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Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

paper/paper.md

@@ -145,7 +145,7 @@ LLM判讀結果，有一定的隨機非確定性 (non-deterministic) ，還會
 
 # 研究結果
 
-100個自然產生的流行音樂內容主題，加上研究者指定的women-power，共101個主題，產生14,664筆編碼。101個編碼的完整列表見附錄一。完整研究資料請參閱[https://github.com/imacat/pop-fem-audit](https://github.com/imacat/pop-fem-audit)。
+100個自然產生的流行音樂內容主題，加上研究者指定的women-power，共101個主題，產生14,664筆編碼。101個編碼的完整列表見附錄一。完整研究資料請參閱[https://gitea.imacat.idv.tw/imacat/pop-fem-audit](https://gitea.imacat.idv.tw/imacat/pop-fem-audit)。
 
 ## women-power編碼
 

paper/slide-notes.md

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+# 簡報講者備註
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+流行音樂中「女性力量」語彙的挪用與污染——以Billboard Year-End Hot 100（2016-2025）為例的內容分析
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+## 1. 流行音樂中「女性力量」語彙的挪用與污染
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+開場自我介紹。點出副標：語料是告示牌年終排行榜十年、共1,000個榜單位置，方法是內容分析，工具是LLM。一句話預告結論：「女性力量」語彙已被流行樂挪用，且與厭女語彙同居一室、互相污染。
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+## 2. 研究緣起與問題
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+從個人動機（每年一百首歌選歌的苦工）講到意外發現：同一首歌一邊挺墮胎權、一邊「我來保護妳」。挪用與污染是全篇核心定義，逐字唸出，強調兩者不同：挪用是取用為己用，污染是同居一室而不排斥。場域氛圍（Chappell Roan、Cardi B、鄉村歌曲三四成霸榜）時間夠再帶。
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+## 3. 文獻回顧
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+兩條線：方法線——既有研究都是告示牌年終榜＋預定主題＋人力編碼（403～1,250首、2到11人編碼），限制是互相干擾與預期效應，引出「能否用LLM大規模獨立編碼」；理論線——從1970年Woman Power到Girl Power商業化，到馬克杯上的“Smash the Patriarchy”，語彙的轉化挪用早已融入日常。鏡像關係是後面「女性賦權不排斥厭女」的伏筆。
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+## 4. 語料：883首歌、469位表演者
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+語料是封閉母體，不是抽樣——十年榜單全收。表演者性別判定規則（自述優先、報導代名詞次之、LLM不以照片判斷、最後人工校正）如有人問再展開。Wikidata補完是本研究的公共財副產品。
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+## 5. 方法：LLM編碼的兩大挑戰
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+方法論貢獻的核心。脈絡污染的例子：LLM會從資料夾名稱推測研究者偏好。三票制的直覺：邊緣案例往其本來傾向收斂；票數越多越強化傾向，但按量計費、費用線性增加，故取三票。模型：語彙編碼用Sonnet 4.6（temperature 0），深度閱讀用Fable 5（Sonnet把women-power誤解為Women+Power，混入與女性無關的自信編碼，才換模型）。
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+## 6. 方法：五步驟編碼流程
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+講成一條流水線：先由下而上蒐集主題（不是研究者預先定義），再拿這些主題回頭編碼，最後只對女性力量歌曲深讀。兩個信度都在0.93以上、約92%三票全同意——但單一觀察者，量到的是穩定性，不是編碼者間信度。未量測效度：量測結果本身即為本研究檢驗的對象，以附歌詞引述溯源替代。步驟5同樣未提示研究題目。
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+## 7. 結果（一）：female-empowerment自然浮現
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+第一個發現本身就是結果：「女性賦權」已明確成為流行樂主題之一——LLM沒被提示就自己歸納出來。兩主題的差異對應Banet-Weiser et al. (2020)：新自由主義女性主義將女性主義導向個人自我成長、療癒——但傳統女性主義的集體權力仍在，未被完全取代。歌例備用：Daya “This queen don't need a king” vs. Miley Cyrus “I can buy myself flowers”；Lizzo〈Truth Hurts〉vs. Kesha〈Praying〉。性別分佈：women-power歌曲75.8%女聲、4.5%男聲（全榜女聲僅23.2%、男聲60.4%）。
