两组中使用该词的账号比例。名词分析用 jieba 分词取名词性词语，在账号内部比较 2024 与 2026 年含该名词的作品比例，变化超过 ±0.5 个百分点记为上升或下降^[78]。判别词分析采用对数几率比^[79]。

词族。 本文预先定义了若干词族，例如「清醒·看清」「委屈·累·消耗」「退出·分开」「一起·未来·目标」，按账号内部比较其在标题中的占比（附录 B）。

触达。 平台不公开他人作品的播放量，本文以单条作品点赞数的年度中位数作为触达的代理指标，只计算发布满 60 天（截至 2026 年 7 月 8 日）的作品，以减少新作品点赞尚未累积带来的偏差。星图提供的「30 天涨粉量」字段对部分账号明显异常（如取值超过账号粉丝总数），本文弃用，改用「15 天涨粉率」。

评论的接收方向。 本文用两组词表度量评论的情绪方向。「指控」类指向对方，如「算计」「套路」「拿捏」「图钱」「提防」；「疲惫」类指向自身，如「累」「撑不住」「委屈」「内耗」「崩溃」「把自己弄丢」。每组词表设宽、中、严三个版本，严格版只保留歧义最小的词（附录 B）。一条评论只要命中某组词表即计一次。本文的主要指标是命中两类词表的评论比例，以及二者之比。

反串。 相亲评论中存在大量借女性口吻、以夸张要求取笑对方的表演性评论，本文称为「反串」。原始规则识别三类：一字不差复制的择偶清单模板，金额不低于 500 万元的彩礼加码接龙，以及「年龄越大越值钱」式的反向励志。本文在此基础上增加「晚遇良人」模板与「大龄逆袭」叙事两类，形成扩展规则。两套规则的结果都会报告（附录 B）。

商业指标。 包括星图 60 秒视频挂牌价、历史成交记录、近 30 天带货交易额区间与直播天数，以及简介中的商业信息（门店、课程、咨询、联系方式、自报粉丝画像）。本文以「每万粉挂牌价」比较不同账号的广告定价。

搜索指数。 抖音指数为平台加权的相对指标，不等于搜索次数，平台也未公开其构成。比较年度变化时，本文统一采用每年 1 月 1 日至 9 月 6 日的同期均值，以避免 2026 年只有部分月份、而春节等季节因素集中在年初造成偏差。

3.11　统计推断

本文以描述统计为主。组间比例差异用 Fisher 精确检验，账号内部涨跌用符号检验（二项检验），连续变量的组间比较用 Mann-Whitney U 检验，相关用 Spearman 秩相关。评论嵌套在视频之中，同一视频下的评论并不独立，直接按评论计算的 p 值会高估显著性。因此，对第 4.6 节的核心结论，本文额外以视频为单位进行精确置换检验：把 15 条视频在两组之间的全部 C(15,7) = 6,435 种分法逐一枚举，计算观测统计量在置换分布中的位置^[80]。除特别说明外，检验均为双侧。

本文的许多比较是在分析过程中逐步形成的，属于探索性分析，没有进行多重比较校正。因此，本文把 p 值作为证据强度的参考，而非判定「是否存在效应」的门槛，并同时报告效应大小、涉及的账号数与视频数、以及结论在不同口径下是否稳定。第 6 节的表 15 对主要发现的证据强度作了分级。

3.12　研究伦理与 AI 辅助说明

本文使用的数据均为平台上公开可见的内容与公开发布的统计。本文点名引用的博主均为粉丝量在百万级以上的公开账号，引用的是其公开发布的作品标题与口播。评论只引用内容，不引用任何评论者信息，评论者昵称在采集时已脱敏。数据采集只涉及公开可见的内容，并控制了采集频率。出于平台协议与隐私考虑，本文不公开原始数据，汇总结果与分析代码可向作者索取。

本研究的数据采集脚本、账号判定、统计分析与论文起草均在 AI 编程助手的协助下完成。2026 年 9 月 4 日至 21 日的数据采集与初步分析使用 Anthropic 的 Claude Fable 5.1，本文的数字重算、统计检验与成稿使用 Claude Opus 5.5。作者对研究问题、方法取舍与全部结论负责。凡涉及对博主、平台或群体的判断，本文仅针对结构与机制，不评价任何个人。

4　研究发现

4.1　两本词典：圈层词与大众词的平台分布（RQ1）

表 3 报告了 20 个词在抖音、虎扑与小红书上的分布。结果可以概括为三层。

表 3　两性词汇在三个平台上的分布

注：抖音标题为 224 个账号 2024 年以来的 52,767 条作品（即 D3，含相亲类账号），评论为全部 8,415 条已采集评论；抖音指数「未收录」为页面原话，均值为 2026 年 8 月 16 日至 9 月 16 日的搜索指数；虎扑为相亲、彩礼、结婚、离婚四个话题下回复最多的 70 帖的 4,337 条回帖；小红书为按热度排序的前 20 条笔记中的最高点赞数；「词义不同」指该词在小红书上主要用于其他含义（如「黄毛」多指发色）。

第一，大众婚恋词在三个平台上都被大量使用。「结婚」在抖音评论中每千条出现 46 次，在虎扑相关回帖中每千条出现 89 次。「彩礼」「相亲」「离婚」在三个平台上都有可观的频次。它们的抖音搜索人群男女大致各半，男性占比在 45% 至 54% 之间。

第二，圈层词在抖音头部内容中几乎缺席。在 52,767 条标题中，「散帅」「龟男」「男凝」均为 0 条，「人夫感」「服美役」各 1 条，抖音指数对这些词的页面提示为「暂未收录」。但它们并未消失，而是集中在各自的社区。虎扑步行街一条关于「黄毛」的帖子有 1,220 条回复，一条自称「龟男」求助的帖子有 229 条回复。小红书一条带有「男凝」标签的视频获得 15.8 万赞，关于「人夫感」的笔记有两条超过 10 万赞。「集美」与「散帅」原本是一对男女称呼，命运却不相同。「集美」曾进入抖音，近 30 天搜索均值 13.1 万，但三年间年均搜索下降约七成（第 4.5 节）；「散帅」则在本文探测的三个平台上都没有形成规模。

第三，圈层词即使在自己的社区，也只在特定帖子里活跃。在虎扑以相亲、彩礼、结婚、离婚为话题的 4,337 条回帖中，「龟男」每千条仅 3.7 次，「黄毛」为 0，而大众婚恋词占了相当比例。

介于两者之间的是「恋爱脑」「舔狗」「老实人」一类词。它们起源于特定社区，如今已进入大众话语，在三个平台上都能见到，在抖音上也被收录。第 4.5 节将显示，这类词正在抖音头部账号的标题中减少。

需要强调，「在本文采集的样本中未出现」不等于「平台上不存在」。本文采集的是情感类与相亲类头部账号，探针只能说明这些词没有进入头部情感内容，不能说明它们在抖音上完全不存在。就本文的问题而言，这一发现的含义是：同一平台上的两性讨论，至少在头部内容层面，是用大众词进行的，男女共享同一套词汇。因此，如果存在分隔，它应当不在词汇层面，而在别处。

4.2　受众分隔：没有公共讨论的「情感」类目（RQ2）

主样本 26 个账号合计粉丝 7,310 万，近 30 天观众合计约 9,729 万人次，其中男性占 48.2%，总体接近性别均衡。但逐个账号看，情况完全不同。26 个账号中，观众男性占比超过 50% 的有 10 个，其余 16 个以女性观众为主（附表 A1）。按观众人数加权，观众男多组的观众中男性占 70.4%，观众女多组的观众中女性占 76.5%。在 26 个账号中，有 21 个的观众七成以上来自同一性别；最均衡的一个账号，男性观众也只占 41.9%。换言之，这个类目在总体上男女各半，却没有一个账号的观众是男女各半的。对一个在该类目中刷视频的用户而言，他或她大多数时候接触的，是以同性观众为主的账号。

分隔是否沿博主性别展开？如果「男看男、女看女」，男博主的观众应以男性为主，女博主的观众应以女性为主。表 4 显示事实并非如此。14 位男博主中，10 位的观众以女性为主；12 位女博主中，6 位的观众以男性为主。「博主与主要观众性别相反」的账号共 16 个，占 61.5%。Fisher 精确检验不能拒绝博主性别与观众性别相互独立的假设（p = 0.42），但点估计的方向与「同性匹配」相反（同性匹配的比值比为 0.40）。

表 4　博主性别与观众多数性别

注：Fisher 精确检验 p = 0.42；博主与观众性别相反的账号 16 个（61.5%），二项检验 p = 0.33。男博主账号观众中男性占比的均值为 37.8%，女博主为 47.3%（Mann-Whitney p = 0.40）。

图 2 直观地呈现了这一点：两行里都有蓝点和红点，观众性别并不随博主性别整齐排列。面向男性观众的账号中，有女博主讲「男人的浪漫是真实的，女人的浪漫是现实的」；面向女性观众的账号中，有男博主讲「有女朋友之后有哪些事绝对不能做」「爱是尽可能不包容」。因此，本文此后一律按观众构成分组，不按博主性别分组。

按粉丝量计，四种组合中体量最大的是男博主面向女性观众的账号，占 26 个账号粉丝总量的 34%；其次是女博主面向女性观众（30%）与女博主面向男性观众（24%）；男博主面向男性观众的账号只占 13%。

