
收集設定
使用 scraper 的 build 0.1.36 設定資料集執行。把 `mode` 設為 `knownUrls`,並以一個擬定的已知影片 URL,取代 `startUrls` 內整份五條影片的樣本清單。把 `maxItems` 設為 1,把 `includeProfileMetrics` 設為 `false`。
該次執行會擷取精確的原生音樂欄位(`musicId`、`musicTitle`、`musicAuthorName`),以及帖文指標(`postId`、`postUrl`、`publishedAt`、`views`、`postMetricStatus`、`status`、`statusReason`、`scrapedAt`)。所有平台 ID 均以字串處理。
主要 OUTPUT 格式是一個執行摘要物件,內含執行指標:`providedUrls`、`contentUrls`、`inputUrls`、`resolvedUrls`、`metricRows`、`noPublicMetricRows`、`blockedRows`、`failedRows` 及 `statusCounts`。把擬定的來源輸入,與原生列結果及執行摘要核對。
目前的單條影片正向對照,傳回非空白的 `musicId`「7654638538595519263」、`musicTitle`「original sound」及 `musicAuthorName`「MrBeast」。這證明已解析帖文支援這些原生來源欄位。它不證明組別實驗、可聽身分或聲音因果關係,亦不會進行音訊指紋識別、聲音頁面抓取或全域發現。
界定創意素材比較
- 界定創意素材比較及已知影片樣本。已經在比較短片、聲音和字幕的讀者,需要先知道聲音組是否有效,才可把差異歸因於聲音。選擇一個平台及一個公開來源時段。Actor 不會從音樂頁面搜尋某個聲音的所有使用。
- 若無需個人檔案事實,以 mode knownUrls、maxItems 1 及 includeProfileMetrics false 開始一條已知影片。取代所有 Task 樣本 URL。檢查已解析帖文的身分、狀態及音樂欄位。公開元數據是否可得可以不同;音樂 ID 為 null,並不代表一筆獨立的無聲聲音紀錄。
- 把原始音樂 ID、標題、作者及來源時間與影片一併保留。為鍵加上命名空間 tiktok:musicId。不要把 Instagram 音訊 ID 或歌曲標題直接接合到 TikTok 的 ID。不同平台身分需要此範圍以外的獨立音訊證據。
- 建立組別狀態:已知 ID 相符時為 verified_same_platform_record;只有標籤相符時為 title_only_candidate;所需元數據缺席時為 unknown。相同標題可能是兩次不同的上傳,或不同的 original sound 紀錄。不要把所有 null ID 合成一個聲音。
- 觀看或聆聽擬定的公開短片。記錄所列聲音是否真正可聽、使用的片段、旁白、剪輯,以及不確定之處。這是人手檢視,不是自動音樂識別。即使同一筆平台聲音紀錄,也可能被混音,或在不同位置使用;元數據身分並不等於相同的感知內容。
- 為組別比較選擇可比較的發布後時長或主題時段。有 publishedAt 時使用它,並以 scrapedAt 作為觀察時間。記錄不明的發布後時長,不要把新帖文與舊帖文混在一起,當作它們有相同曝光。保留計數精度及缺失指標。本指南只需要組內簡單的描述性觀看次數比較。
- 報告該組的已知影片數目、可用指標數目、中位數、範圍及樣本限制。除非你有已界定且涵蓋全部的框架(此方法並沒有),否則不要把組內所有觀看次數相加,並稱之為該聲音的總熱度。把已排除、只得標題及情況不明的個案列出。
- 把聲音組用作一項創意素材對照,同時檢查其他差異:主題、創作者、開場吸引元素、畫面、發布後時長及來源可得性。其後是一份短清單或一項新測試;單憑公開元數據,不能把高觀看次數或留存歸因於該聲音。
虛構逐步演算示例與分組表
以下是一個原創虛構例子,用以顯示分組如何運作。虛構已知影片 V1、V2 及 V3 的音樂 ID 為 M1,標題為 original sound,屬於同一筆公開聲音紀錄,人手檢視亦確認可聽到的底層聲音線索相符。V4 的音樂 ID 為 M2,標題相同;把它排除於 M1 之外。V5 的音樂 ID 為 null,標題相符;把它保留為只得標題的候選,而不是已核實的 M1。V6 的音樂 ID 及標題均為 null;它屬於 unknown,而不是共用的 null 聲音。已核實的 M1 組有三條影片,不是五條或六條。
基線聲音身分與納入資格(原創虛構)
| 影片 ID | musicId | musicTitle | 聲音狀態 | 發布後時長狀態 | views | 納入資格/備註 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| V1 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 1,000 | 已納入 M1 比較 |
| V2 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 2,000 | 已納入 M1 比較 |
| V3 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 9,000 | 已納入 M1 比較 |
| V4 | M2 | original sound | different_record | 7 日 | 20,000 | 已排除於 M1 組之外 |
| V5 | null | original sound | title_only_candidate | UNKNOWN | UNKNOWN | 已排除於 M1 組之外 |
| V6 | null | null | unknown | UNKNOWN | UNKNOWN | 已排除於 M1 組之外 |
- 基線分析:已核實的 M1 組有 3 條符合資格的影片(V1、V2、V3)。觀看次數中位數:2,000;範圍:1,000–9,000;僅限樣本的總和:12,000 次觀看。來源 ID 與平台紀錄,與人手音訊核實分開保存。
替代情境:V3 發布後時長不明(原創虛構)
| 影片 ID | musicId | musicTitle | 聲音狀態 | 發布後時長狀態 | views | 納入資格/備註 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| V1 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 1,000 | 已納入發布後時長相配比較 |
| V2 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 2,000 | 已納入發布後時長相配比較 |
| V3 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | UNKNOWN | 9,000 | 保留 M1 身分;排除於發布後時長相配的觀看次數計算之外 |
| V4 | M2 | original sound | different_record | 7 日 | 20,000 | 已排除於 M1 組之外 |
| V5 | null | original sound | title_only_candidate | UNKNOWN | UNKNOWN | 已排除於 M1 組之外 |
| V6 | null | null | unknown | UNKNOWN | UNKNOWN | 已排除於 M1 組之外 |
- 替代分析:V3 保留 M1 身分,但因發布後時長不明而從發布後時長相配的觀看次數比較中移除。符合資格的集合(V1、V2)得出更新後的中位數 1,500 次觀看。沒有任何結果證明該聲音有效。
V1、V2 及 V3 均在例子所聲明的時段內,於發布後七日被觀察。它們的虛構觀看次數正好是 1,000、2,000 及 9,000。三條的中位數是 2,000,範圍是 1,000 至 9,000。總和 12,000 是這三條已檢查影片的觀看次數,不是全域 M1 播放次數、聲音使用量、不同觀看者或授權。V4 有 20,000 次觀看,但它是另一筆紀錄,不屬於 M1 統計。若 V3 的發布後時長不明,它仍會留在聲音身分清單,但在發布後時長相配的觀看次數比較之外。屆時兩個確切觀看次數 1,000 及 2,000 的中位數是 1,500,而改變後的分母需要註明。沒有任何結果證明聲音 M1 有效。
來源與延伸閱讀
作者 Chronometrica · 更新日期
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