deerflow-code/offline-backend-20260512/backend/knowledge/knowledge_base/routing/by_audience.md

路由：按受众检索

本文件是受众层（audiences/）的导航入口。 当问题涉及『谁会接受某种叙事 / 哪类人易被影响 / 某群体的政治倾向 / 选民结构 / 认知脆弱点』时，从这里开始。 与 routing/by_actor.md（按行为体）、routing/by_event.md（按事件）平行。

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何时使用本路由

应使用受众路由的问题类型：

• 「为什么 XX 族群容易相信 YY 论述？」
• 「这条假讯息主要影响哪些群体？」
• 「年轻人对两岸议题的态度如何？」
• 「军公教在 2024 选战投给谁？为什么？」
• 「DPP 在客家选区为何长期弱势？」
• 「白营选民和浅蓝选民有什么差异？」
• 「弃保现象主要发生在哪类选民？」
• 「LINE 群组里中老年怎么看川普 2.0？」
• 「2028 哪类选民最可能流动？」

不应使用受众路由的问题：

• 「川普涉台立场是什么？」 → 用 routing/by_actor.md
• 「2024 联合利剑军演的过程？」 → 用 routing/by_event.md
• 「九二共识的定义是什么？」 → 直接查 primitives/concepts/92_consensus_evolution.md 或 routing/by_topic.md
• 「认知作战是什么？」 → 直接查 primitives/concepts/cognitive_warfare.md

判断规则：问题的核心宾语是『人 / 群体 / 选民』时 → 使用本路由；核心宾语是『事件 / 概念 / 政策 / 行为体』时 → 用其他路由。

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受众层的三维结构

audiences/
├── generational/             # 维度 1：年龄世代
├── political_identity/       # 维度 2：政治认同
└── social_identity/          # 维度 3：社会身份

一个具体的人 = 三维交集。例如：

• 「中年 + 浅蓝 + 客家」是新竹/苗栗的传统蓝营基础
• 「青年 + 白营 + 科技业」是 2024 TPP 在竹科的崛起群体
• 「中老年 + 深蓝 + 军公教」是 KMT 最稳固的基本盘

分析具体受众时，通常需要同时调用 2-3 个维度的档案。

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维度 1：按年龄世代

触发词	调用档案
年轻人、年轻选民、年轻世代、Z 世代、太阳花世代、18-35、学生族、新进职场	audiences/generational/youth_18_35.md
中年、壮年、家长、36-55、野百合世代、中坚选民	audiences/generational/middle_age_36_55.md
中老年、长辈、退休族、56 岁以上、戒严经验者、LINE 长辈群	audiences/generational/senior_56plus.md
世代差异、代际、跨世代、世代对比	audiences/generational/generation_comparison.md

经验法则：问题含『XX 世代』『年轻/中年/老人』『退休族』『学生』时，先调用对应单档，再视需要调用 audiences/generational/generation_comparison.md 做对照。

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维度 2：按政治认同

触发词	调用档案
深蓝、坚定 KMT、统派、外省二代深蓝、洪派、赵少康支持者	audiences/political_identity/deep_blue.md
浅蓝、温和蓝、本省蓝、卢秀燕粉、地方派系蓝营、可能弃保的蓝	audiences/political_identity/light_blue.md
深绿、独派、坚定 DPP、抗中保台核心、基进党、太阳花核心	audiences/political_identity/deep_green.md
浅绿、温和绿、社会自由派、年轻 DPP 支持者、英系支持者	audiences/political_identity/light_green.md
白营、TPP、柯粉、跨蓝绿厌倦者、议题导向选民	audiences/political_identity/white_camp_audience.md
摆荡选民、中间选民、未决定选民、最后决定者	audiences/political_identity/swing_voters.md
政治冷感、不投票、低参与、不关心政治	audiences/political_identity/politically_apathetic.md
政治认同光谱、台湾政治分布、整体认同结构	audiences/political_identity/political_identity_overview.md

