昨天，我先替聽眾比較訂下資料契約：比較之前，至少要知道藝人、期間、計算規則、資料持有人，以及比較的母體是誰。

今天輪到其中一個看似簡單的欄位：藝人。

我的目標是知道，自己聽 YOASOBI 的程度，放到其他平台聽眾之中，究竟能排在哪裡。但在開始加總之前，還有一個更基本的問題：哪些紀錄，真的應該歸到 YOASOBI？

原本我以為，看到藝人名字就能處理。真正拿到來源資料後，事情並沒有這麼直接。

同一個頻道，出現兩種不同答案

今天取得的公開 YouTube 資料中，有兩個很適合放在一起看的項目。

第一個是 YOASOBI〈アイドル〉的官方音樂影片。它的題名明確寫了 YOASOBI，頻道名稱也顯示 YOASOBI。

第二個是〈幽霊東京 / Ayase (self cover)〉。它的題名明確寫了 Ayase，但這次取得的頻道名稱，同樣顯示 YOASOBI。

兩個項目的發布者網址也是相同的。

如果我的程式只是把頻道名稱複製到藝人欄位，這兩個項目就會全部算到 YOASOBI。這樣一來，Ayase 的個人作品就被悄悄塞進團體的紀錄。

問題不是字串清得不夠乾淨，而是我把兩種不同的資訊當成同一件事：誰上傳，並不等於作品以誰的名義署名。

一般頻道也可能發布 YOASOBI 的作品

反過來看，頻道名稱不是 YOASOBI，也不代表這個項目不屬於 YOASOBI。

今天的案例包含〈群青 / THE FIRST TAKE〉與〈夜に駆ける / THE HOME TAKE〉。來源題名明示 YOASOBI，但發布頻道是 THE FIRST TAKE。

因此，我不能把 THE FIRST TAKE 當成歌手，也不能因為頻道名稱和目標藝人不同，就直接排除這些項目。

這裡同時保留了另一條界線：把藝人署名判斷為 YOASOBI，不代表現場錄音就能和錄音室版本視為同一筆歌曲身分，更不代表它已經符合後續排名的計數規則。版本怎麼處理，是下一步的工作。

Topic 看起來很明確，為什麼還要保留未知？

今天還查到一個〈アイドル〉項目，發布者是「YOASOBI - Topic」。

很容易想到的做法，是把最後的「- Topic」刪掉，剩下的就當藝人。

但這次實際取得的 YouTube oEmbed 回應，只有題名與發布者等欄位，沒有獨立的作品藝人署名欄位。我也沒有在這個案例中取得足以補足判斷的發行署名。

所以，這筆目前是 unresolved。

這不是在說它不是 YOASOBI，而是在說：目前保存的證據，還不足以讓這套規則確認。

如果因為答案看起來很明顯，就讓程式直接跨過證據缺口，之後碰到名稱相近的頻道、轉載或不清楚的署名時，也會沿用同一種猜法。

我寧願先讓未知留下來，而不是得到一張看似完整、實際上混進猜測的統計表。

合作作品不能只留第一位，也不能自動換成團體

Spotify 的公開曲目資料，這次能取得完整的藝人名單與各自的來源識別碼。

例如〈絶絶絶絶対聖域〉列出 ano、Lilas；〈ばかまじめ〉則列出 Creepy Nuts、Ayase、Lilas。

這些名單不能只留第一位，也不能因為其中有 YOASOBI 成員，就把作品直接重新命名為 YOASOBI。

即使一份合作名單同時出現兩位成員，團體仍然不是一個可以由成員名字自動加出來的署名。

另一個案例的曲目題名包含幾田りら，但來源的作品藝人欄位實際列的是 Mobile Melody Series。這也提醒我，題名中的人名可能是在描述原唱或其他關係，不能直接蓋過明確的藝人欄位。

今天採用的政策很單純：先看這個來源項目明示的作品藝人署名。作曲者、上傳者、個人身分與團體身分，不在沒有依據的情況下互相替換。

今天實際做出的 baseline

今天由 ChatGPT 整理實際來源回應、逐例標註歸屬依據，再把判斷接成可重現的程式。

它不是每次把歌名交給模型猜，而是使用已覆核的來源項目識別碼，查詢固定的歸屬證據。遇到未覆核項目、來源網址與識別碼不一致，或原始藝人資料和證據衝突，就停在 unresolved。

結果另外存成歸屬紀錄，不覆寫原始聆聽事件。原本的歌名、頻道、時間與播放秒數仍然保留；YouTube 不知道的秒數也沒有被補成歌曲長度。使用者的 YouTube 和朋友的 Spotify，仍然是不同的資料持有人。

今天的問題集一共有 12 個真實公開曲目案例：YouTube 6 個、Spotify 6 個。依照這份明示署名政策，結果是 4 個歸屬 YOASOBI、7 個歸屬其他藝人，另有 1 個證據不足。

這不是在說我今天聽了 12 首歌，也不是我的私人紀錄統計，更不是整個音樂資料庫的辨識成功率。這些是刻意選來測試常見錯誤的公開案例。

今天完成的範圍，和還不能宣稱的事

這次有找到先前提供的私人資料檔案紀錄，但工具無法取出原始檔案內容，因此沒有重新處理使用者與朋友的完整歷史。

公開曲目案例可以驗證歸屬邏輯，卻不能代替私人資料的全量 coverage 驗收。我把這兩件事分開記錄，沒有把公開曲目包裝成真實聆聽事件。

事件接線另外使用明確標示的合成資料測試，檢查不同持有人是否分開、未知秒數是否保留，以及重複事件有沒有被偷偷刪掉。新增 20 項測試，加上既有測試，共 208 項通過。

不過，測試通過也不表示任何歌名都能被正確辨識。今天的 baseline 仍是有限的已覆核案例集，集合之外的項目不會自動變成已確認。

先把「算誰的」說清楚，再談「算多少」

今天沒有產生新的名次，也沒有開始把不同平台的活動加在一起。

但這一步很重要：如果最前面的藝人歸屬已經錯了，後面的加總、百分位與排名，就算數學公式完全正確，也只是在精確地計算錯誤的資料。

下一步才是處理歌曲版本：同名作品、現場演出、翻唱與其他版本，哪些有證據能放在一起，哪些必須分開。

先讓每一筆資料知道自己為什麼被納入、為什麼被排除，以及什麼仍然未知，再往聽眾比較前進。