研究方法總說：八篇釣魚 App 資料研究共用的設計、資料邊界與合作方式

釣魚 App 的漁獲紀錄是一種奇怪的資料：量很大、時空解析度很高、卻只記錄成功。過去十年歐美幾個大型釣魚 App 已把這類資料送進漁業科學期刊，主要當作物種分布與相對豐度的補充來源。我們走的是另一條路：把資料當成行為與民間說法的檢定場——釣友相信的事，有哪些在把努力量放回分母以後還站得住？

八篇研究下來，形成了一套固定的做法。這一頁把它寫成一份文件，讓研究者在引用任何一篇之前，先知道資料的邊界、我們怎麼控制混淆、以及哪些事這份資料永遠做不到。

版本 2026-09-05　·　資料期間 2025-01-01 至 2026-09-04　·　English version

DudeFishinG App 使用者自願記錄的漁獲。每筆含：物種（AI 辨識或釣友選擇，經審核）、時間（照片 EXIF 或手選）、地點（GPS／EXIF／手選，對應到一個水域節點，節點帶淡水／海水／河口分類）、體長（可選）、放流與否、釣法，以及記錄時由鄰近測站或預報附帶的天氣、氣壓、浪高、潮汐與太陽高度。資料期間 2025-01-01 至 2026-09-04；排除非魚類、測試帳號與清洗報告列出的異常紀錄（見 可信漁獲資料清洗報告 與 資料方法頁）。

沒有的東西同樣重要：沒有空手出釣、沒有趟次起訖、沒有餌料與時數。所以這份資料沒有單位努力漁獲量。每一篇研究的設計都是繞著這個缺口走的。本頁與各研究只公開去識別化後的彙整統計、圖表與方法，不公開任何個別紀錄、帳號或座標。

四種結論：無效應（附可排除的量級）、假設成立、部分成立（真但小）、問題被改寫（效應存在但屬於另一個變數）。

1. 假設先寫死，再看數字。每篇先列 H1–H4 與方向、門檻，多重檢定用 Bonferroni；結果分「成立／否定／未支持／未確立」四種，不事後改題。
2. 努力量放回分母。釣友不記錄空手，所以任何「X 時段釣得多」先問是不是「X 時段最多人釣」。分母用釣友數、地點、或出釣內部曝露時間。
3. 負對照是標配。淡水對海水、原生對外來、同一指標套用到不該有效應的群體。效應若在對照組同樣出現，它量的是別的東西。
4. 推論靠置換與自然實驗。循環平移、事件窗獨立平移、窗內均勻打亂——虛無分布由資料自己的結構產生，不依賴參數假設；外生事件（颱風警報）提供準實驗。
5. 個體內設計。同釣友、同水域、同趟、同物種的配對比較，把釣友技巧、地點與習慣一次吸收掉。
6. 功效與最小可偵測效應必報。null 結果只有在「若效應真有 X 倍我們會抓到」成立時才有意義；能排除多大的效應，寫在結論裡。
7. 穩健性子集。照片 EXIF 時間子集（時刻可信）、魚尺量測子集、漁獲筆數對釣友數、刀切逐事件剔除；主結論要在子集上方向一致。
8. 量到的與推論的分開放。每頁一節：上面是量到的數字與區間，下面是解釋、假設與偏誤方向。讀者可以只信上半。
9. 數字單一事實來源。頁面上的每個數字由分析結果 JSON 程式生成成 TypeScript 常數，中英文頁、引用檔、資料集目錄共用，不手改。
10. 唯讀分析、只公開彙整。分析不修改任何生產資料；公開的是彙整統計、圖表與方法；原始紀錄與座標不公開。

這些不是被藏起來的缺點，是每篇研究設計時的起點。研究者引用任何數字前請先讀這一節。

• 只有釣到才有紀錄。空手的出釣看不見，所以沒有單位努力漁獲量（CPUE），只有「記錄漁獲的釣友數」這個參與量代理。
• 手選時間的夜間堆積：白天釣、晚上補登、時間欄沿用當下。日內分析一律附 EXIF 時間子集。 （首次量到於 晨昏真的比正午好釣嗎？）
• 體長 58% 是 5 的倍數，勾選魚尺量測的仍有 47%；多數體長是目測。以抖動敏感度確認結論不受影響。 （首次量到於 釣到的魚有多少還沒長大？釣友按什麼放流？）
• 淡水／海水由水域分類欄位決定；河口為半鹹水，歸入海水家族。分類錯誤會同時稀釋兩組的差異。
• 使用者基數 2025 到 2026 成長數倍；任何時間比較都用局部期望值（同星期幾 ±4 週）或固定效應，不用全期平均。 （首次量到於 颱風警報真的改變釣友行為嗎？哪一種警報有效？）
• 填體長、勾放流、附照片都是釣友自選；有欄位的紀錄偏向值得記的魚。子集結果與全體結果並列。
• 漁獲附帶的天氣與浪高是記錄時鄰近測站或預報的值，不是釣點現場量測。 （首次量到於 氣壓驟降（鋒面前）魚會狂咬嗎？）

「不能做」那一欄不是永遠。趟次單位（開始／結束釣魚）已在 App 內試行，空手紀錄與時數一旦累積到足夠年限，CPUE 與豐度趨勢會成為可能；本頁會在那時另發新版。

1. 選題。優先選有民間說法、有努力量混淆、且資料能設計出對照的題目；先做功效分析，抓不到就不做。
2. 寫死假設。H1–H4 含方向、門檻、對照與多重檢定校正；寫在分析程式檔頭。
3. 唯讀抽取。從生產資料庫唯讀匯出必要欄位；不寫回任何東西。
4. 分析。逐段輸出結果 JSON；置換 1,000–3,000 次；穩健性子集同步跑。
5. 生成頁面。結果 JSON → TypeScript 常數（單一事實來源）→ 中英文頁、圖表、BibTeX／CSL-JSON、資料集目錄；所有數字同源。
6. 量到的／推論的。每頁一節分開列；站內產品建議只列為建議，不隨研究改動 App。
7. 存證。分析日、資料期間、程式與結果檔存於版本庫；頁面不靜默更新。

每篇研究頁都有 BibTeX 與 CSL-JSON；引用時請保留資料期間、樣本數與分析日。本頁本身也可引用：BibTeX　·　CSL-JSON　·　資料集目錄。公開頁面可免費閱讀與逐頁引用；不提供 raw records 下載，整批聚合資料的再利用授權仍在審查。

我們能提供：各研究的分析程式與分箱定義；方法節列明的彙整表（逐日觀察／期望、逐物種體長分箱、太陽高度角曝露分箱等）；以您的外部資料重算並共同署名。

我們最想要的：臺灣本地族群的成熟體長；海巡救援或事故紀錄（對接颱風警報研究）；其他地區或社群有時間戳的漁獲紀錄（跨區域複現出釣內部與負對照設計）。來信 support@dudefishing.net。