由于样本只有 26 个账号，本文不宣称「异性博主更受欢迎」是一个统计上确立的规律。可以确定的是，分隔并不沿博主性别展开。决定一个账号属于哪一边的，是谁在看。

4.3　供给的三年变化：号、产量与触达（RQ3）

讲两性的账号多了几个？ 本文在 97 个候选账号中逐年重新判定：某账号当年发布至少 15 条作品、且标题提及两性词汇的比例不低于 40%，即记为当年「在讲两性」。按此标准，2024、2025、2026 年分别有 26、27、33 个账号在讲两性，当年活跃账号分别为 73、77、85 个。在两年均活跃的 65 个账号中，21 个始终在讲，3 个退出，2 个转入，老账号几乎没有改变方向。增量来自新账号：2024 年尚未形成规模、2026 年开始高产的新账号有 10 个，其中 7 个面向女性观众，3 个面向男性观众。把门槛换成 30% 或 50%，逐年账号数分别为 31、33、40 与 21、23、27，方向一致。

「越来越多」是怎么来的？ 如果把所有账号的作品合并计算，两性话题标题的占比上升得很快。但这一合并口径被少数高产账号主导。表 5 比较了四个面板的合并口径与账号中位数口径。以主样本中三年都持续发布的 17 个账号为例，合并占比从 17.2% 升至 23.1%，账号中位数只从 2.9% 升至 4.2%，上升与下降的账号几乎一样多（7 升 6 降 4 持平）。产量前 5 的账号贡献了该面板 2026 年作品的 75.2%。其中 3 个账号几乎全部作品都在讲两性（2026 年占比分别为 57%、78% 与 83%），它们合计占同面板 2026 年作品的 32.3%。

表 5　两性话题标题占比：合并口径与账号中位数口径（2024→2026）

注：两性话题按标题中的性别词汇正则匹配；「升 / 降」以账号内部变化超过 ±2 个百分点计。

作者在分析早期曾依据合并口径得出过几个结论，后来均被推翻。例如，「面向男性观众的账号从国学鸡汤改讲两性」，实际上某话题标签的激增几乎全部来自单个 AI 批量生产的账号；「女性相关标题占比从 21.5% 升至 35.1%」，按账号中位数计算只从 5.5% 升至 9.6%，且升降互见。这些修正说明，在平台内容研究中，合并占比必须与账号中位数、涨跌账号数和产量集中度一并报告^[73]。

幸存者偏差检查。 面板账号 2024 年各季度的两性话题占比分别为 12.7%、15.3%、13.2% 与 14.5%，早期没有异常偏低；2025 年各季度为 16.6% 至 21.1%，2026 年前三季度为 20.2% 至 26.7%。占比的抬升发生在跨年之后。早期删帖可能使 2024 年的数字略偏低，但不足以制造这一趋势。因此，这组曲线可以视为下限。

触达。 平台不提供三年的粉丝曲线，本文用两把尺子代替。第一把是星图的 15 天涨粉率：观众男多组 10 个账号中 7 个在掉粉，中位数 −0.17%；观众女多组 16 个账号中 14 个在掉粉，中位数 −0.16%。两组当下都在缓慢流失粉丝，速度相近。第二把是单条作品点赞的年度中位数（图 3）。三年都持续发布的 16 个账号中，观众男多组 6 个账号有 5 个逐年下降，没有一个逐年上升；观众女多组 10 个账号中 4 个逐年下降、2 个逐年上升，2026 年与 2024 年相比 5 升 5 降。结合新进场账号以女频为主（7 比 3），本文把这一格局概括为：男频在萎缩，女频在换血。

注：只计发布满 60 天的作品（截至 2026 年 7 月 8 日），按发布年份分组。

形式。 在三年持续发布的账号内部，视频变长了：观众男多组 6 个账号全部延长，观众女多组 11 个账号中 9 个延长。收藏与点赞之比上升（6 升 0 降，8 升 3 降），分享与点赞之比下降（1 升 5 降，3 升 8 降）。情感内容正从适合转发的短句，向适合收藏的长讲解转变。

4.4　教什么：标题、口播与价值取向（RQ3）

标题用词。 按「标题中使用某词至少 2 次的账号占比」比较两组，差异最大的词见表 6。观众男多组独有或偏多的是「兄弟」「遗憾」「讨好」「温暖」「痛苦」「伤害」「真心」「善良」等偏感受的词；观众女多组偏多的是「亲密关系」「判断」「认知」「内耗」「心态」「女性」等偏分析的词。星图内容主题的点赞加权也呈现相同倾向：观众男多组中男性观众点赞占比最高的主题是「有趣剧情创作」「情感演绎」，观众女多组中女性观众点赞占比最高的主题是「个人成长」「夫妻情感」「家庭生活记录」。2024 年以来作品的时长中位数，观众男多组为 42 秒，观众女多组为 56 秒。

表 6　两组账号标题中差异最大的词（使用该词至少 2 次的账号占比，%）

注：观众男多组 10 个账号，观众女多组 16 个账号。表中的词是事后按差异大小挑出的，存在选择效应，只作描述，不作检验。

两组标题中出现最多的名词也不同。在宽样本面板中，观众男多组标题最常出现的名词是「男人」（11.3%），其次才是「女人」（7.4%）；观众女多组则是「女人」（17.6%）多于「男人」（9.5%）。也就是说，两组内容谈论最多的，都是与其主要观众同性别的人。换一个角度，也可以看某个话题被送到了谁那里：以各账号近 30 天的观众人数加权，标题含「钱、房、车」的账号，其观众中男性约占 65%；标题含「情绪」的，男性约占 21%；26 个账号的整体基准为 48%（附表 C5）。由于每个话题只涉及 5 至 15 个账号，这一结果只作参考。

需要说明，表 6 中的词是按差异大小事后挑选出来的，账号数也只有 10 与 16 个。因此，「男观众看的号偏感受，女观众看的号偏分析」是一个描述性的概括，而非统计推断。本文的另一项计算与之方向一致：在宽样本中作品不少于 60 条的 32 个账号里，观众男多组的标题中直接对「你」说话的比例，账号中位数为 30%，观众女多组为 21%；12 个男频账号中有 9 个高于总体中位数，女频为 20 个中的 7 个。

口播的主张。 15 条转写视频中，面向男性观众的 7 条多为考题、筛选规则与对某种说法的反驳。例如：「你曾经爱过的女人……问你借 3000 块钱，你是借还是不借？」「她在养鱼，你是小虾米，你没有吃醋的资格」；以及把「女权、女性成长、girls help girls」称作「让你付费的推销话术」。面向女性观众的 8 条多为立规矩、裁决与自我保护。例如：「七条规矩……叫你男朋友过来看」「人是很难改变的，试图改变别人的自己有多愚蠢」「靠男人是双倍的痛苦」「生育权在女人」。概括而言，面向男性观众的视频在与一套说法争辩，视频里的女性形象多是需要筛选与提防的对象；面向女性观众的视频在处理与一个具体的人的关系，视频里的男性形象多是需要管理或不必指望的对象。在 15 条中，面向男性观众的视频有 1 条把「女权」「女性成长」相关说法称作推销话术（争议样本中另有 1 条批评「极端女权」），面向女性观众的视频没有一条以「男权」为批评对象。这些主张有相当部分出自异性博主之口。

名词与词族的三年变化。 这一部分的测量最容易受算法选择影响，本文因此并列报告原始算法与两种复算（表 7）。原始分析在宽样本中 2024 与 2026 年均发布至少 30 条作品的 20 个账号（观众男多 7 个，观众女多 13 个）上进行；复算改用标准的 jieba 词性标注与显式词表，分别在同一宽样本面板与主样本面板（14 个账号，观众男多 5 个，观众女多 9 个）上重做。

表 7　标题用词的账号内部变化（2024→2026）：原始分析与复算

注：「升 / 降」为账号内部变化超过 ±0.5 个百分点的账号数；百分比为该组合并占比。婚姻类词汇按正则「婚|妻|老公|老婆|彩礼|相亲|嫁|娶|夫妻|家庭」匹配。「家」在标准分词下多以复合词出现（如「家里」「回家」），单字名词极少，原始分析的计数方式无法复现。

稳定的信号有三条。第一，观众男多组的标题在向婚姻靠拢：「婚姻」「父母」两个名词和婚姻类词汇整体，在三种算法下都只有上升或以上升为主，符号检验的 p 值在 0.06 左右（主样本「婚姻类词汇」5 升 0 降，p = 0.063）。第二，观众女多组的婚姻类词汇三年没有方向性变化，而「女生」「男生」这类泛称在减少，「感情」在增加。第三，讨论「往哪里去」的「一起·未来·目标」词族，在两组标题中始终只占 2% 至 6%，在评论中占 3% 至 8%，三年没有上升。不稳定的信号也有两条：原始分析中女频「家」的明显下降无法复现；「清醒·看清」词族在原始分析中两组同升，复算中女频不再上升。因此，本文不把「两边同向变得更清醒」作为结论。