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+## 8. 結果（二）：女性賦權不排斥厭女，只排斥脆弱
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+統計上最重要的一頁，標題就是結論句。單一編碼層次：women-power正相關前幾名是rivalry-and-superiority、dominance-and-power、self-confidence-and-braggadocio等陽剛編碼（φ≈0.3）；負相關全是脆弱系（inner-mental-turmoil、heartbreak-and-grief等）。統計方法一句帶過：φ係數、Fisher精確檢定、BH法FDR校正，顯著門檻q<0.05。
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+## 9. 結果（三）：M6「挪用女性賦權語彙並掏空其意涵」
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+戲劇性的一頁：研究題目是LLM「自己講出來」的。問題樣態共43個（女聲14、男聲13、混聲16），女聲男聲樣態差異反映現實性別權力關係。〈Hot Girl Bummer〉時間線備用：2019年5月Megan Thee Stallion《Fever》自稱“thee hot girl”→8月〈Hot Girl Summer〉掀起女力風潮→blackbear同月發〈Hot Girl Bummer〉嘲弄之，2020年榜單26名（高於前兩者），成功覆寫“Hot Girl”語彙。
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+## 10. LLM判讀的限制：需要人工檢視
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+反身性：本研究刻意不定義編碼，編碼本身是批判對象。〈Nice For What〉例子最好講：LLM批評取樣的Lauryn Hill女聲是哀求的依附者，但也可解讀為權力翻轉的企圖；「男性使用女性力量語彙」等同「男性主導發話權」是本質主義陷阱。脈絡例子備用：SZA〈30 For 30〉要懂Drake–Kendrick的beef史；Ariana Grande〈yes, and?〉加上她自述體重壓力的脈絡，對話對象就不只是酸民。表演者立場流動：Bad Bunny拍〈Yo Perreo Sola〉尊重女性、也合唱意淫女性的〈Party〉；Drake致敬獨立女性、也在〈Circo Loco〉攻擊Megan Thee Stallion。
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+## 11. 結論
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+收尾三層：實證發現（賦權主題存在、不排斥厭女只排斥脆弱、挪用樣態存在）；方法論（獨立編碼的優勢與兩大挑戰、三票投票制；正式採用的API費用約84美元，含試誤共125.65美元）；批判提醒（語彙≠力量本身）。最後可回到開場的〈Spin Bout U〉首尾呼應。
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+## 12. 研究後記
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+* 研究者與研究理論：
+  * 研究者身份的限制：研究者正職是資深後端工程師，上次讀女性主義理論已經是三十幾年前，大學時念第三波婦運。即便研究者對於議題交織性較為敏感，但仍然感到嚴重的理論框架不足。研究者花了超過一半的時間，建構嚴謹的研究方法，但卻在建立的內容分析架構時，遇到很大的困難。方法學的貢獻，可能是這篇研究最大的貢獻。
+  * 嘻哈女性主義的缺席：研究的主要理論缺口，會改變對bitch/hoe的解讀。
+  * （受電影《美國小說 American Fiction (2023)》啟發）Billboard榜單上的嘻哈文化：街頭生活、幫派、槍枝、毒品、暴力炫富，呈現的不是黑人文化的完整面貌，而是「流行文化守門員期望見到的黑人文化」，而流行文化守門員主要還是白人。中產階級黑人、大多數家庭內黑人女性的生活，在流行文化守門員篩選之下，被隱形了。
+  * 鄉村音樂的復興：缺席的研究討論。
+* 女性主義，未定義：
+  * 研究者作為開放知識的信仰者，刻意不對LLM定義何謂「女性主義」，讓LLM由自身語料自行解讀。從結果來看，未定義的女性主義本身，就是值得討論批判的對象。
+  * 「女性主義，未定義」與「LLM任務導向」下，LLM內容分析會傾向aggresively所有流派女性主義批判的聯集，把所有LLM語料中閱讀過的性別問題都列出來，無視女性主義的交織性與內在衝突。其結果很像Threads上的小紅書女性主義，甚至稱不上基進主義女性主義，只是網路上亂看什麼就學什麼罵什麼。
+* LLM作為研究工具：
+  * 研究者事後反省，低估了研究本身對LLM的依賴程度：大量引用LLM生成結果文字未註明，重要的發現「女性賦權不排斥厭女，只排斥脆弱」是LLM生成的金句，信效度的公式計算和說明直接複製LLM的建議文字。
+  * 三次投票制，其實強化的是判定穩定性q，而不是案例符合編碼程度p。案例符合編碼程度p，在研究中沒有測量。
+  * LLM的隨機不確定性，在日常聊天時沒有問題，回應錯誤的時候，只要重新產生回應即可，成本很低。但作為研究工具時，即便是低機率的錯誤，都會對研究本身帶來挑戰。
+
+## 13. 謝謝聆聽
+
+留GitHub連結供索取資料。問答常見題預備：(1) 為何不定義編碼？——編碼本身是批判對象；(2) 效度？——未量測，以歌詞引述溯源替代，結果由人工檢驗；(3) 為何三票不是五票？——票數越多越強化原有傾向，但費用線性增加；(4) 單一觀察者，量到的是穩定性不是編碼者間信度。

