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研究步驟規劃
（2026-07-30 討論定案、2026-07-31 增補資料架構；
後續變更請記入 decision_log.md）
總體框架
- 研究敘事：全文為獨立完整的正式研究（2016–2025 十年語料 共 1000 筆榜單紀錄，凍結程序後全量執行），不與先導研究 （conference_abstract.md）做比較；全文數字一律以正式研究 結果為準。先導研究僅作為 codebook v0 與假說的內部來源， 記於決策日誌，不進入論文敘事。
- 執行原則：主會話只做討論；所有分析由 deterministic script 執行。LLM 步驟以 Python script 呼叫 Anthropic Messages API （個人 Console 帳號、Batch API 五折），定義檔逐字作為 system prompt。每個 LLM 步驟「同一定義檔獨立執行兩次 + 一次仲裁」 （2+1），仲裁結果不符預期則修訂定義檔重跑整個循環。
- 模型：
claude-sonnet-4-6、temperature=0、thinking 關閉 （此組合非決定性最低、成本合理）。條件 A/B 盲點實驗為 自足設計：同語料、同模型、僅提示不同，對照黃金標準。 其他工具性環節於階段 3 以校準樣本實測 Sonnet 4.6 vs Opus 5 的一致率後決定是否升級。 - 信度與效度分工：2+1 協定量測穩定性（intra-rater reliability，報告一致率／kappa）；效度靠理論 codebook 與 人工黃金標準終審。可重現性定義為「程序透明＋可稽核」： 公開定義檔、記錄 model ID 與執行時間、保存全部原始輸出。
資料儲存與模型（2026-07-31 定案）
- Commit 判準：凡能由「committed 的輸入＋committed 的程式」 決定性再生者，不 commit；凡不能者——源頭資料、外部世界的 捕捉（Wikidata 快照、LLM 原始輸出）、人工著作（核定、編碼） ——一律以文字格式 commit。格式跟著層次走，不跟著偏好走。
- 分層：
- 源頭：原始榜單 CSV（進 git）。
- 捕捉：Wikidata 快照 CSV、人工 overrides CSV、你的編碼
CSV、
runs/JSONL（皆進 git）；歌詞.txt快取 （版權因素 gitignored，為已知的稽核缺口）。 - 工作儲存：SQLite 單檔（
tools/instance/，generated、 不進 git），SQLAlchemy 2.0 typed ORM 定義 schema， 設定經 pydantic-settings（.env供應SQLALCHEMY_DATABASE_URL與ANTHROPIC_API_KEY）。 歌詞全文入 DB（不進 git 故無版權疑慮）。 - 報表：論文引用的最終表由 export 產出 CSV 進
results/——此為「可再生仍 commit」的唯一例外，理由：引用穩定性 （十年尺度的環境會腐化）、審稿人零門檻、撰稿期數字變動 可 diff。
- 資料模型：
songs（歌曲實體，含 lyrics nullable 欄位）、chart_entries（1 歌—N 筆榜單紀錄）、artists（歌手實體： Wikidata QID、性別、型態、曲風、國籍）、song_artists（M—N 關聯：角色、署名順序）。領域不變量（恰 1000 筆榜單、 每歌至少一 primary 歌手等）檢查內建於build-db，違規即 建置失敗。 - 歌手背景防火牆：歌手背景資料只進人工解讀階段（證據表、 論文討論），絕不進 LLM 輸入——LLM 分類的 user message 維持歌詞-only，避免光環偏誤污染條件 A/B 實驗。women-power 候選歌曲的歌手另做深度背景（族裔以公開自我認同為準、音樂 場景），script 輔助、人工核定。
- Pilot 歌詞沿用（私人匯入，不進發布管線）：先導研究
捕捉檔（lyrics.json，684 首，2018–2025）以私人腳本
匯入歌詞快取——只取識別欄位與歌詞本文，以
(year, rank) 精確匹配 song_id。匯入工具不屬於專案交付物
（讀者拿不到其輸入），讀者的重現路徑純粹是
fetch-lyrics； 沿用之事實記於data/lyrics_provenance.csv（進 git）：source（原始 API）與method（pilot-import / api-fetch / manual）兩層，取得日期不可考者 不假造，僅記可證上界。 - 子命令（
