不會寫程式，AI 能幫你做出專屬研究工具嗎？
不會寫程式，AI 能幫你做出專屬研究工具嗎？ 從「能跑就好」到「怎麼知道它真的算對了？」 研究做到一半，突然發現自己需要一個小工具，可能是很多研究生都碰過的情境。你只是想把幾百筆資料轉成固定格式、自動執行一套資料清理程序，或者把分析結果整理成特定圖表，結果找了一圈，現有軟體不是沒有這個功能，就是操作
繼續閱讀
作者: 柯 文仁
如果 AI 是《料理鼠王》的老鼠，那你是在掌廚，還是只是在端盤子？
如果看過《料理鼠王》，大概都記得那個經典設定。 小米（Remy）是真正懂料理的那一個，小林（Alfredo Linguini）站在廚房裡，卻得靠躲在廚師帽裡的小米指揮，才有辦法端出一道道令人驚豔的料理；如果只看端上桌的成品，小林的廚藝簡直突飛猛進。 但換個問題：那些料理變得更好了，小林自己也真的變得
繼續閱讀
研究方法也會異世界轉生？
研究方法也會異世界轉生？ 從 Difference-in-Differences 看計量方法的跨學科可能 有些研究方法，大概天生自帶「異世界轉生」體質，尤其是計量與量化分析的方法；經濟學會用數據與模型研究政策和市場，圖書資訊學也有自己的文獻計量與資訊計量傳統；到了資料科學、資訊系統或其他實證研究領域
繼續閱讀
找到很多文獻之後，我們還看得見答案如何形成嗎？
找到很多文獻之後，我們還看得見答案如何形成嗎？ Google Scholar 找到很多結果，Deep Research 也生成了一份引用完整的報告，文獻就算找齊了嗎？恐怕沒有這麼簡單。 針對同一個研究問題，即使採用相同的檢索策略，在不同資料庫或檢索引擎中，也可能得到不同的檢索結果、核心文獻與主要作者
繼續閱讀
資料不平衡，會不會變成看不見的 AI 歧視？
－從數位文化殖民到 AI 輸出後的詮釋責任 AI 已經深入研究日常，幫忙整理文獻、摘要資料、比較觀點，想必各位大概已經練就反射動作：先看有沒有 AI 幻覺的影子；畢竟 AI 幻覺一旦出現在你的研究或是參考文獻裡，輕則尷尬，重則可能讓你在口試現場體驗學術版社死，投稿時也徒增不必要的風險。 不過這篇文章
繼續閱讀
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
繼續閱讀
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
繼續閱讀
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，
繼續閱讀
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
繼續閱讀
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？
繼續閱讀
