为什么百合高质量作品比其他类型的作品少？ - @Jarrett Ye

问题描述

今天我刷到了一个视频，说为什么百合的受众少？

这个是原帖

是因为百合的高质量作品比较少，百合作者应该提高百合作品的质量。还有评论区下面说，百合需要一个mxtx，但我觉得这个观点并不正确，所以想问问该如何反驳这个观点，还有为什么百合高质量作品比其他类型作品少？

秉承知乎精神，先问是不是，再问为什么。

百合高质量作品真的比其他类型作品少吗？

首先光问题定义就能扯一篇论文出来：

哪些作品算百合作品？
怎么定义高质量？
其他类型怎么分？
一个作品同属于百合和乐队题材，怎么处理？
纯爱和恋爱这种包含关系的类型，怎么处理？
什么叫少？是绝对数量少，还是相对比例少？
等等等等

对任何一个口径稍作修改，都可能得出大相径庭的结论。

当然，有口径好过无口径，我自己先提出一个口径，至于别人是否同意，我说了不算。

以下内容由 GPT-5.6-sol-max 生成：

我先做一个重要的限定：本研究没有直接测量「作品质量」，而是把「高质量」暂时操作化为：

在 Bangumi 的用户评分中，进入同一媒介、同一年代组的高分区。

所以本文更准确的说法是「高评分作品」，而不是「质量更高的作品」。评分是一个可观察的代理指标，但它会受到评分用户、作品曝光度、平台收录和样本数量等因素影响。

1. 哪些作品进入样本？

我固定使用 Bangumi 的 dump-2026-08-18.210343Z.zip 快照，研究截止日为 2026 年 8 月 19 日，不使用会继续变化的实时页面。

一个 Bangumi 条目视为一个观察单位。主样本包括：

漫画：type=1, platform=1001
小说：type=1, platform=1002
动画：type=2，包括 TV、OVA、剧场版、WEB 等所有动画平台

游戏、音乐、人物、书籍以外的其他媒介不进入主样本。

另外，作品必须满足：

发行日期有效，且不晚于 2026 年 8 月 19 日；
有 Bangumi 评分；
评分人数至少 30 人。

评分人数不是直接读取某个总数，而是把 Bangumi score_details 中 1 分到 10 分的票数相加。缺失日期、没有评分、评分人数不足的条目会被排除。评分人数门槛改成 100 或 300 的结果作为敏感性分析。

最终主样本是 18,825 部作品。

2. 哪些作品算「百合作品」？

本次主口径是：

meta_tags 精确包含「百合」，或者用户「百合」标签人数至少 10 人。

这样做是为了同时覆盖两类情况：

Bangumi 的结构化标签已经明确标为「百合」；
结构化标签没有写「百合」，但有一些用户实际使用了这个标签。

例如条目《我买下了与她的每周密会》的 meta_tags 为空，但用户「百合」标签人数很多。如果只看 meta_tags，它会被漏掉；按主口径，它会被识别为百合作品。

按照这个定义，18,825 部作品中识别出 1,619 部百合。

这里有一个必须强调的边界：

没有命中这个规则的作品，只称为「未识别组」，不能直接称为「非百合作品」。

因为标签可能缺失，用户也可能没有给作品打标签。因此「未识别组」里面可能混有没有被标出来的百合作品。

严格只使用 meta_tags、把用户标签门槛改成 5 或 20 人，都做了敏感性分析。

3. 怎么定义「高质量」或「高分」？

我没有使用统一的「评分 8.0 以上」作为高分标准，而是采用相对排名：

先按媒介分组：漫画、小说、动画；
再按发行年份划分五年年代组；
每个「媒介 × 年代组」内部计算 Bangumi 评分的第 90 百分位；
达到这个阈值的作品进入高分区。

为了避免早期年代作品太少，每个年代组从最早年代开始，遇到不足 30 部的相邻组就合并；最后一个不足 30 部的组并入前一组。

采用的是 higher 分位数规则，并保留所有与阈值同分的作品。因此高分区实际可能略高于名义上的 10%。

这样做的含义是：

一个 7.6 分的作品，在评分普遍较低的年代组里可能属于高分；另一个 8.0 分的作品，在评分普遍较高的年代组里未必进入高分区。

这比直接拿不同年代、不同媒介的原始分数硬比较更公平。

前 5%、前 20%、固定评分至少 8.0，也作为敏感性分析。

4. 「其他类型」是怎么处理的？

这里不能简单地把所有作品硬塞进一个完整、互斥的「类型分类表」，因为 Bangumi 标签本身允许重叠，而且它不是一套严格的文学分类学。

所以本次分析分成两层。

第一层：主分析

主分析比较的是：

被识别为百合的作品；
未被识别为百合的作品。

因此「其他类型」在主分析中并不是一个真正的类型，而是「未识别组」。它包含各种作品，也可能包含标签漏掉的百合作品。

这样做的好处是定义简单、可复现；代价是它不是一个完美的「所有非百合作品」对照组。

第二层：大众题材比较

我预先固定了 20 个题材标签：

搞笑/喜剧、奇幻、恋爱/爱情、战斗、百合、校园、科幻、日常、后宫、治愈、热血、异世界、纯爱、推理、悬疑、冒险、运动、音乐、恐怖、职场。

每个题材都使用和百合相同的识别规则：结构化标签精确命中，或者用户标签人数至少 10 人。

这些题材允许重叠。因此：

一部作品如果同时是百合和音乐题材，就同时计入「百合」和「音乐」两行。

这不是重复计算错误，而是因为这两个问题本来就不同：

百合题材的作品表现如何？
音乐题材的作品表现如何？

不过当前分析使用的是「音乐」标签，不是单独的「乐队」标签。不能把「音乐」结果直接说成「乐队题材结果」。如果要研究「乐队」本身，需要另设一个明确的「乐队」标签口径并重新分析。