标题主题。 按主题归类，主样本三年持续发布的 17 个账号中，两组教人「该怎么做」的标题都在减少，观众男多组 6 个账号 1 升 5 降，观众女多组 11 个账号 3 升 7 降。观众男多组谈「自我与爱自己」的标题增加（5 升 1 降）；观众女多组「下结论式的性别论断」几乎消失（0 升 4 降）（附表 C6）。在宽样本观众男多组的 7 个账号中，「学会、经营、如何、正确、幸福」一类教方法的词从 15.9% 降至 9.1%（5 个账号下降），「委屈、消耗、执念、真相、从来不、底气」一类诉说委屈的词从 1.2% 升至 4.9%（5 个账号上升）。本文同时检验过、但没有成立的变化包括：论断句与求助句的增减、数字清单式标题的增减，以及观众女多组从「恋爱」转向「家庭」（13 个账号 7 降 6 升）。在同一账号内部比较不同标题的点赞，2026 年观众女多组中「对异性下结论」的标题获得的点赞约为同账号其他作品的 1.16 倍（4 个账号 3 升 0 降），其余类型没有一致的方向。以上变化涉及的账号都很少，只作方向性描述。

价值取向。 为了概括两组账号推崇的价值，本文取各账号每年点赞最高的标题做定性归纳。观众男多组 2024 年的高赞标题以「别恋爱脑」为主，例如「恋爱脑们每日早中晚看一遍，坚持两个疗程」（约 42 万赞）；2026 年转向婚姻中的得失，例如「你知道亏妻者百财不入，但没有人告诉你下半句有多狠」（约 36 万赞）与「其实彩礼考验的不是男生，是女生」（约 25 万赞）。这与上文婚姻类词汇的上升方向一致。观众女多组 2024 年的高赞标题以「谈恋爱要有规矩、看清男人」为主，例如「异地恋必修课之分享与报备的区别」（约 41 万赞）；2026 年则有「爱是尽可能不包容」（约 50 万赞）与「婚内不怕受伤的女人，要经历三次放弃」（约 28 万赞）。

据此，本文把两组账号的价值取向分别概括为「别吃亏」与「别指望」：前者的账从恋爱算到了婚姻，后者一直在婚姻之中，强调降低对对方的期待。需要说明，这一概括来自少数高赞标题的定性阅读，是描述性的归纳，而不是统计结论。

4.5　供给与搜索：词在退，搜索未必退（RQ3）

表 8 与图 4 比较了几组「对立词」在头部账号标题中的供给，与同期抖音指数所代表的搜索需求。

表 8　对立词：标题供给与搜索指数（2024→2026）

注：97 个候选账号各年作品分别为 14,104、13,917、15,488 条；抖音指数为平台加权的相对指标，年度比较统一采用 1 月 1 日至 9 月 6 日的同期均值；按自然年均值计算，方向相同（老实人 +69%，女权 +83%，舔狗 −47%，集美们 −67%，恋爱脑 −35%）。

头部账号正在减少使用这些词。「恋爱脑」从每万条标题 48.2 次降至 12.3 次，「老实人」从 17.0 次降至 5.8 次。但搜索端的变化并不一致。「老实人」与「女权」的搜索在上升，前者同期均值上升 77%，后者翻了一倍；「舔狗」「集美」「恋爱脑」的搜索则与供给一同下降。换言之，部分词语在头部内容中退场，并不意味着人们对相关话题的关注同步减少。这一对照支持一个有限的判断：平台与头部创作者在减少使用对立性词汇，但需求端并未整体退潮。两性话题会换一种说法继续存在。由于本文无法区分这些变化来自平台的审核、创作者的自我规避还是话语的自然更替，这里不对原因作推断。

本文还检验了早期分析中的一个说法：搜索人群偏女性的词主要由内容供给推动，搜索人群偏男性的词主要由搜索需求推动。抖音指数的「关键词解读」模块给出了每个词的内容指数、搜索指数与消费指数。在 18 个有搜索人群画像的关键词中，搜索者的男性占比与「搜索÷内容」的比值几乎没有相关（Spearman ρ = −0.01，p = 0.95；附表 C7）。例如，搜索者以女性为主的「女性成长」「女性觉醒」比值较低，但搜索者以男性为主的「兄弟们」「脱单」比值同样很低。因此，这一说法不成立。

4.6　评论：接收方式的分化（RQ4）

本节是全文的核心。前文的发现集中在「谁在看」与「说什么」；本节考察看完之后，评论区如何接住这些内容。

原话。 两组评论的面貌首先在「高赞」与「长评」上显出差异。观众男多组 1,050 条热门评论中，点赞最高的是一句 14 个字的「今天这集都不敢快进」（9.8 万赞），带有围观意味。观众女多组 1,200 条中，点赞最高的是「以前觉得沟通很重要，现在发现共鸣才是绝杀」（7.9 万赞），是一句被反复认同的金句。字数最多的评论则是另一种面貌。观众男多组字数最多的几条，是以第一人称讲述的借钱段子，以及网恋三年后被冷暴力分手的经历；观众女多组最长的一条长达 426 字，讲述与对象冷战三天后「能不能大家给我支支招」，另一条长达 317 字，讲「所有关系本质就是向内求」。两组热门评论的中位长度分别为 23 字与 25 字，百字以上的长评分别占 3.9% 与 7.3%。赞数最高的是一句话，字数最多的是一段自己的经历；前者在男观众组偏向围观，在女观众组偏向认同。

方向。 本文用两组词表计量评论的情绪方向（第 3.10 节）。表 9 显示，两组评论中「指控对方」类表达的比例几乎相同（3.24% 与 3.08%，Fisher p = 0.90），差别集中在「自我疲惫」类表达（0.95% 与 4.50%，p < 10⁻⁶）。在同时含有这两类表达的评论中，观众男多组以指控为主（77.3%），观众女多组以疲惫为主（指控只占 40.7%），比值比为 4.96。相亲类视频的评论区则更偏向指控：指控类占 8.53%，疲惫类只占 1.47%。

表 9　评论的接收方向（主样本，宽词表）

注：按评论计的检验（Fisher）：指控类 p = 0.90，疲惫类 p = 1.6×10⁻⁷，构成差异 p = 9.1×10⁻⁵。以视频为单位的精确置换检验（6,435 种分组）：构成差异单侧 p = 0.014，疲惫比例差异单侧 p = 0.017。

注：每个圆点是一条视频（各 150 条热门评论），菱形为组内合计；对角线上方以疲惫为主，下方以指控为主。

由于评论嵌套在视频之中，按评论计算的 p 值会夸大证据。本文以视频为单位重新检验。把 15 条视频在两组之间的 6,435 种分法全部枚举，观测到的构成差异在置换分布中的单侧 p 为 0.014，疲惫比例差异的单侧 p 为 0.017（Mann-Whitney 单侧 p = 0.020）。逐条视频看，观众男多组 7 条中有 5 条以指控为主、1 条以疲惫为主、1 条持平；观众女多组 8 条中有 6 条以疲惫为主、2 条以指控为主（图 5、附表 C2）。这一视频层面的计数差异本身在统计上并不显著（Fisher p = 0.10），但方向一致。

稳健性。 本文在三种样本定义（主样本、第一轮判定样本、宽样本）与三套词表（宽、中、严）的九种组合下重复计算（图 6、附表 C1）。观众男多组的「指控 ÷ 疲惫」在 2.50 至 3.78 之间，观众女多组在 0.12 至 0.69 之间，相亲组在 3.60 至 5.80 之间，九次计算方向无一翻转。需要注意，词表收紧后，观众女多组的指控类计数下降得比观众男多组更快：严格词表下，两组的指控类分别为 1.05% 与 0.33%。因此，「两组指控比例相同」只在宽词表下成立；稳健的结论是二者的构成方向相反。

是视频在说，还是观众在接？ 评论方向的差异可能只是在应和视频本身：如果面向男性观众的视频更多讲「提防对方」，评论区的指控多也就不足为奇。本文逐条检验了这一可能。在 15 条转写中，有 11 条的口播几乎不涉及「提防对方」（每千字不足 1 次），但它们的评论区依然呈现组别方向。观众男多组的这类视频下，指控类占 0.7% 至 7.3%，疲惫类占 0 至 2.7%；观众女多组则为指控类 0 至 3.3%，疲惫类 1.3% 至 6.7%。例如，一条面向男性观众、主旨为「不分男女只分好人烂人」的视频，评论区的指控类占 4.0%，疲惫类为 0。口播中「提防对方」与「疲惫」的密度差，与评论方向之间几乎没有相关（原计算 r = −0.20；本文按秩相关复核，ρ = 0.01，p = 0.97，n = 15）。

也存在方向翻转的例外。一条面向男性观众、主旨为「给你一天假，不做丈夫、不做儿子、不做爸爸，只做自己」的视频，评论区以疲惫为主；一条面向女性观众、讲「男生不会主动提的话题」的视频，评论区以指控为主。例外说明内容能够改变方向，但在本文的样本中，组别是更稳定的预测因素。

据此，本文提出本研究的核心发现：在同一类目的情感内容中，观众男多的账号评论区倾向于把内容接成对对方的指控，观众女多的账号评论区倾向于把内容接成对自身的疲惫；这一差异更多与观看者群体相关，而与视频具体讲了什么关系不大。 这里需要两点限定。其一，评论区的「男观众组」「女观众组」指账号的受众构成，评论者本人的性别未知。其二，15 条视频样本很小，视频层面的检验虽然在单侧 0.05 水平上显著，但统计功效有限，有待更大样本的检验。

