项目立项：受够了残渣
做啥事都喜欢较真，尤其是在网上冲浪。时间久了，就受不了那些动不动就跳出来喷粪的家伙。打开哪个论坛，哪个视频下面，总能看到一堆“人间残渣”在那里上蹿下跳，把好好一片地儿弄得乌烟瘴气。以前，我也是直接对喷，后来发现这根本就是浪费生命，只会把自己也拉到那个粪坑里去。我寻思，既然堵不住，那我就把他们给量化出来，看看这玩意儿到底能占多大比例。
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我给自己定了个目标：把网络上的用户简单粗暴地分成两类：一类是“禽兽”，就是那些只会骂街、煽动情绪、见人就咬的；另一类是“愉快的小伙伴们”，起码能说句人话，哪怕观点不同也能保持基本的体面。说干就干，我决定做一个最简单的行为标记实践。
实践过程：动手动脚分类
我先是锁定了几个流量大的平台，专门找那些评论区能刷上千楼的帖子。我的实践方法很土鳖，但很有效，就是靠关键词抓取和匹配。
我动手写了个简单的脚本。这玩意儿没啥高科技，就是个自动化的筛子。我整理了一大堆常见的粗话、人身攻击、煽动性词语，统统划进了“禽兽词库”。我也收集了一批表示礼貌、求证、逻辑讨论的词，这批就归入了“小伙伴词库”。
然后，就是跑数据了。我启动了脚本，持续爬取和分析了三天的数据。过程是这样的：
- 抓取：把一栋楼一栋楼的评论内容扒下来，全堆在一个大文件里。
- 清洗：去掉重复和纯表情的内容。
- 标记：对每一条评论进行词频匹配。如果“禽兽词库”的词汇密度超过某一个阈值（我定的是2%），直接打上“禽兽”标签。如果没有任何匹配，且包含一定量的“小伙伴词库”词汇，则标记为“愉快的小伙伴”。其他统统丢进“观望中”的分类。
一开始我的阈值设得比较宽松，想给大伙儿留点面子。但跑了一圈下来，结果把我给砸懵了。
最终实现：残渣的真实比例
我本以为，再怎么样，“愉快的小伙伴们”也能占到一半？毕竟多数人还是只想好好聊天的。结果？大错特错！
在几个我重点观察的社区里，“禽兽”标签的用户和评论量，最低的都飙到了40%，高的那几个，直接冲上了60%多！这还没算那些阴阳怪气、不带脏字但恶意满满的。我反复调整了我的“禽兽词库”，加进去了很多看似正常但实际上专门用来挑事的词，结果比例纹丝不动，甚至还略有上升。
那段时间，我整个人都蔫了。我花了大力气做完了这个实践，原本是想证明互联网还没烂透，结果却亲手量化了这片土地上残渣的真实厚度。我的结论是：那些“愉快的小伙伴们”不是他们天生就愉快，而是他们是残渣冲刷之后，少数还能浮在水面上的干净粒子。
我把我常逛的社交平台上的好友列表彻底梳理了一遍，比对了实践中被标记的“禽兽”ID。凡是有交叉的，我二话不说，直接拉黑、删除。我现在只留下了真正能好好说话的“小伙伴们”，虽然人少，但耳根清净。实践结束了，但我的“残渣清理”工作，才刚开始动手。