关键区分：

• 『泛蓝』≠ 深蓝；『泛绿』≠ 深绿。勿用单档代表泛蓝/泛绿整体——必须同时调用『深+浅』两档。
• 『白营 = 柯粉』是简化——白营内部有核心粉丝、议题支持者、跨党流动者三类。
• 『中间选民』通常 = 摆荡选民。但摆荡选民 ≠ 冷感族群（前者会投票、后者不投）。

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维度 3：按社会身份

触发词	调用档案
军公教、退役军人、公务员、教师、年金改革受影响者、黄复兴	audiences/social_identity/military_civil_education.md
产业工人、制造业、营建业、传统产业、劳工、外劳竞争	audiences/social_identity/industrial_workers.md
科技业、半导体、电子业、软件工程师、竹科、台积电员工	audiences/social_identity/tech_sector.md
服务业、零售、餐饮、运输、外送、基层服务从业者	audiences/social_identity/service_industry.md
农民、渔民、农会、果农、农产品出口、ECFA 受影响者	audiences/social_identity/farmers_fishers.md
外省、眷村、外省二三代、1949 来台、深蓝族裔基础	audiences/social_identity/mainlander_community.md
闽南、本省、福佬、台语族群、台湾人主体	audiences/social_identity/hoklo_community.md
客家、客家庄、桃竹苗、北客、南客、客委会	audiences/social_identity/hakka_community.md

未涵盖在本批的群体（用其他档案）：

• 原住民 → narratives/domestic/indigenous_political_voice.md
• 新住民（陆配、外配）→ narratives/domestic/new_immigrants_discourse.md
• 移工（东南亚劳工）→ narratives/domestic/migrant_workers_discourse.md

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多维组合：常见任务的调用模式

任务 A：「分析某叙事的目标受众」

例：『疑美论主要影响哪些人？』

调用顺序：

1. 主叙事档案 → narratives/cross_strait/skepticism_of_us.md
2. 主要受众 → audiences/political_identity/deep_blue.md
3. 次要受众 → audiences/political_identity/light_blue.md、audiences/generational/senior_56plus.md
4. 传播渠道 → entities/media/line_groups_political.md、entities/media/cti_news_youtube.md
5. 分析流程 → playbooks/narrative_audience_match.md

任务 B：「评估某选区/群体的 2028 倾向」

例：『新竹科学园区周边选民 2028 怎么投？』

调用顺序：

1. 地理特征 → reference/key_swing_districts_2028.md
2. 主要受众 → audiences/social_identity/tech_sector.md
3. 年龄特征 → audiences/generational/middle_age_36_55.md（科技业核心年龄段）
4. 政治认同 → audiences/political_identity/swing_voters.md、audiences/political_identity/light_green.md
5. 历史投票 → entities/parties/dpp_voter_base.md、entities/parties/kmt_voter_base.md
6. 分析流程 → playbooks/audience_profile_analysis.md

任务 C：「评估认知作战的目标人群」

例：『某假讯息可能扩散到哪类人？』

调用顺序：

1. 假讯息分析方法 → playbooks/analyzing_disinformation_campaign.md
2. 受众脆弱点（依内容性质）→ 各受众档案的『认知脆弱点』段落
3. 传播平台 → entities/media/social_media_political_landscape.md、entities/media/line_groups_political.md
4. 归因 → playbooks/narrative_attribution_protocol.md
5. 叙事与受众匹配 → playbooks/narrative_audience_match.md

任务 D：「评估某政策的反应群体」

例：『重启核电的支持/反对群体分布？』

调用顺序：

1. 政策档案 → narratives/domestic/energy_policy_controversy.md
2. 各受众的能源态度 → 各受众档案的『核心议题敏感点』段落
3. 世代对照 → audiences/generational/generation_comparison.md
4. 政治认同对照 → audiences/political_identity/political_identity_overview.md
5. 受众画像流程 → playbooks/audience_profile_analysis.md