说什么：评论中的词与动作。 表 10 比较了两组评论中若干词语与动作的出现比例，并报告了其在视频间的集中程度。

表 10　评论中的词与动作（主样本 15 条视频）

注：「单条视频贡献最大占比」指该词出现次数中来自单一视频的最大份额，数值越高，差异越可能由个别视频主题驱动。

表 10 中较为稳健的差异是：观众女多组更多谈到孩子、自己、婚姻与伴侣，观众男多组更多谈到钱与「兄弟」。另有三处需要谨慎解读。第一，「包容」在观众女多组的 44 次出现中，有 40 次来自同一条视频，而这条视频的标题就是「爱是尽可能不包容」，差异主要是视频主题的回声。第二，观众女多组「转给伴侣」的 108 条中，76% 来自同一条视频，这条视频本身就在号召观众「叫你男朋友过来看」。其中能判断方向的，递给男方的 16 条，递给女方的 6 条；观众男多组只有 17 条，递给男方 1 条、女方 2 条。第三，「彩礼」「相亲」在主样本中只出现 3 条与 1 条，无法支持组间比较。但在 30 条视频的扩展池中（4,430 条评论），这两个词在观众男多组出现 23 次，分布在 7 条视频中，在观众女多组为 0 次（p = 2.8×10⁻⁷）；同一扩展池中，「结婚」在两组的比例几乎相同（5.07% 与 5.05%）。因此，「婚恋门槛类词汇只出现在男观众组」这一判断在扩展池中成立，在主样本中无法检验。

表 10 下半部分的几类姿态，在两组之间都没有显著差异。其中值得一提的是，带有性别对立措辞的评论（如「男的都」「女的都」「普信」「捞女」）在两组中都只占约 1%，远少于一般印象。两组评论中，以「自己」为中心的词（自己、独立、一个人、靠自己等）出现的次数，都约为「一起」类词（一起、彼此、共同、互相等）的 3 倍（观众男多组 3.5 倍，观众女多组 2.7 倍，相亲组 3.4 倍）。评论中的名词也各有指向：观众男多组独有的名词是父母、爸爸、爷爷奶奶、性别，观众女多组独有的是女儿、儿子、老公、对象。这些名词明显随视频主题而变，只作旁证。按评论发表年份看，观众女多组 2026 年评论中「委屈」类词的比例高于 2025 年（5.0% 与 0.7%，分别为 919 条与 281 条）；但同一批视频下不同年份的评论者构成不同，早期多为粉丝，后期多为被推荐来的用户，这一变化不宜解读为趋势。

4.7　商业模式：谁付钱，卖的是观众的什么（RQ5）

情感账号在平台上可观测的变现路径有三条：品牌广告（广告主付费）、带货（商家付佣金）、咨询与私域课程（观众自己付费）。主样本的变现结构与受众性别明显相关（表 11）。

表 11　两组账号的变现结构

注：前五行基于主样本中有星图商业数据的 24 个账号，末行基于全部 26 个账号的简介。按星图 60 秒挂牌价与粉丝数，本文重算的每万粉挂牌价中位数为 114 元（6 个）与 225 元（16 个），Mann-Whitney p = 0.049。挂牌价是报价而非成交价，24 个账号中有成交记录的只有 4 个。

广告。 面向女性观众的账号每万粉挂牌价约为面向男性观众账号的两倍（中位数 233 元对 114 元）。多个面向女性观众的账号在简介中直接写明「九成女粉」一类观众画像，合作品牌集中于日化、护肤、减重与礼品。但挂牌价是报价，不是成交价，有成交记录的账号只有 4 个。

带货。 近 30 天带货交易额过万的 4 个账号全部面向女性观众，其中 3 个由男博主经营，3 个通过直播销售。带货额最大的账号近 30 天交易额在 20 万至 100 万元之间，按 25% 的佣金估算，月收入约 5 万至 25 万元，当月直播 28 天。另一个账号的博主为男性，观众中女性占 86%，当月直播 13 天，售卖护肤与养生类商品；其作品中，「外人再好都是过客，老婆才是陪你到老的人」之后，紧接着就是「女人的秘密武器，烟酰胺」。面向男性观众的 9 个账号中，没有一个在直播带货。从这 4 个账号倒推，吸引女性观众并实现带货的组合大致是：男博主、替女性观众说话、以直播承接成交。这是对 4 个账号的归纳，不是统计规律。

咨询与私域。 面向男性观众的账号中，有 3 个以情感咨询、脱单、挽回或进入粉丝群为主要业务。这部分收入在平台数据中不可见。平台外的一个参照是：一位此前被多平台封禁的女性情感导师，税务部门发现其近两年仅申报个人收入 60 余万元，对其追缴税费、加收滞纳金并处罚款共计 758 万元^[81]；封禁之后，她以别名账号引流至私域，电话咨询 30 分钟定价 3,000 元^[82]。

这一结构提示了一个解释：女性观众可以被卖给第三方（广告主与商家），账号只需让她留下；男性观众较难卖给第三方，账号只能让他自己付费，内容就需要让他觉得有问题需要解决。本文把这一差异概括为「女观众是货架，男观众是客户」。需要说明，这是基于有限样本的解释，账号数量较少，且咨询收入不可观测。

话题度与收入。 一个常见的直觉是，越能挑起性别争议的账号越赚钱。数据不支持这一直觉。在 200 个账号中，最近 10 条标题的性别话题占比与每万粉挂牌价（ρ = −0.01，n = 187）、带货档位（ρ = −0.06，n = 33）、每万粉播放（ρ = 0.10，n = 183）与 15 天涨粉率（ρ = 0.04，n = 200）均不相关。在有三年标题数据的约 35 个账号中，结论相同（ρ 在 −0.15 至 0.12 之间，p 均大于 0.4）。评论最多的 5 个账号中，没有一个在带货，4 个在掉粉。与播放量相关的是评论数（ρ = 0.65，n = 179），而不是性别话题。争议带来的是播放与互动，钱的流向与观众性别相关。

稳健性。 在宽样本 37 个账号中，结论相同。近 30 天带货交易额过万的 10 个账号中，有 8 个面向女性观众；开过带货直播的有 6 个，星图有成交记录的有 5 个，简介留有商务联系方式的有 15 个。每万粉挂牌价的中位数，观众女多组为 194 元，观众男多组为 106 元。单条作品播放中位数与粉丝数之比，观众女多组约为 0.07，观众男多组约为 0.04。按简介中的主要变现方式分组，15 天涨粉率的中位数以带货账号最高（−0.05%），以广告位账号最低（−0.26%，14 个中 12 个在掉粉）。

4.8　平台治理：处置对象与处置方式（RQ5）

表 12 整理了 2018 年以来与两性情感内容相关的主要处置事件。

表 12　与两性情感内容相关的平台治理事件

注：平台公告通常隐去账号名称，账号名称来自媒体与网信办的点名报道。2022 年、2023 年、2024 年与 2025 年的相关平台公告或报道另见附表 D1。

从这些事件中可以看出三点。第一，被点名处置的婚恋导师与培训机构，多以收费传授「拿捏」异性的技巧为业，两性皆有；但处置的直接理由不尽相同，例如 2018 年 Ayawawa 被禁言的直接原因是有关慰安妇的不当言论，「曲曲大女人」被封禁的理由则是宣扬不良恋爱观并借此卖课。单纯的「挑动对立」多以禁言处理，数量较小。第二，平台对词与账号的治理有可见效果：第 4.5 节显示，「恋爱脑」「老实人」等对立词在头部标题中已减少六至七成，一个月处置的账号达数千个。第三，本文检索到的 7 份平台公告与报道，没有一份涉及「哪些内容被推荐给哪些人」。2023 年 9 月，有网友称同一条情侣争吵视频下，本人账号与女友账号看到的靠前评论出自不同性别、立场相反；随后的媒体测试发现，多数视频的评论区整体相同，只有个别评论的顺序不同，但在一位讨论彩礼的律师的视频下差别较大^[86]。2025 年初，平台曾表示将推进算法透明，此后未见关于分发机制的具体披露。本文的评论均在同一采集条件下取得，因此第 4.6 节的组间差异不是评论排序因观看者而异造成的。

概括而言，审核作用于「什么可以存在」，分发决定「什么被谁看到」。现有治理主要处置了前者。

4.9　平台之外：婚姻数据（RQ6）

平台上的两性话语与平台外的婚姻现实可以对照（图 7）。全国结婚登记从 2013 年的 1,346.9 万对降至 2024 年的 610.6 万对，2025 年回升至 676.3 万对，2026 年上半年为 327.5 万对，较上年同期减少 26.4 万对（−7.46%），同期离婚登记 138.3 万对，增加 3.91%^[74]。媒体对 2025 年回升的解释包括 2024 年「无春年」导致的推迟登记，以及 2025 年 5 月起婚姻登记「全国通办」。第七次全国人口普查显示，20 至 40 岁人口中男性比女性多 1,752 万，性别比为 108.9^[75]。彩礼没有官方统计，两项非官方调查给出的全国均值分别为 12.27 万元^[76]与约 14 万元^[77]。2019 年以来的 8 份中央一号文件中，有 7 份提及治理高额彩礼^[87,88]。

