# primitives/methods/ 方法论

具体的操作方法。比 frameworks 更"工序化"，告诉模型按什么步骤做某件事。

## 文件清单

### 文本分析方法
- `political_text_decoding.md` — 政治文本的解码步骤（信号词扫描、历史比对、受众分析）
- `speech_comparative_analysis.md` — 演讲对比分析的标准流程
- `manifesto_analysis.md` — 政党政见/竞选政纲的结构化分析方法
- `sentiment_vs_stance.md` — 情感分析与立场分析的区分与各自适用场景
- `keyword_signaling_analysis.md` — 信号词分析法的操作步骤

### 民调与数据方法
- `poll_aggregation.md` — 多家民调聚合的方法与陷阱（house effect、加权）
- `poll_house_effects.md` — 各家民调机构的系统性偏差识别
- `survey_question_wording_effects.md` — 问卷问法对结果的影响及如何控制
- `cross_tabulation_reading.md` — 交叉表阅读的注意事项
- `panel_data_analysis.md` — TEDS 等面板调查的纵向分析方法

### 选举数据方法
- `precinct_level_analysis.md` — 村里级数据分析的标准流程
- `swing_calculation.md` — 选票位移计算方法（不同基准的取舍）
- `regression_to_baseline.md` — 选举结果与"基本盘"的偏离分析
- `turnout_decomposition.md` — 投票率变化的成因分解

### 即时舆情方法
- `social_listening_methodology.md` — 社群聆听的代表性问题与应对
- `volume_vs_sentiment_vs_reach.md` — 声量、情感、触及三者不可混用
- `early_signal_detection.md` — 早期信号侦测的指标与门槛
- `viral_event_anatomy.md` — 病毒式传播事件的结构性拆解
- `bot_and_inauthentic_detection.md` — 机器人与不实帐号识别的实务方法

### 比较与历史方法
- `historical_analogy_use.md` — 历史类比的有效条件与误用陷阱
- `cross_country_comparison.md` — 跨国比较的可比性建立
- `before_after_analysis.md` — 前后对比设计的因果识别力与限制
- `counterfactual_reasoning.md` — 反事实推理的纪律与边界

### 写作与输出方法
- `analytical_writing_standards.md` — 分析写作的格式与品质标准
- `uncertainty_communication.md` — 不确定性的表达规范（信心度分级）
- `source_citation_standards.md` — 引用与来源标注的格式要求
- `bias_self_check.md` — 输出前的自我偏差检查清单