paper/slides.md

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+# 流行音樂中「女性力量」語彙的挪用與污染
+## ——以Billboard Year-End Hot 100（2016-2025）為例的內容分析
+
+楊士青
+
+智庫驅動股份有限公司資深工程師
+台灣維基媒體協會理事長
+
+台灣女性學學會年會
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+---
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+# 研究緣起與問題
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+- 研究者自2019年起，每年回顧告示牌年終排行榜挑選歌單；今年起以LLM標註歌詞主題協助選歌
+- 訝異發現：有歌曲**同時**具有女性力量和父權框架的標籤
+- Drake & 21 Savage〈Spin Bout U〉：
+  “men who never got pussy in school / Are makin' laws about what women can do / **I gotta protect ya**”
+  ——力挺墮胎權的下一句話，就是男性保護女性的父權框架
+- **挪用**：「父權框架取用女性力量語彙為己用」
+- **污染**：「女性力量語彙所處的文本環境被厭女浸透，而語彙本身並不排斥它」
+- 研究問題：能否利用LLM，**系統性地**指認女性力量語彙的挪用與污染樣態？
+
+---
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+# 文獻回顧
+
+- 過往流行樂歌詞內容分析（Weitzer & Kubrin 2009；Hall et al. 2012；Smiler et al. 2017；Christenson et al. 2019）：**預先定義主題、人力編碼**——難以避免前後編碼互相干擾、編碼者預期干擾結果
+- Ware (1970)《Woman Power》：指涉婦女運動全體 → Gonick (2006)：1990年代「Girl Power」商業化，辣妹合唱團高峰一年五千萬張
+- Gill (2007)：後女性主義是可指認的媒體文化「感性」，應是**被批判的對象**，而非分析的視角
+- Banet-Weiser (2018)：“The popular feminism … appears in popular music.”
+  流行女性主義與流行厭女**同時興起，互為鏡像**
+
+---
+
+# 語料：883首歌、469位表演者
+
+- Billboard Year-End Hot 100，2016–2025十年，共**1,000個榜單位置**
+- 去重複後**883首**不重複歌曲，**469位**不重複表演者
+- 表演者性別（含多元性別）與音樂類型：取自**Wikidata**
+  - 先以LLM上網查證，以QuickStatements補齊、更正Wikidata資料（性別以自述優先）
+  - 副產品：Wikidata上西洋流行音樂資料的校對與補齊
+- 歌詞：研究者過往蒐集＋公開歌詞API（Lyrics.ovh、LRCLIB）
+- 完整研究資料：gitea.imacat.idv.tw/imacat/pop-fem-audit
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+# 方法：LLM編碼的兩大挑戰
+
+**1. 脈絡污染 (context contamination)**
+- 先前對話、已記憶的偏好、甚至資料夾名稱，都會影響判讀
+- 對策：不用Claude Chat／Claude Code，改用Anthropic API——**每首歌都是全新對話、獨立的最少提示**；LLM不知道研究題目、不知道前後判讀
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+**2. 隨機非確定性 (non-deterministic)**
