什麼是 Data Donation？以 Facebook 為例，看研究者如何取得使用者的數位足跡
當問卷潛藏誤差、API 不一定適用，研究者如何請使用者把平台資料帶出來？ 合先敘明，這不是 Facebook 備份教學 這不是一篇教你如何下載 Facebook 資料的操作文，更不是要鼓勵大家把個人資料隨便交出去，而是思考一個傳播與科技研究裡越來越重要的問題： 當研究者想研究社群媒體使用行為時，資料
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作者: 柯 文仁
6,294 頁資料，怎麼真的做成一篇論文？
6,294 頁資料，怎麼真的做成一篇論文？ 從街頭潮流研究，看大型數位檔案如何被蒐集、分期、編碼與理論化 剛開始寫論文時，很多研究生最怕的是：資料不夠；資料庫查了一輪又一輪，關鍵字改了好幾版，還是覺得手上的材料太少太薄弱；於是你繼續蒐集：書籍、期刊文獻、會議論文、博碩士論文、政府公報、研究報告，能下
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從 arXiv 到 Science 的補強之路：諂媚型 AI 研究如何走向頂刊
從 arXiv 到 Science 的補強之路：諂媚型 AI 研究如何走向頂刊 AI 會逢迎不是最值得驚訝的地方；真正值得學的是，研究者如何把「大家都有感」的現象，做成可測量、可檢驗，也能承受頂刊審稿挑戰的研究。 AI 說你很有潛力，教授問你怎麼排除其他解釋 AI 說：「這是一個很有潛力的研究題目，
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用 AI 工具寫作會變笨嗎？
用 AI 工具寫作會變笨嗎？先看 AI 離場後，你還剩下什麼 現在很多研究生使用 AI 工具，已經不是糾結在「自己有沒有跟上時代」，而是用到開始有點心虛了；摘要卡住，請 AI 幫忙！引言不知道怎麼開，請 AI 給幾個版本！英文句子不夠像學術英文，也請 AI 修一下。一開始覺得效率變高，後來卻冒出另一
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想看產業趨勢，來認識 ITIS 智網
很多人一想到「查產業資料」，第一反應通常是新聞、Google，或各種市場摘要。這些工具當然方便，速度也快；但如果你想看的不只是今天哪家公司又上新聞，而是某個產業近年的發展方向、技術變化、市場數據，甚至不同研究單位如何理解同一個議題，那麼，ITIS 智網會是一個很值得認識的資料庫。 ITIS 是什麼？
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你不是要先變工程師，才能用 AI 做研究
你不是要先變工程師，才能用 AI 做研究 ——一篇方法論實驗，怎麼看人文社會科學研究的人機分工 先承認一件事：很多人不是不想用 AI，而是不知道怎麼用才不會出問題 如果你是人文社會科學的師生，AI大爆發的這幾年大概都想過同一件事 － 文獻這麼多、資料這麼雜、進度有點卡，AI 如果真那麼厲害，應該能幫
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Google Scholar 之後，你可以多走一步：也來認識 Semantic Scholar
Google Scholar 之後，你可以多走一步：也來認識 Semantic Scholar 從「找得到文章」到「開始學會判讀文章重不重要」，讓文獻蒐集不只停在第一步 先承認一件事：大家都是從 Google Scholar 開始的 如果你現在是研究生，或至少是個會寫報告、做專題、交文獻回顧的人，那
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你被 AI fine-tuning 了嗎？—從 AI 信任研究與質化分析現場，談合理依賴與過度信任
你被 AI fine-tuning 了嗎？ — 從 AI 信任研究與質化分析現場，談合理依賴與過度信任 先說清楚，這不是一篇反 AI 文章。 如果今天還在討論「研究生到底該不該用 AI」，真的是為時已晚。現實是大家都在用，而且只會越用越多。問題早就不是要不要用，而是——你跟 AI 之間，現在到底是什
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卑微求助還是化身地獄慣老闆？ 兩篇研究揭露 Prompt 語氣如何影響 AI 表現
如果你最近開始比較頻繁地使用 AI 工具，大概會慢慢發現一件事，人跟 AI 對話時，很容易傾向兩種語氣的極端。 第一種，姑且叫做「溫良恭儉讓模式」；每次要求 AI 幫忙整理文獻、改句子、潤稿，最後都不忘補上一句：麻煩你了，謝謝，這樣的使用者，值得給他一個乖寶寶印章。 第二種則是另一條完全不同的路線，
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辨識潛在研究前沿：Web of Science Research Horizon Navigator 如何精準捕捉「新興主題」？
辨識潛在研究前沿：Web of Science Research Horizon Navigator 如何精準捕捉「新興主題」？ 在資訊洪流中尋找未來的信號 在當代學術與技術開發的劇烈震盪中，研究決策者正面臨「資訊過載」與「決策停滯」的雙重挑戰。每年數百萬篇文獻湧入系統，如何從龐大的引文耦合網絡中，
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