来源：民政部历年统计与季度数据；2026 年上半年数据发布于 2026 年 8 月 12 日。2014—2018 年未绘出。

以上海为例，2025 年全市结婚登记 125,102 对，同比增长 38.7%，但其中 27.2% 是「全国通办」后来沪登记的外地户籍新人；初婚平均年龄为 29.7 岁（男 30.3 岁，女 29.1 岁）；第七次人口普查显示上海家庭户平均规模为 2.32 人^[89]，全国为 2.62 人^[90]。上海属于家庭户规模最小的地区之一，但并非全国最小，例如黑龙江为 2.22 人^[91]。

这些数字与平台话语的方向相互呼应。男性在婚龄人口中多出一千七百余万，进入婚姻需要十余万元的彩礼，婚姻登记在下降，初婚年龄在推迟，家庭在变小。本文不认为平台话语是这些现象的原因，也不认为这些现象足以解释平台话语的全部形态。本文的判断是：面向男性观众的「别吃亏」与面向女性观众的「别指望」，各自有其现实基础，平台的分发机制把它们分别放大，再卖回给不同的受众。

4.10　相亲类内容：情感内容的另一半（RQ6）

谁在做。 31 个相亲类账号中，服务号 22 个，简介中写有门店（5 个）、每月线下活动（10 个）、一对一择偶定位（17 个）或联系方式（20 个），例如「择偶定位，199 元 30 分钟」；内容号 7 个，简介写明「专拍剧情演绎」或「根据真实相亲还原实拍」。一家婚恋机构在深圳、广州、上海、北京、杭州等地开设了 10 个关联账号。对这些本地婚恋服务而言，抖音是获客的前台。在星图挂牌的相亲类账号有 4 个，报价分别为 14,500、20,800、40,300 与 118,000 元。星图可查受众画像的 7 个相亲类账号，观众中男性占 52% 至 72%，中位数为 66%，其中 4 个账号的观众以 18 至 23 岁居多。

供给与需求。 相亲类账号 2024、2025、2026 年的作品分别为 1,079、3,360、7,428 条，约为 6.9 倍（其中 2026 年只统计到 9 月初）；当年活跃账号从 11 个增至 28 个。其中一家婚恋机构的主账号从 270 条增至 3,045 条，占 2026 年作品的约四成。需求端的变化方向不同。「相亲」的抖音指数同期均值上升 32%，「脱单」则下降 17%（图 8）；同期结婚登记在减少。看别人相亲的人多了，自己想脱单的人少了，最终登记结婚的人更少。这里有一个值得后续检验的推测：情感类观众男多组的触达在下降（第 4.3 节），而观众以男性为主、且多为 18 至 23 岁的相亲类内容在扩张，部分男性观众的注意力可能从前者转向了后者。本文没有个体层面的观看数据，无法检验这种迁移。

流量与生意分离。 22 个服务号发布了 72% 的作品，但单条作品点赞的账号中位数只有 58（可匹配作品的 19 个账号）；7 个内容号的账号中位数为 1,504，二者差异显著（Mann-Whitney p = 0.016）。承担撮合生意的账号获得的流量很少，流量集中在拍剧情与实拍的账号上。观看者在看戏，购买服务者在私信。

标题在变。 相亲类账号标题中谈价格与条件的占比，从 2024 年的 13.6% 降至 2026 年的 4.4%；讲道理与观念的，从 9.9% 降至 4.6%；呈现女方视角、露出女嘉宾的，从 8.4% 升至 24.0%。2024 年点赞最高的标题是一句剧情梗概，如「1 米 6 小伙相亲自称有一百万，被女生嫌弃太装当场甩头就走」；2026 年则多为短句加地名，如「性格很好一姑娘」。但这一变化主要由少数高产账号带动。在两年各发布至少 15 条的 15 个账号中，各类别的升降账号数大致相当，例如谈价格类 4 升 4 降，露出女嘉宾类 5 升 6 降。因此，变化的是观众看到的信息流，而不是每个账号都在改变。

博主在讲什么。 19 条相亲口播中，拍摄现场的 8 条，讲道理的 8 条，红娘生意与噱头 2 条，评论一位被封禁导师的 1 条（附表 C3）。讲道理的 8 条中，有 6 条站在男方立场或劝女方降低预期，例如「你在挑别人的时候，别人也在挑你」「单看每一条都没毛病，叠加到一起，几万人的志愿库里一个都没有」；1 条批评父母的择偶标准，1 条是建议加引流。劝男方降低预期的为 0 条。价格从标题中退场，却没有从口播中退场：彩礼十几万、2.8 万或零，男方月入 2 万元以上，红娘撮合成功一对收取 500 至 2 万元的红包。口播中还出现了关于相亲市场男女比例的说法：一位上海红娘说来找她的人里「男生是一，女士是四」；另一条视频称成都相亲角的男女比例为 1 比 43，杭州为 1 比 40。这些是博主口述，并非统计，其方向与全国婚龄人口男多女少的结构相反。一个可能的解释是，公园相亲角以父母为女儿择偶为主，孙沛东对上海相亲角的研究也观察到这一点^[58]。

评论在算什么。 相亲评论区的指控类表达占 8.53%，是情感类账号评论区的两倍以上（表 9）。评论最多的一条视频（约 9 万条评论）讨论「十全十美的普通人」，罗列了七条择偶条件：身高 175 cm 以上、五险一金工作稳定、情绪稳定、有车有房、不抽烟不喝酒不赌、会做家务、父母有退休金。评论区对同一张清单形成两种读法。一种说「一些男生提出了他们觉得很难达到的要求，然而女生都很懵，觉得这是基础」（160 赞）；另一种逐条「砍半」，结论是「完美无缺这是神仙」。若每条均按一半概率计算，七条同时满足的比例约为 0.8%。相亲评论的中位长度为 23 字，百字以上的占 7.2%，与情感类评论相近。按评论发表年份看，相亲评论中谈条件与交易的词从 2024 年的 2.2% 升至 2025 年的 4.6% 和 2026 年的 11.9%（分别为 273、461 与 1,686 条），与标题中价格话题的减少方向相反。这一对比同样受评论者构成变化的影响，只作参考；它提示，博主端呈现的是人，评论端讨论的仍然是价格。

反串。 相亲评论区里最引人注目的「女方要求」，相当一部分是反串。例如，一段「姐妹们别被她误导了……找的男朋友要具备这几点……最低家里给你 500 万」的文字，在 4 条视频下一字不差或近乎一字不差地出现了 20 次；「女人结婚要经历怀孕、生娃、产后恢复……最起码要 586 万以上」获得 5,531 赞，其后的回复依次加码到 800 万、1,800 万、5,000 万，直至 1,688 亿。识别它们有三条线索：逐字复制、金额荒诞加码、借用对面的口吻。评论没有作者性别信息，反串者的性别只能推断：这些评论集中在谈论价格的相亲视频下，此类账号中可查到受众画像的 7 个观众男性占比为 52% 至 72%；但反串最多的两条视频，其所属账号没有公开画像。两套识别规则的计数见表 13。

表 13　相亲评论区中的反串：两种计数规则

注：两类规则均为文本规则，扩展规则可能纳入少量真诚的个人叙述，也仍可能遗漏变体；情感类账号的 2,250 条评论中，按原始规则未发现反串。规则细节见附录 B。

反串在全部相亲评论中占比不高（1.9% 至 3.2%），在全部点赞中的份额不足 1%。但它们高度集中在谈论价格的视频下（图 9）。在一条题为「太原相亲角残酷现状」的视频下，反串评论占该视频评论的 27%、点赞的 65%，赞数第一的评论（5,946 赞）就是「我三十八岁的时候才碰到我老公」模板的一个变体。在提及彩礼金额的 87 条评论中，按点赞排序的前 10 条有 6 条是反串。因此，更准确的表述是：在以价格为话题的相亲视频下，最响亮的「女方要求」主要是反串。 一位女性观众看到「586 万」，可能以为男性认为女性都如此要价；一位男性观众看到，可能以为女性真的如此要价。本研究在第一轮阅读全部 2,720 条评论时，也曾把这些评论当成真实要求，直到对照复制次数与视频的受众构成才识别出来。平台按点赞排序，进一步把它们推到了评论区的前列。与反串并存的，还有另一类同性之间的表演：前 10 个字中出现「兄弟们」的评论有 63 条，多是以男性口吻对同性说话的展示或动员，例如晒出五年买下的房和车、请「兄弟们」夸一句的评论获得约 3.1 万赞。相比之下，前 10 个字中出现「姐妹们」的评论有 37 条，其中 24 条属于上文识别出的反串。

三页合看。 口播中讲道理的 8 条有 6 条劝女方降低预期，没有一条劝男方；七条清单在评论中被砍到不足 1%；最响亮的「女方要求」由反串者代为喊出。三处的方向一致：压低的都是女方的预期。一个直接的解释是受众构成。这一场景中约三分之二的观众是男性，话语顺着观众讲，被要求「少要一点」的便是女方。与第 4.4 节对照，女性在情感类内容中被教「别指望」（进入婚姻之后），在相亲类内容中被教「别挑」（进入婚姻之前）；男性被教的是「别吃亏」，本文的样本中没有发现劝男方降低预期的内容。需要强调，这是横截面上的发现，而不是时间趋势：三年间变化的是形式（说教退场、现场展示增加），方向没有改变。