+- 對策：**三票投票多數決制**——同一首歌，三次完全相同的提示詞，三次獨立編碼
+- 案例符合程度 *p* → 多數決判為符合的機率 *q* = *p*³+3*p*²(1−*p*)：
+  *p*=0.9 → *q*=0.972；*p*=0.5 → *q*=0.500；*p*=0.1 → *q*=0.028
+- 三票制使判讀更傾向案例原本的編碼傾向
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+# 方法：五步驟編碼流程
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+1. **自由標註**：不給歌名與表演者，每份歌詞獨立標註主題關鍵字×2 → **5,999個**關鍵字
+2. **關鍵字分群**：向量化＋階層式聚合分群（Ward linkage，*k*=100）→ **100個主題**（確定性演算法）
+3. **重新編碼**：100主題＋指定的women-power＝**101個編碼**，逐首編碼×3、附歌詞引述 → 三票定案**14,664筆**編碼（Krippendorff's *α* = 0.933）
+4. **編碼語意分群**：101編碼歸入指定四大主題——**女性力量、厭女、陽剛男性氣質、脆弱**
+5. **深度閱讀**：對「女性力量」編碼群歌曲，以女性主義角度找性別問題 → 彙整**問題樣態** → 重新標註（*α* = 0.936）
+
+---
+
+# 結果（一）：female-empowerment自然浮現
+
+- 在**未提示研究者興趣**下，LLM自由標註自然歸納出**female-empowerment**主題
+  - 呼應 Banet-Weiser：“The popular feminism … appears in popular music.”
+- **women-power**（研究者指定）：66首（7.5%）
+- **female-empowerment**（自然產生）：144首（16.3%）
+- women-power的66首中，**65首**同時是female-empowerment——自然產生的主題幾乎含括所有指定歌曲
+- 含women-power：女人整體敘事、權力宣示、經濟力量、女性同儕
+  無women-power：「我對你」關係、自我修復、療癒的個人化敘事
+
+---
+
+# 結果（二）：女性賦權不排斥厭女，只排斥脆弱
+
+女性力量編碼×三個編碼群（*φ*係數）：
+
+| 編碼群 | women-power | female-empowerment | 判定 |
+|:-:|:-:|:-:|:-:|
+| 厭女 misogyny | −0.008 | −0.035 | **不顯著** |
+| 陽剛男性氣質 masculine | +0.236 | +0.190 | **正相關** |
+| 脆弱 vulnerable | −0.203 | −0.140 | **負相關** |
+
+- 預期中「女性賦權」與「厭女」的互斥**並不存在**——呼應Banet-Weiser的鏡像關係
+- 「女性賦權」將自身納入陽剛男性氣質，**排斥脆弱**的主題
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+
+# 結果（三）：M6「挪用女性賦權語彙並掏空其意涵」
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+- 深度閱讀時**未提示研究題目**，LLM在男聲歌曲中自主彙整出樣態
+  **「M6 挪用女性賦權語彙並掏空其意涵」——直接回應研究題目**
+- 145首女性力量歌曲中111首有性別問題；女聲近三成無問題，男聲、混聲僅零星
+- M6標記七首歌，曲風含括嘻哈饒舌、鄉村、拉丁：
+  - A Boogie Wit da Hoodie〈Look Back At It〉：挪用Cyndi Lauper〈Girls Just Want to Have Fun〉，前一句女孩只想找樂子，後面馬上把這些女孩都納入我的後宮
+  - blackbear〈Hot Girl Bummer〉：反轉嘲弄“Hot Girl Summer”的女性自我賦權符碼