pop-fem-audit-tools <cmd>或python -m pop_fem_audit_tools <cmd>）：run-llm、build-db、fetch-lyrics、fetch-artists（皆已完成）、export-llm-input（階段 2 前補上）；之後再加報表 export 與統計。
階段與時程（全文截稿 2026-08-15）
| 階段 | 內容 | 方式 | 時程 |
|---|---|---|---|
| 0 | 基礎建設：git init、目錄結構、.gitignore、決策日誌、runner script（含 Batch API）、codebook v0 骨架 | script + 討論 | 7/30–7/31 |
| 1 | 資料準備：run_llm 改走統一設定 → build-db（解析榜單成 songs/chart_entries/artists/song_artists）→ import-lyrics（pilot 2018–2025）→ fetch-lyrics（2016–17 與缺漏，Lyrics.ovh / LRCLIB）→ fetch-artists（Wikidata 快照 + 人工 overrides）→ export-llm-input |
子命令 | 7/31–8/3 |
| 2 | 候選篩選：全部唯一歌曲高召回 women-power 候選篩選（寧可多抓，人工剔除） | API 2+1 | 8/2–8/3 |
| 3 | 黃金標準：依 codebook 人工逐首判定 genuine/peripheral/fake，附引用歌詞證據表（LLM 只做摘錄，不給判定建議）；先以 10–15 首校準樣本試編並修訂 codebook 後凍結；同批校準樣本實測 Sonnet 4.6 vs Opus 5 一致率 | 人工 + script 輔助 | 8/4–8/8 |
| 4 | 受控比較（盲點實驗）：條件 A（詞彙層提示）vs 條件 B（框架感知提示），各 2+1，對照黃金標準計算假陽／假陰率 | API | 8/6–8/9 |
| 4' | 由下而上歸納輪：LLM 對候選歌曲做無理論主題編碼（定義檔不含女性主義詞彙），與黃金標準做映射分析（交叉表；分析方法先寫入 methodology.md 再看結果） | API 2+1 + script | 與 4 並行 |
| 5 | pussy 修辭分析：script 找含詞歌曲 → LLM 分類（METONYM/ANATOMICAL/COWARD/OTHER + 說話者/指涉對象）2+1 → 人工核定 | script + API | 8/8–8/10 |
| 6 | 統計與圖表：一致率（kappa）、污染率、類型分布、年度趨勢、映射交叉表 | scripts | 8/10–8/11 |
| 7 | 撰寫全文＋內部審稿（subagent 以審稿人視角挑毛病，特別是嘻哈女性主義／respectability politics 一題） | 討論 + subagent | 8/10–8/14 |
關鍵路徑：階段 3 人工編碼（僅研究者本人可做），排週末與晚間分批。
Codebook 原則
- Directed content analysis：理論骨架（top-down）＋紀律化歸納通道
（bottom-up：
other-fake開放碼 + memo + 決策日誌）。 - 三層結構：理論構念層（Banet-Weiser、Gill、Goldman、McRobbie、 Fredrickson & Roberts、Connell、Mulvey）→ 操作判準層（權力來源 測試、frame vs vocabulary、決策樹）→ 類別定義層（A–E 納入／ 排除判準、例句、near-miss 反例）。
- 判準層須明文回應嘻哈女性主義（Joan Morgan、Gwendolyn Pough） 與性積極女性主義的 respectability politics 質疑：區分「性表達」 與「貶低其他女性／以男性指標定義權力」。
- 流程：v0 → 校準樣本試編 → 修訂 → 凍結 v1 → 全量編碼； 中途修訂須記決策日誌並回檢已編歌曲。
其他已定案事項
- 歌詞受版權保護：完整歌詞不進 git（
data/lyrics/gitignored）， 論文與 repo 只留分類所引摘錄。 - Fable 5 不用於 pipeline：成本高、thinking 無法關閉且不可稽核、 無 temperature 控制，且會混淆「盲點是提示問題」的核心主張。