4.11　跨国婚恋类内容（RQ6）

体量。 表 14 汇总了已判定方向的跨国婚恋账号。国男外女账号 115 个，国女外男 87 个，账号数之比为 1.32（二项检验 p = 0.057）。差异主要体现在体量上。粉丝 10 万以上的账号分别为 78 个与 40 个，粉丝总量分别为 9,219 万与 4,855 万（1.90 倍），账号粉丝中位数分别为 36.9 万与 2.1 万（Mann-Whitney p = 0.001）。最大的两个国男外女账号粉丝均在 1,200 万以上，最大的国女外男账号约 564 万。

表 14　跨国婚恋类账号：体量与敏感性分析

注：另有 3 个账号两种组合兼有。敏感性分析为最不利情形，实际分布未知。

这一比较对 130 个未判定方向的账号较为敏感。若它们全部属于国女外男，两者的粉丝总量将大致持平（0.93 倍），10 万粉以上账号数将反超（78 对 83）。因此，「国男外女约为国女外男的两倍」只在已判定方向的样本中成立。未判定账号的方向需要逐一人工核对，这是本文未能完成的工作。

观众与搜索。 两类账号的观众性别呈镜像分布，这是本节最稳健的发现（图 10 左）。星图可查的 36 个国男外女账号，观众男性占比中位数为 74.2%；33 个国女外男账号为 30.6%（Mann-Whitney p = 1.5×10⁻⁷）。搜索端的方向相同。「外国媳妇」近 30 天日均搜索约 2.0 万，搜索者 64% 为男性；「外国女友」约 8,800，86% 为男性；「外国老公」约 2,100，男性只占 17%。国男外女一组词的搜索量约为国女外男一组的 3 倍。

时间。 星图建档时间显示，国女外男账号在 2020 年集中出现（35 个中有 12 个），国男外女账号集中在 2022 至 2024 年（36 个中有 22 个）。前者可能与疫情期间海外生活记录类内容的兴起有关，后者进入商业化体系的时间更晚（建档年份中位数分别为 2021 年与 2022.5 年，Mann-Whitney p = 0.065）。近 30 天，36 个国男外女账号合计净增粉丝 39.5 万，35 个国女外男账号合计净增 2.9 万。但这一绝对差距主要来自基数与个别账号，单个账号就贡献了前者增量的 44%。按账号计算的 30 天粉丝变化率，中位数分别为 +0.21% 与 +0.07%，差异不显著（p = 0.79）。本文无法获取三年的粉丝曲线，因此不对长期趋势下结论。

这一节的发现可以放在第 4.9 节的婚姻挤压背景下理解：在婚龄人口中男性过剩的条件下，国男外女内容主要由男性观看与搜索。本文据此认为，这类内容对其男性受众而言，更接近一种情绪上的出口与想象，而不是现实可行的择偶路径。这一判断属于解释，第 5 节将进一步讨论。

5　讨论

5.1　分隔发生在接收端：对「过滤气泡」论的补充

把第 4 节的发现串起来，可以得到一个与通常的「信息茧房」叙事略有不同的图景。在词汇层面，抖音头部情感内容用的是男女共享的大众词，圈层词留在各自的社区（第 4.1 节）。在受众层面，同一类目下的账号却按观众性别高度分开，而且分开的依据不是博主性别（第 4.2 节）。在内容层面，两组账号讲的主题确有差异，但差异并不绝对（第 4.4 节）。差异最清晰、最稳定的，是评论区如何接住这些内容：观众男多的账号评论区以指控为主，观众女多的账号评论区以疲惫为主，而且这一方向与视频具体讲了什么关系不大（第 4.6 节）。

这一图景与近年关于算法与极化的实验研究可以对照。2020 年美国大选期间的大规模实验发现，改变信息流的排序方式与来源构成，能显著改变人们看到什么，却在短期内没有显著改变他们的态度^[10,11]。本文的发现提示了另一种可能：在两性议题上，分化的关键未必在「看到什么」，而在「和谁一起看、看完怎么接」。借用 Hall 的说法，不同位置的受众对同一文本有不同的默认解码方式^[16]；平台把同一位置的受众聚到同一个账号下，默认解码方式便在评论区里被放大，成为这一群体的公共表达。

评论区的作用还不止于记录。例证理论与评论区效应的研究表明，读者会依据评论推断「别人怎么想」^[19,20]。当一个男性用户在观众男多的账号下看到关于「她在算计」的评论，他从中得到的并不是「女性在想什么」，而是「与我同在这个评论区的人怎么想」。可一旦他把这些评论当作对女性群体的描述，误读就发生了。反串进一步加剧了这种误读：在谈论价格的相亲类视频下，最响亮的「女方要求」多为借女性口吻的反串，反串者很可能以男性为主（第 4.10 节），而两边都可能把它当作对面的真实想法。

需要强调，本文不能区分分隔在多大程度上来自算法推荐，多大程度上来自用户的主动选择。Bakshy 等在 Facebook 上发现，个人选择对接触面的限制大于算法排序^[7]。在抖音这样以推荐为主的平台上，二者可能交织得更紧，但本文没有曝光数据，无法拆分。本文所说的「分发」，是二者共同作用的结果。

还有一个细节值得注意。两组评论中指控类表达的比例相近（宽词表下为 3.24% 与 3.08%），区别在于观众女多组多了一层疲惫。因此，不宜把本文的发现读成「男性观众更有敌意」。更准确的读法是：两组都有指控，但观众女多组的评论区同时容纳了大量关于自身消耗的表达，而观众男多组几乎没有。公共讨论中「对立的声音听起来更像男声」的印象，也许部分来自这种构成差异，而不是指控本身的多少。

5.2　站在婚姻的两头：一个关于时间位置的解释

综合标题、高赞作品与评论，本文提出一个解释性命题：两组受众所接触的内容，站在婚姻这道门的两侧。观众男多组的标题在向婚姻靠拢（「婚姻」「父母」与婚姻类词汇只升不降），其高赞内容从「别恋爱脑」转向「亏妻者百财不入」与「彩礼考验的是女生」，扩展评论池中只有这一组谈论「彩礼」「相亲」。他们关心的是能否进门、以什么价格进门。观众女多组的评论更多谈到孩子、老公与婚姻，其高赞内容是「立规矩」「别包容」「婚内要会放弃」。她们关心的是进门之后如何不被消耗。

在这一视角下，「清醒」这个在两边都流行的词，可能意味着相反的东西：对前者，是看清对方再决定进不进；对后者，是看清对方再决定留不留。不过，本文的词族数据对「两边同时更清醒」的支持并不稳定（表 7）。「一起·未来·目标」一类讨论共同去向的词，在两组标题与评论中都长期偏低。这一低位与「两头」的解释相容：一方尚在门外计算代价，一方已在门内调低期待，双方都较少讨论共同的去向。讨论共同去向的评论并非没有。例如，相亲评论中「结婚就是你拿盆我提桶，你拿米来我拿油，共同努力创造财富」获得约 3,100 赞；也有评论写道「本来两个人在一起就应该拧成一股绳共同面对生活中的困难……但是大部分的情况就是两个人在互相提防，权衡利弊」，但只有 58 赞，且出自争议样本的账号。这类表达在标题与评论中所占的比例始终偏低。

这一命题目前只是对多项描述性发现的整合，而非经过检验的结论。检验它需要个体层面的数据，例如调查不同婚姻状态、不同性别的用户实际被推送与关注的内容。

5.3　参照系、角色负担与市场位置

为什么会站成这样？本文提出三条可供后续检验的解释。它们来自作者对材料的阅读，不是统计结果。

参照系。 相亲视频中的七条择偶清单，被一部分评论读作「基础」，被另一部分评论逐条「砍半」后读作「神仙」（第 4.10 节）。一种可能的解释是，二者拿来对照的对象不同：前者对照的是自己实际接触过的男性，后者对照的是全体男性的分布。同一张清单在不同的参照系下，一边是底线，一边是天花板。

角色负担。 一条面向男性观众的视频问「给你一天假，不做丈夫、不做儿子、不做爸爸，只做自己」，其高赞评论是「突然不知道该干什么，好像把自己弄丢了」。一条讨论婚姻意义的视频下，赞数最高的评论写道「我以后不能像我妈一样做一辈子的免费保姆」。后者来自争议样本中的账号，不在主样本评论池内，这里仅作例证。同样是「把自己弄丢」，一个丢在提供者的角色里，一个丢在照顾者的角色里。两种角色负担并不对称，这或许可以部分解释为何一组评论偏向指控对方，一组偏向诉说自身。

市场位置。 在婚龄人口中男性多出约 1,752 万的结构下^[51,75]，处于供给过剩一侧的男性更常使用价格与市场的语言，例如相亲评论中的「只要我们不娶，市场价格自然会下来」；拥有更多选择的女性一侧，则更常使用退出的语言，例如「不结婚是积了大德」。这与婚姻市场理论对供需失衡的预期一致^[45,49,50]。

从情绪上看，「别吃亏」与「别指望」或许是同一种担忧的两种说法：担心付出得不到回应。前面引用的「好像把自己弄丢了」出现在面向男性观众的视频下，而「免费保姆」一类的表达出现在讨论婚姻的视频下，二者都可以看作这种担忧的表达。