任务 E：「分析弃保现象」

例：『2024 浅蓝为何弃侯保柯？』

调用顺序：

1. 弃保概念 → primitives/concepts/strategic_voting.md
2. 弃保模式 → events/recurring_patterns/pattern_blue_green_return.md
3. 浅蓝档案 → audiences/political_identity/light_blue.md
4. 白营档案 → audiences/political_identity/white_camp_audience.md
5. 事件背景 → events/key_events/event_2024_election_three_way.md
6. 选票转移流程 → playbooks/analyzing_vote_transfer.md

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受众交集速查表（常见组合）

交集组合	关键档案组	典型政治倾向
中老年 × 深蓝 × 军公教	senior_56plus + deep_blue + military_civil_education	KMT 最稳固基本盘
中老年 × 深蓝 × 外省	senior_56plus + deep_blue + mainlander_community	传统中天 YT 核心受众
中年 × 浅蓝 × 客家（北客）	middle_age + light_blue + hakka_community	桃竹苗摆荡选民
青年 × 白营 × 科技业	youth_18_35 + white_camp + tech_sector	竹科 TPP 崛起群体
青年 × 浅绿 × 服务业	youth_18_35 + light_green + service_industry	DPP 都会青年基本盘
中老年 × 深绿 × 闽南（南部）	senior_56plus + deep_green + hoklo_community	高雄/台南 DPP 铁票
中年 × 摆荡 × 闽南（中部）	middle_age + swing_voters + hoklo_community	台中/彰化决战选民
中年 × 浅蓝 × 农渔民	middle_age + light_blue + farmers_fishers	中南部蓝营农村基础
青年 × 冷感 × 服务业	youth_18_35 + politically_apathetic + service_industry	低投票率年轻基层

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重要提醒：写作与使用伦理

调用受众档案时必须遵守：

1. 事实为主——基于具体调查数据（政大选研中心、TVBS 民调、中研院、台湾社会变迁基本调查等），不要凭印象。
2. 避免本质化——『深蓝 = 一定亲共』、『年轻人 = 一定支持台独』、『客家 = 一定蓝』都是错误简化。每个群体内部都有多元差异。
3. 避免污名化——特别在描述深蓝/外省/中老年群体时，注意不要把『信息行为』描述为『愚蠢』。
4. 结构性脆弱 ≠ 个体愚蠢——『中老年 LINE 群组易传假讯息』是结构性问题（信息能力差距、平台封闭性），不是『长辈愚蠢』。
5. 多维度交集分析——单一维度（如只看『年轻人』）会失真，需结合 2-3 个维度。
6. 承认不确定性——人口比例估算、内部多元性的判断都有不确定性，应明示。

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与其他路由的协同

问题类型	主要路由	受众路由的角色
「川普涉台立场」	by_actor.md → 川普档案	不调用
「裴洛西访台」	by_event.md → 事件档案	不调用
「2024 选战分析」	by_event.md → 2024 选战	辅助：受众分布与流动
「认知作战分析」	playbooks/analyzing_disinformation_campaign.md + playbooks/narrative_audience_match.md	主要：受众脆弱点
「DPP 2028 路径」	by_actor.md → DPP	辅助：浅绿/深绿/科技业等档案
「居住议题论述」	narratives/domestic/housing	辅助：青年/服务业等档案
「为什么 XX 群体支持 YY」	主要：by_audience.md + playbooks/audience_profile_analysis.md	主要
「YY 论述会动员到谁」	主要：by_audience.md + playbooks/narrative_audience_match.md	主要

协同原则：

• 受众路由很少单独使用——通常配合 narratives/、events/、playbooks/ 共同调用
• 路由是『检索目录』而非『分析终点』——找到档案后才开始分析
• 多维组合分析需要 2-5 个档案的协同调用

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路由文件版本

• 版本：1.0
• 覆盖档案数：20（generational 4 + political_identity 8 + social_identity 8）
• 未覆盖群体（用其他档案）：原住民、新住民、移工
• 配套清单：p7_full_list.json