当地域黑成为AI的训练语料,我们是在给未来埋雷

AI时代”地域黑”网络舆情治理思考——地域黑是自限性舆情吗？

D20日：为什么西安总是被黑？
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再问：西安为什么老是被黑？‌

网络舆论场上，有一种危险的乐观判断：地域黑是自限性舆情。如同医学上的自限性疾病，发展到一定程度后会自动停止、逐渐恢复，靠自身免疫就能痊愈。既然”不治自愈”，何必大动干戈？等着舆论场自己消化就行了。

似乎有理，但在AI时代，站不住脚。

一、”自限性假设”为什么不成立

自限性疾病成立有三个前提：不出现慢性化、普遍轻症、不造成严重伤害。逐一对照地域黑，结论会非常清晰。

地域黑有慢性病吗？不但有，而且根深蒂固。 地域歧视自古有之。春秋战国时期，晏婴出使楚国，楚王当面说齐人”善盗”。柳宗元创造了粤犬吠雪、蜀犬吠日、黔驴技穷三个典故，被戏称为”古代地图炮专家”。两千多年过去了，这种偏见非但没有自愈，反而从街谈巷议进化成了互联网时代的规模化武器。这不是自限性，这是典型的慢性病。反复发作，越来越重。

地域黑是轻症吗？ 表面看是网络上的玩笑和段子，实则不然。

对个人而言，地域标签在就业市场中或明或暗，直接影响求职者的公平机会。

对地方而言，负面标签被反复炒作，受影响的不只是城市形象，更是营商环境、文旅吸引力和每一个普通人的切身利益。

中国青年报社会调查中心的调查显示，高达30.6%的人认为身边存在地域歧视。这不是少数人的偏见，而是具有相当社会基础的普遍现象。

地域黑会自愈吗？

某地部分网民对另一城市的集中攻击就是典型例证。两地因历史文化资源上的竞争性，以及大量人口流动形成的复杂情感联结，成为流量推手的固定靶子。只要这种结构性张力存在，话题就会反复发酵。

等待”自愈”的结果是什么？在泉州一个城市的专项整治中，累计删除违法和不良信息就达1940条。这些内容不会自行消失，它们会在算法推荐下持续裂变，在情绪共振中不断升级。

地域黑不是自限性舆情，而是传染性舆情。不加干预，只会扩散。

二、AI时代：地域黑正在被写进机器记忆

即便承认地域黑有一定的热度衰减，AI时代的出现彻底封死了”自愈”的可能。

判断一种舆情是否具有自限性，关键不在于热度曲线，而在于伤害的载体是否会消亡。

地域黑内容的载体，帖子、短视频、评论、问答，不会消亡。它们沉积在平台上，成为大模型的语料，成为检索增强生成的召回素材。争议性地域内容天然具备更高的点击诱导性，由此形成算法对负面框架的持续强化。

向AI提问：”你知道某地部分网民有意对一座城市进行地域黑吗？”

AI给出了一份详细的答案：攻击点涵盖历史文化（古都正统、归属之争）、文旅体验（宰客、物价）、城市建设，乃至治安与食品安全的造谣；操作手法涉及短视频密集输出、双标叙事、抱团带节奏、用IP归属搞地域连坐。

这份详细的答案从何而来？正是来自此前在网络上沉积的地域黑内容素材。

一起汉服馆纠纷中，网络上出现”被打至昏迷、民警偏袒”的造谣，当事人被行政拘留六天，但造谣帖子产生的叙事，已经作为可检索的内容留在了网络上，并在此后进入AI的答案。

泡馍贵不贵，能不能续汤，一碗小吃的价格争议，同样足以被算法捕捉、放大，反复投喂给下一个搜索”西安”的用户。

梗会过时，但AI的记忆不会。

“自限性假设”预料不到的，正是语料沉积与AI再生产的全新的舆情生成机制。

三、批判无用，只有追责

地域黑的扩散，驱动力从来不只是情绪。

学术研究已经揭示了清晰的流量利益链条：自媒体与平台之间存在共谋关系。

平台需要争议内容来拉升时长和活跃度，自媒体需要对立题材来收割粉丝和曝光，”地图炮”是双方的交集。

意见领袖发布地域攻击，粉丝出于情感认同而集中附和，这种集中附和反过来又激励领袖持续产出类似内容。

地方媒体则采取双标叙事：本地新闻”报喜不报忧”，竞争城市新闻”报忧不报喜”。

某地媒体密集发布针对另一城市的负面内容，不是什么操作失当，而是评估了内容算法后冰冷的主动选择。

MCN机构也积极参与其中，”剧本式”演绎、”嗜丑式”表演、”碰瓷式”营销，乃至AI生成内容，都成为这些机构的变现工具。

煽动地域对立，从来都是有利可图的生意。

正因如此，道德劝说无效，批判无效，呼吁”理性”无效。

流量利益链的存在意味着，只要挑事的成本和风险足够低、收益足够高，就永远会有人去挑事。

有效治理只有一条路：让挑事变得足够困难、代价足够贵。

一次有效追责的震慑效果，远大于任何一次公开批评。

之前熊猫圈“挑事之风”盛行，在警方介入，处置了几个“挑事积极分子”之后，风气为之一正。通报证明，熊猫圈“挑事人”为的还是流量和钱。

四、平台是第一责任人

追责的第一对象，并不是发帖的用户，而是平台。

这不是道德归咎，而是基于事实。在系统侧，地域黑内容是可以被识别的。

标题中强化地域标签的叙事模式、账号集中输出地域攻击的行为特征、利用IP归属制造连坐效应的操作逻辑，这些模式都是可以被算法清晰捕捉和识别的信号。平台不是不知道，而是在”知道”和”治理”之间，选择了“流量”。

泉州市网信办的执法案例提供了一个可参照的框架：针对贬损省内城市、污名化地域群体的违规内容，关停违规论坛1个，重置违规账号3个，删除违法和不良信息1940条。处置的依据，正是平台未能落实用户实名制、未履行内容审查义务、放任地域歧视言论传播。这说明追责是可操作的，已有成功先例。

平台侧的责任至少覆盖两个层面。

内容与账号层面：对明确违规的地域歧视内容、恶意造谣与煽动对立的账号，应有快速处置机制和震慑性结果，而非依赖用户举报后的被动响应。

系统与流量层面：平台不应把地域对立当作流量燃料。识别和干预”地域黑内容的规模化分发”，是平台的治理义务，而非自选动作。

算法向用户大规模推送地域攻击内容，与平台主动参与“地域黑”没有本质区别。

有一个现实的不对等：对于一个城市来说，很难单凭表态，引起平台足够的重视和认真回应。

在这个约束条件下，城市能做的是足够冷静、足够系统地开展数据与例证的征集。

把那些肉眼可见的地域黑行为，整理成有时间戳、有传播数据、有内容截图的可举证材料。

算法如此强大，如果用肉眼就能分辨出鲜明的地域黑行为，平台却声称自己无法识别、已尽到管理责任，这在逻辑上是荒唐的。

平台从流量中获取了超乎预期的商业利益，却要割裂相应的治理责任，自然也是荒唐的。

当平台必须为一次鲜明的地域黑事件承担足够“沉重”的责任，它才有了与相关方面共同打击”地域黑挑动者”的主动性。

地域黑层出不穷，根源不是情绪管不住，而是责任承担不足。

拖延“地域黑”治理的代价，会被AI永久记忆，会长成文化里的丑陋伤疤，会成为风险时刻极其危险的“情绪对立煽动燃料”。