三条解释的共同点是「位置」：不同性别在婚姻市场、家庭分工与信息参照中所处的位置不同，同一句话就被接成两样。这一框架有意回避了「谁对谁错」的判断，本文也无意作这种判断。

5.4　观众作为商品：两种定价与两种话语

受众商品论认为，媒介出售给广告主的是被测量、被定价的受众^[38,39]。本文的商业数据为这一理论提供了一个性别化的例证。面向女性观众的情感账号，其每万粉挂牌价约为面向男性观众账号的两倍，带货与直播几乎全部发生在女频（第 4.7 节）。女性观众可以被卖给第三方，账号只需留住她；男性观众较难卖给第三方，账号只能向他本人出售咨询与课程，内容也就需要让他相信自己有一个问题需要解决。这一差异与两组评论的接收方向相呼应，但本文无法确定二者之间的因果方向。

从情感资本主义的视角看^[34]，这三条变现路径有一个共同点：它们定价的都是单身、不安与不满足。广告与带货出售的是认同与自我改善，咨询出售的是对问题的解决，相亲服务出售的是结婚下降与内容膨胀之间的缺口本身，跨国婚恋内容提供的则是一种情绪上的出口。本文没有在样本中发现以「两个人和好」为主要收入来源的账号。这并不意味着此类内容不存在，只是在本文观察的头部账号与变现数据中没有出现。

放在更长的时间尺度上，这与关于中国社会个体化的论述相一致^[54]：结婚登记在十余年间减少了约一半，家庭户规模持续缩小，而本文观察到的变现路径，面向的几乎都是作为个体的观众。

「话题度」与收入无关的发现（第 4.7 节）也有启发意义。争议带来播放与评论，但不直接带来收入。收入的流向由观众性别与广告市场的定价决定。换言之，性别对立不是一门直接的生意，按性别分开的受众才是。

5.5　审核与分发的错位

平台治理研究区分「删除什么」与「推荐给谁」^[63,64]。本文整理的治理事件显示，现有处置集中在前者：点名封禁收费教人「拿捏」对方的导师与机构，禁言挑动对立的账号，清理对立性词汇（第 4.8 节）。这些措施在词与账号的层面产生了可见效果，却没有触及受众如何被分到不同的账号下。第 4.5 节的发现提示了这类措施的局限：对立词在头部标题中减少了，但「老实人」「女权」等词的搜索仍在上升。只删词，需求会换一种说法继续存在。

《互联网信息服务算法推荐管理规定》已要求平台提供不针对个人特征的选项^[68]。但对大多数用户而言，默认的信息流仍然是个性化的。若要回应本文揭示的问题，治理的着力点可能需要从「词」移到「分发」：例如在两性与婚恋类内容中，有意识地提高跨受众的曝光，或在争议话题的评论区中减少单纯按点赞排序对表演性内容的放大。这些只是方向性的设想，其效果需要平台内部的实验来检验。

5.6　实践启示

以下启示均由第 4 节的具体发现推出，括号内注明依据。它们是作者基于本研究数据提出的建议，而非经过验证的干预效果。

对普通观众。 其一，情感类账号的观众大多高度单一（26 个中 21 个七成以上为同一性别），不妨有意关注几个观众以异性为主的账号，了解对面在被教什么（第 4.2 节）。其二，评论区的高赞不等于对方群体的民意，看到过于典型的「对方要求」时，先考虑表演与反串的可能（第 4.10 节）。其三，先看简介，再听道理：写明门店、一对一服务与价格的账号，其道理服务于咨询；挂着商品橱窗的账号，其道理服务于认同（第 4.7、4.10 节）。其四，「看清对方」不是终点，本文观察的头部内容很少讨论看清之后双方往哪里去（第 4.4 节）。其五，跨国婚恋内容更接近情绪出口，不宜当作择偶攻略（第 4.11 节）。

对内容创作者。 本文观察到三个供给不足的位置。其一，在 26 个账号中，没有一个以「向一方解释另一方在被教什么」为主业，而女性观众把视频转给伴侣的行为说明这类需求存在，尽管其中相当部分是被视频本身邀请的（第 4.6 节）。其二，若第 5.2 节的解释成立，面向男性观众的内容集中在婚前，面向女性观众的内容集中在婚后，「对男性讲婚姻中怎么过、对女性讲婚前怎么选」的内容较少（第 4.4 节）。其三，在相亲类内容中，承担撮合生意的服务号流量很少，真实相遇的现场内容获得了大部分关注（第 4.10 节）。

对平台。 其一，删词的效果有限，分发才是更根本的杠杆（第 4.5、4.8 节）。其二，在两性与婚恋类内容中，可以考虑提高跨受众的推荐（第 4.2 节）。其三，在谈论价格的相亲类视频下，按点赞排序会把反串推到最前面，可以考虑调整排序或提示（第 4.10 节）。

对亲密关系中的双方。 两个人各自刷到的，可能是面向不同受众的两套内容：一套强调别吃亏，一套强调别指望。彼此看看对方刷到了什么，或许比各自得出结论更有帮助。当一方说出「你在算计」时，另一方可能正在经历「我撑不住了」；二者可能是同一件事的两种表达（第 4.6 节）。借用博弈论的说法，这有些像一个囚徒困境：对每个人而言，防守都是稳妥的选择，但双方都防守时，合作便无从发生^[92]。分发机制把两个人分开，各自只听得到自己这一边的说法。这只是一个类比，不是本文检验过的模型。

6　研究局限

6.1　证据强度汇总

表 15 按证据强度对本文的主要发现分级。「强」指在多种口径下稳定、且有统计检验支持；「中」指方向稳定，但样本较小或测量较粗；「弱」指依赖单一口径、事后选择或解释性推断。读者引用本文结论时，请同时引用其强度与限定条件。

表 15　主要发现与证据强度

6.2　局限

抽样。 主样本来自星图「情感」类目按粉丝量排序的前 200 名。星图只收录愿意承接广告的账号，头部排序又偏向大号。已被封禁的账号、以私域为主的账号，以及被归入其他类目的情感类大号，都不在样本中。例如，一位著名的婚恋节目主持人在星图中归入「影视娱乐」类目。因此，本文刻画的是平台可见、可被商业化的头部情感内容，而不是全部情感内容。账号判定由大语言模型完成，两轮一致性较高，但未经人工双盲编码，判定标准本身也可能带有偏差。

受众测量。 受众性别来自平台推断的画像，而不是用户自报。时间窗只有近 30 天，本文却把它用于三年作品的解释。观众画像是账号层面的汇总，本文据此划分的「男观众组」「女观众组」不能直接推及评论者个人。

缺少曝光数据。 本文没有进行成对的实验账号审计，即分别注册男性与女性账号，记录平台实际推送的内容。因此，本文无法区分受众分隔中有多少来自算法推荐，有多少来自用户的主动选择。

评论测量。 评论只取平台默认排序下的前 150 条，受排序机制影响。指控与疲惫的测量依赖词表匹配，无法识别反讽、否定与复杂语境，严格词表又会使计数变得很小。反串的识别基于文本规则，两套规则的结果相差近一倍，真实比例未知。

样本量。 核心评论分析只基于 15 条视频，相亲口播只有 19 条，主样本只有 26 个账号。这些规模足以提供方向性证据，不足以支持精细的分组或交互分析。

时间与数据质量。 三年窗口较短，2026 年只统计到 9 月。平台上可见的作品是删除与清理之后留存的结果。星图的涨粉量字段存在明显错误，本文弃用；抖音指数的构成不透明。部分中间结果（如原始的名词与词族计数）是在交互式分析会话中产生的，本文已尽量用脚本复算，并在表 7 中标明无法复现的部分。

跨平台。 虎扑与小红书只做了词汇探针，没有进行全量采集。关于「圈层词各有其老家」的结论，只适用于本文探测的三个平台。

因果。 本文的全部发现都是观察性的关联。「分发放大了现实约束」「变现方式塑造了话语」等表述是解释，不是经过识别的因果效应。

研究者位置。 作者本人是短视频内容创作者，本文也将作为一期视频的配套材料发布。作者没有接受任何平台或品牌的资助，但对这一领域有自己的兴趣与立场。本研究的数据采集、分析与写作使用了 AI 工具；为减少由此带来的偏差，本文把所有数字重新用脚本从原始数据计算了一遍，并如实报告了与早期结果不一致之处。

6.3　后续研究

基于以上局限，后续研究可以沿五个方向推进：第一，进行成对的实验账号审计，直接测量平台推送给不同性别用户的两性内容；第二，扩大视频样本，并结合问卷或平台合作获取评论者的人口学信息，检验接收分化在个体层面是否成立；第三，对虎扑、小红书、哔哩哔哩等平台进行全量采集，比较不同平台受众结构下的接收方式；第四，对情感博主、相亲从业者与跨国婚恋家庭进行访谈，理解其内容策略与商业考量；第五，设计实验，检验让用户接触「对面」受众的内容，是否会改变其对另一性别的判断。