+  - Drake & 21 Savage〈Spin Bout U〉：挪用墮胎權議題，滑向父權監護與性索求
+
+---
+
+# LLM判讀的限制：需要人工檢視
+
+- 部份問題樣態**過於嚴苛**：分手後的情感節制≠情感規訓；祈使句是舞曲基本句法≠命令女性；支持性歌詞被解讀成控制——即便提示明文要求 “Do not presume that a man cannot voice ‘women power’”，LLM仍違反
+- M6七首中，〈Nice For What〉、〈Cowgirls〉、〈Happen To Me〉的判讀，經人工閱讀後**推翻**
+- 部份是女性主義**內部懸而未決**的問題：bitch/hoes是饒舌次文化語彙；批評消費化賦權會落入「體面政治」陷阱
+- 更根本的限制：本研究限制LLM只讀歌詞——**去脈絡的閱讀**。流行歌曲有大量脈絡在歌詞之外（表演者背景、互diss傳統、語彙典故）
+
+---
+
+# 結論
+
+- LLM由下而上標註，流行音樂文本**自然浮現「女性賦權」主題**
+- 「女性力量」與「厭女」**統計獨立**——預期的互斥不存在；與**陽剛**正相關、與**脆弱**互斥；厭女語彙與女性力量語彙同時出現在歌曲中，**互相污染**
+- LLM未經提示，自主浮現**「挪用女性賦權語彙」**的問題樣態——但部份判讀經人工檢視後推翻：**LLM判讀仍需大量人工閱讀與審定**
+- LLM內容分析：可獨立編碼、不互相干擾（人類難以做到）；挑戰是脈絡污染與隨機非確定性
+- 歌詞中女性力量語彙的使用，與歌曲**是否真正展現女性力量，是兩個不同的問題**——深度脈絡解讀是未來方向
+
+---
+
+# 研究後記
+
+- 研究者與研究理論
+- 女性主義，未定義
+- LLM 作為研究工具
+
+---
+
+# 謝謝聆聽
+
+**流行音樂中「女性力量」語彙的挪用與污染**
+
+楊士青
+
+- 完整研究資料（語料、程式、編碼結果）：
+  **gitea.imacat.idv.tw/imacat/pop-fem-audit**
+- 副產品：Wikidata上西洋流行音樂歌曲與表演者資料的校對與補齊

tools/src/pop_fem_audit_tools/commands/fetch_artists.py

@@ -218,7 +218,7 @@ class ArtistFetcher:
     """The URL of the Wikidata Query Service SPARQL endpoint."""
     __USER_AGENT: ClassVar[str] = (
         f"pop-fem-audit-tools/{VERSION}"
-        " (https://github.com/imacat/pop-fem-audit;"
+        " (https://gitea.imacat.idv.tw/imacat/pop-fem-audit;"
         " mailto:imacat@mail.imacat.idv.tw)")
     """The User-Agent header sent on every HTTP request."""
     __TIMEOUT: ClassVar[float] = 30.0

tools/src/pop_fem_audit_tools/commands/fetch_lyrics.py

@@ -71,7 +71,7 @@ class LyricsFetcher:
 
     __USER_AGENT: ClassVar[str] = (
         "pop-fem-audit-tools"
-        " (https://github.com/imacat/pop-fem-audit)")
+        " (https://gitea.imacat.idv.tw/imacat/pop-fem-audit)")
     """The User-Agent header sent on every HTTP request."""
     __TIMEOUT: ClassVar[float] = 30.0
     """The timeout of an HTTP request, in seconds."""