作者: 柯 文仁

這不是一篇概念介紹文 而是一篇「研究假設校正文」 在寫研究計畫的某個深夜，你很可能做過這件事。 把研究問題丟進 AI，請它幫你「生出幾個研究假設」。 螢幕很快亮起來，一條一條 if–then 句型排列整齊，看起來邏輯清楚、語氣專業、甚至比你自己寫的還順。 但這正是危險的地方。 問題不在於你用了 AI

當質性分析過程導入自動化， 研究者的定位在哪裡？ ——Computational Grounded Theory 帶來的提醒 在當代社會科學研究中，越來越多研究者開始感受到一種難以忽視的焦慮： 資料正在快速膨脹，但人的閱讀與理解能力，並沒有跟上。 想像你在深夜的辦公室裡，臉龐被螢幕發出的微弱藍光照亮

現代職場「聲存」之道，理性閉嘴更安全 － 陪你用 Employee Voice and Silence 重新校正研究問題 《Employee Voice and Silence: Taking Stock a Decade Later》是一篇於 2023 年發表於 Annual Review of

在 Minecraft 裡扮演創世神 不代表你理解真實世界 ——為什麼 synthetic data 不是研究捷徑，而是風險放大鏡 如果你是研究生，近幾年大概一定聽過這個詞：synthetic data（合成資料）。 它聽起來非常誘人——資料不足？合成一點。隱私受限？用合成的。樣本太少？再「生成」一

AI 不是讓你寫得更快 而是深夜迷濛響起的 Non, Je ne regrette rien，提醒你該醒了 本文選取 Web of Science 的 Research Horizon Navigator 平台中，歸類於「Artificial Intelligence and Adaptive Le

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Life finds a way，但你的研究不能只靠運氣 共識尚未定型時研究如何定錨前進 如果你正在讀一個「大家都在研究，但定義一直在變」的主題， 你可能早就有一種熟悉的不安感： 資料很多、論文很多、共識論文也有，但越讀，越不確定自己到底該站在哪裡。 這種感覺，並不陌生。 因為你現在站的，很可能不是