题材表里的「该题材 vs 其余作品」，意思只是「不命中这个题材标签的作品」，并不意味着「其余作品」是一个互斥的统一类型。

5. 纯爱和恋爱这种可能有包含关系的标签，怎么处理？

本次没有根据概念推理去自动补标签，而是只认数据库中实际出现的标签。

因此：

命中「恋爱」或「爱情」，计入「恋爱/爱情」；
命中「纯爱」，计入「纯爱」；
同时命中两者，就同时计入两行；
只命中其中一个，不自动推断另一个。

换句话说，本研究不假定「纯爱一定是恋爱」的标签子集，也不假定「恋爱一定是纯爱」的反面。这里分析的是 Bangumi 的实际标注，而不是建立一套哲学上完美的类型本体。

为了做更干净的关系题材对比，另外构造了互斥分组：

百合；
BL/耽美；
后宫；
普通恋爱；
混合关系标签；
其他/未命中关系标签。

其中：

同时命中百合、BL/耽美、后宫中的两个或多个，归入「混合关系标签」；
只命中恋爱/爱情，且没有百合、BL/耽美、后宫标签，归入「普通恋爱」。

「纯爱」不属于这三个核心关系标签，因此在互斥关系分析中没有被单独排除。也就是说，纯爱作品如果同时命中「恋爱/爱情」，且没有百合、BL 或后宫标签，仍可能进入「普通恋爱」。

因此报告中有时会看到百合数量是 1,619，有时是 1,590。这不是数据矛盾：

1,619 是允许题材重叠的主口径；
1,590 是把同时带有其他核心关系标签的混合作品移出去后的互斥口径。

6. 「少」到底指什么？

「少」至少有四种不同含义，本次分别报告。

问法	本次结果
高分百合作品的绝对数量	253 部
高分池中百合所占比例	11.6%
百合作品自身进入高分区的比例	15.6%
未识别组进入高分区的比例	11.2%

主样本中：

百合作品：1,619 部；
未识别组：17,206 部；
高分作品总数：2,173 部；
高分百合作品：253 部；
高分未识别作品：1,920 部。

因此，如果问题是：

「高分百合作品的张数是不是比其他作品少？」

答案是：是的，253 部显然少于 1,920 部。

但如果问题是：

「一部百合作品是不是比其他作品更难成为高分作品？」

原始比例反而是百合略高：

百合：15.6%；
未识别组：11.2%。

控制媒介、年代、评分人数和动画平台后，标准化概率约为：

百合：12.4%；
未识别组：11.4%；
差异：+1.0 个百分点；
95% 区间：−1.2 至 +3.3 个百分点。

这个区间包含 0，所以目前不能说百合稳定地更容易，也不能说百合稳定地更难获得高评分。

这两个结论可以同时成立：

高分百合作品的绝对数量较少；但单部百合作品进入高分区的比例并没有显示出明显劣势。

原因主要是基数不同。百合作品只占主样本的 8.6%，而未识别组占 91.4%。一个小品类即使单部作品的高分率不低，高分作品的总张数仍然可能较少。

7. 「控制」具体控制了什么？

调整模型控制了：

媒介 × 年代组；
评分人数的 log1p 自然三次样条；
动画平台；
系列关系造成的重复相关性。

模型只保留同时有至少 5 部百合、至少 20 部未识别作品的共同支持层。这样做是为了避免拿「某个年代完全没有百合」的层，硬推导出百合和非百合的差异。

这叫统计调整，不是因果实验。它只能回答：

在这些可比的媒介、年代和评分人数条件下，两组的高分率有多大差异？

不能回答：

百合题材本身是否导致了更高或更低的作品质量？

8. 所以，按这套口径，原问题应该怎么回答？

比较严谨的答案是：

如果「少」指高分作品的绝对数量，那么百合高分作品确实较少；但这主要与百合作品本身的样本基数较小有关。

如果「少」指百合作品进入高分区的概率更低，那么在控制媒介、年代、评分人数和动画平台后，现有数据没有提供稳定的百合高分劣势证据。

因此，不能从「高分百合作品数量少」直接推出「百合作品质量较低」，更不能进一步推出「百合必须依靠某一位作者才能被拯救」。

所有这些结论都只适用于 Bangumi 用户评价和平台标签，不能直接等同于整个市场的客观质量、受众规模或因果关系。

9. 哪些品类最容易出现高分作品？

这里的「容易」指一部作品进入自己所属媒介和年代的高分区的比例，不是说这个品类一定更好。标签可以重叠，一部作品可能同时属于多个品类。

品类	样本数	原始进入高分率	配平后预计高分率	与其余作品差异
治愈	886	30.2%	20.3%	9.4%
运动	286	22.4%	20.4%	9.0%
音乐	274	27.0%	18.2%	6.7%
热血	803	23.7%	15.7%	4.4%
科幻	1,427	19.7%	15.0%	3.9%
日常	1,163	22.7%	14.3%	3.0%
百合	1,619	15.6%	12.4%	1.0%