7　结论

本文以抖音为对象，综合 12 类数据来源，考察情感类内容如何沿性别分化。回到开头的问题：在同一个平台上，男性与女性是否在形成不同的两性认知？分化发生在哪里？

本文的回答分为四点。第一，在头部内容层面，男女使用的是同一套大众婚恋词汇，词汇并不是分化的主要所在。第二，受众高度分隔：同一类目下的账号，几乎都以某一性别的观众为主，而这种分隔不是沿博主性别展开的。第三，分化最清楚地体现在接收端：面向男性观众的账号评论区以指控对方为主，面向女性观众的账号评论区以诉说自身疲惫为主，这一方向与视频具体讲了什么关系不大。第四，这一分化嵌在一个更大的结构之中：广告市场对不同性别受众的定价不同，婚恋撮合与跨国婚恋内容各自以一种性别的观众为主，平台之外则是婚龄人口性别失衡、彩礼高企、结婚登记下降与家庭规模缩小。现有的平台治理有效地处置了词与账号，却没有触及受众如何被分发。

这些发现的证据强度并不相同（表 15）。受众分隔、接收方向的差异、跨国婚恋账号的受众镜像，是本文最稳健的结论；关于话语变化、价值取向与跨国婚恋账号体量的结论，则需要更大的样本与更好的测量来检验。

本文的核心主张可以概括为一句话：在短视频平台上，两性认知的分化不只是「看到了不同的东西」，更是「和不同的人一起看，然后被接成了不同的情绪」。 如果这一判断成立，那么缓解分化的办法，就不只是删除某些词，也包括让不同的人重新看到彼此的评论区。

余论

本文的数据能回答「分化在哪里」，却回答不了「两个人能靠什么走到一起」。在阿里环线的路上，作者经过改则与狮泉河，想到一百多年前林觉民在起义前三天写给妻子的信。他写道：「吾充吾爱汝之心，助天下人爱其所爱。」那一代人之所以能是「一伙的」，或许是因为他们共同相信某件比个人得失更大的事情。本文的数据显示，今天面向两性的头部内容，讨论共同去向的词长期偏低，本文观察到的变现路径也多建立在单身与不安之上。这个时代的两个人可以共同相信什么，数据给不出答案。作者把这个问题留给读者。

声明

数据与代码可得性。 本文的汇总数据、统计脚本、制图脚本与参考文献核验记录保存在作者的研究目录中，可向作者索取。原始评论与作品数据含平台内容，出于平台协议与隐私考虑不公开。

利益冲突。 作者为短视频内容创作者，本文将作为作者一期视频的配套材料发布。本研究未接受任何平台、品牌或机构的资助。

AI 使用。 见第 3.12 节。

致谢。 感谢阿里环线同行的三位朋友，这项研究始于那段车程中的对话。

参考文献

附录

附录 A　样本名单

表 A1　主样本：两轮均判为情感号的 26 个账号（按粉丝量排序）

注：观众男性占比取自巨量星图近 30 天观众画像（2026-09-04）；博主性别取自星图账号属性并人工核对。

表 A2　争议样本：只有一轮判为情感号的 11 个账号

附录 B　词表与规则

B1　评论接收方向词表。 一条评论命中某组中的任一词即计入该组。

注：宽词表中的「现实」「条件」「压力」「忍」等词歧义较大，严格词表予以剔除。

B2　两性话题标题词表（用于逐年重判与合并口径比较）。 男人、女人、男生、女生、男的、女的、老公、老婆、丈夫、妻子、媳妇、男友、女友、男朋友、女朋友、恋爱、谈恋爱、相亲、脱单、择偶、渣男、渣女、出轨、彩礼、夫妻、婚姻、结婚、离婚、暧昧、分手、挽回、表白、婆媳、婆婆、丈母娘、情侣、伴侣、异地恋、舔狗、恋爱脑、婚恋、嫁、娶、爱情、两性、性别。标题含其中任一词即计为两性话题。

B3　婚姻类词汇（表 7）。 婚、妻、老公、老婆、彩礼、相亲、嫁、娶、夫妻、家庭。

B4　复算用词族（表 7）。 清醒·看清：清醒、看清、通透、止损、看透、认清。一起·未来·目标：一起、共同、未来、以后、一辈子、理想、目标。原始分析的词族正则在交互式会话中定义，未能完整保存，本文以上述显式词表复算。

B5　相亲类账号与标题类别。 相亲类账号判定词：说媒、相亲、月老、红娘、媒婆、脱单、牵线、姻缘、征婚、婚介。标题类别：报价/彩礼/条件（彩礼、嫁妆、条件、房、车、存款、收入、工资、月薪、万、门当户对、年薪）；拍现场/活动/报名（现场、活动、报名、专场、广场、相亲角、万人、见面会、线下、主页）；讲道理/观念（为什么、应该、别、不要、清醒、观念、道理、真相、现实、建议、忠告）；女方视角（女生、女孩、女方、姑娘、妹子、女嘉宾）；男方视角（男生、男孩、男方、小伙、男嘉宾、兄弟）。

B6　反串识别规则。 原始规则（2026-09-15）识别三类：以「找的男朋友要具备这几点」为核心的清单模板；金额不低于 500 万元且涉及彩礼或嫁娶的加码接龙；「年龄越大越值钱」式的反向励志。本文的扩展规则（2026-09-23）为：（1）清单模板，含「具备这几点」；（2）晚遇良人，含「才碰到/遇见/遇到（了）我老公/我先生」；（3）大龄逆袭，同时含年龄表述、财富身份词（总裁、富二代、继承人、董事长、上市公司、身家、富商、县长、财团等）与追求动词（看上、相中、追、娶、倒追、一眼、嫁给、非她不）；（4）越老越值钱，含「越大/越老越值钱、吃香、受欢迎、醇厚、香、有味」，排除引述名人语录者；（5）天价彩礼，含彩礼、嫁或娶且出现不低于 500 万元的金额（识别阿拉伯数字、「w」与中文数字）。五类取并集。

附录 C　补充表

表 C1　三种样本定义与三套词表下的评论计数

注：争议样本新增的视频均属观众男多组，因此观众女多组在三种样本定义下相同。

表 C2　主样本 15 条视频的评论方向

表 C3　相亲类 19 条口播的类型与立场

注：由大语言模型逐条阅读转写后归类。「讲道理」共 8 条（L 6 条、M 2 条），其中站男方或劝女方降低预期 6 条，批评父母择偶标准 1 条，建议加引流 1 条，劝男方降低预期 0 条。

表 C4　女性社区圈层词的候选与筛选结果（26 个候选词）

注：采集于 2026-09-18。抖音标题为 D3 的 52,767 条作品标题，评论为 8,415 条已采集评论，虎扑为 4,337 条回帖，均与表 3 相同；抖音指数为近 30 天日均搜索；小红书为按热度排序的前 20 条笔记中的最高点赞。表 3 中除「集美」以外的 6 个女性社区圈层词由作者从候选词中挑选（「集美」作为「散帅」的对照事先选定，不在候选之列），依据是小红书热度、在抖音头部标题中的稀少程度，以及词义是否指向两性关系，没有使用统一的数值阈值。「按大众词」指已被抖音指数收录、日均搜索约 1 万或以上、搜索者男性占比在 41% 至 53% 之间的词。未列入的词中，「女本位」「丧偶式育儿」「精神离婚」「王宝钏挖野菜」「厌女」「爹味」同样指向两性关系，在抖音标题中也只有 0 至 4 条，与表 3 的规律一致；「自洽」「祛魅」「向内求」「下头」等泛用词在抖音标题中较常见（23 至 42 条）。「煤气灯效应」「王宝钏挖野菜」「窝囊废赛道」在标题、评论与回帖中分别按「煤气灯」「王宝钏」「窝囊废」检索。「厌女」的抖音指数页面性别分布显示男女均为 0%，按缺失处理。

表 C5　标题话题的受众性别构成（主样本 26 个账号的最近 10 条标题）

注：对每个话题，以各账号最近 10 条标题中含该话题的比例乘以该账号近 30 天的男性与女性观众人数，求和后计算男性占比。每个话题只涉及 5 至 15 个账号，结果只作参考。

表 C6　标题主题的三年变化（主样本三年持续发布的 17 个账号）

注：主题按标题关键词正则归类，一条标题可属于多个主题；升降按账号内部 2024 与 2026 年占比的变化计。

表 C7　抖音指数「关键词解读」：内容、搜索与消费指数

注：数值取自抖音创作者中心关键词指数页面的「关键词解读」模块（2026-09-08 查询）。平台未公开三种指数的定义与统计时段，不同关键词之间的比较只具参考意义。搜索者男性占比与「搜索 ÷ 内容」的 Spearman 相关为 −0.01（n = 18，p = 0.95）。

附录 D　数据采集记录与治理材料来源

D1　采集记录。 星图榜单、观众画像与账号属性于 2026 年 9 月 4 日取得，200 个账号的观众画像均查询成功。作品元数据于 2026 年 9 月 15 日至 16 日采集，多个渠道的结果按作品编号去重合并。视频转写使用 faster-whisper（medium 模型，int8 量化）；为避免截断文件引起的重复幻觉，下载完整性按文件大小核对。星图按昵称匹配跨国婚恋账号时，初次运行出现 15 个错配，已删除并按昵称或用户编号严格匹配重取。评论者性别的推断因所得结果对所有账号取值相同而作废。

D2　平台治理材料来源。 以下为第 4.8 节时间线所依据的材料。

表 D1　平台治理事件与来源

注：未标注文献编号的条目，其标题与链接在 2026 年 9 月的采集过程中记录于项目数据说明，本文写作时未能逐一重新访问，读者引用时请自行核对。