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，那你第一次找資料，很高機率就是打開 Google Scholar。

這件事很正常，真的不用裝。
因為 Google Scholar 就是方便、直覺、熟悉，像研究旅程一開始發給你的新手裝備：先讓你能出門，不會赤手空拳站在村口發呆。

而且說句公道話，Google Scholar 也不是沒本事。它涵蓋廣，常常連灰色文獻、學位論文、預印本都撈得到，對剛開始摸索主題的人來說，確實很好用。

問題不是它不能用，問題是，很多人會在這裡停太久。

真正的問題不是找不到，而是你太早以為自己找夠了

Google Scholar 最大的優點，是讓你很快找到幾篇看起來很像的文章。但研究最麻煩的地方，通常不是完全找不到，而是你太快進入一種「嗯，我大概抓到了」的狀態。這種感覺很常見：你搜尋一個主題，點進前幾篇標題很對味且有全文的文章，掃一下摘要，再順手看一下被引用次數。然後腦中就開始浮現一句話：

「好，這主題的文獻我找得差不多了。」

小等一下(Sió-tán–tsi̍t-ē)！這通常只是研究起步時很常見的錯覺。
找到幾篇文章，跟找到核心文獻，甚至跟看懂研究脈絡，完全不是同一件事。

而且 Google Scholar 本身也有一些很現實的限制，我猜你不知道！就是單一查詢最多只顯示 1,000 筆結果，雖然也知道不可能看到第1,000筆檢索結果；但如果你做的是比較正式的文獻整理，這其實默默產生影響。再加上它的書目與引用資料主要來自自動解析，可能會出現錯誤、重複或辨識不完整的情況。

換句話說，Google Scholar 很適合當入口，但它不太適合單獨扛起「完整、可交代、可重現」的文獻回顧工作。

這時候，Semantic Scholar 很適合當一張過渡地圖

如果說 Google Scholar 是研究起步時附上的簡易地圖，那 Semantic Scholar 比較像便利商店買到的環島地圖：資訊比前者多一點，路線也清楚一點，至少會讓你開始知道哪些地方值得停下來看；但它還不是最完整、最穩、最能拿來正式規劃路線的導航系統。

不過，Semantic Scholar的定位並非「更強的 Google Scholar」，也不是「圖書館資源替代品」，而是「一個過渡資源」。它的價值不在於幫你一步到位，而在於幫你從「先找到文章」往前跨一步，開始學會看文章內文之外的資訊。

這一步，其實很重要。因為多數人都會看標題、看摘要、看關鍵字、看引用次數，但還不太習慣看：

• 這篇被引用的狀況怎麼樣
• 它在這個主題裡可能扮演什麼角色
• 它是不是值得優先花時間讀的那篇

而 Semantic Scholar 的好處，就是它會把一些這類線索整理得比 Google Scholar 再明確一點。

真正要學的，不只是看內文，還要學會看「文章外部資訊」

很多人以為文獻判讀就是看內文：研究問題是什麼、方法是什麼、結果是什麼。這當然重要。但如果你正在做文獻蒐集，還有一層功課也得慢慢學，就是看文章外部資訊。

例如：

• 這篇被引用很多次，是因為真的很重要，還是只是常被當背景引用？
• 這篇在這個主題裡，是方法基石、綜述文，還是補充材料？
• 這篇是不是你現在最該優先讀的那篇？

這種判斷，不是只靠標題和摘要就能完成。

Semantic Scholar 可以提供一些比較結構化的線索，例如 citation count、Highly Influential Citations、TLDR，以及部分排序資訊。這些東西都不是答案，更不是品質保證，但它們至少會提醒你：

文獻不是只有「有沒有對題」，還有「它在這個領域裡站在哪裡」。

這件事很重要。因為一旦學生開始在意「位置」和「重要性」，他就不再只是撿文章，而是真的開始做文獻判讀。

TLDR 很方便，但它比較像第一層篩選，不是最後裁判

這裡特別想講一下 Semantic Scholar 的 TLDR( Too Long; Didn’t Read )，也就是太長不看專用的懶人包，這功能很好用，但千萬不能過度依賴，TLDR可以理解為 AI自動生成的摘要的摘要。TLDR 最適合的用途，不是替你讀文獻，也不是替你做最終判斷，而是當作第一眼篩選工具。你可以先用它快速看一下：這篇大概在談什麼？值不值得先點開摘要？再決定要不要往下看全文。

所以它真正對研究者有幫助的地方，不是讓你少讀，而是讓你比較不會一上來就把時間砸在不必要的全文上。

順序大概是這樣：

TLDR → 摘要 → 全文 → 最後才是要不要引用、要怎麼引用的判斷

如果把 TLDR 當成最終理解，真的是大可不必，但如果把它當成第一層分流，它其實很好用。

認清工具的邊界：Semantic Scholar 的侷限性

講到這裡，還是要峰迴路轉一下！Semantic Scholar 雖然比 Google Scholar 多給你一些判讀線索，但它不是正式學術資料庫，也不是全文取得平台，更不是那種可以直接把引用網路用圖像化方式攤在你面前的工具。

而且它目前仍以英文文獻為主。如果你的研究高度依賴中文文獻、臺灣在地研究、中文期刊或學位論文，那 Google Scholar、在地資料庫與圖書館資源還是不可或缺。

所以，Semantic Scholar 很適合扮演學習判讀文獻的橋梁，卻不適合扮演文獻蒐集的終點。

為什麼最後還是得回到圖書館？

因為真正要把研究做好做滿，最後還是會遇到幾個逃不掉的問題：

• 我有沒有漏掉關鍵文獻？
• 我能不能穩定拿到全文？
• 我怎麼建立正式而可交代的檢索策略？
• 我怎麼處理重複、錯誤與書目品質問題？

這時候，圖書館的價值就會非常清楚。

如果 Google Scholar 是起手用的簡易地圖，Semantic Scholar 是資訊多一點的過渡地圖，那圖書館的資料庫與工具更像是真正可靠、更新快、還能依研究需求規劃路線的導航系統。它提供的不只是「找到幾篇文章」，而是更完整的全文取得、更穩定的書目品質、更正式的檢索策略，以及更有把關的學術資源環境。

所以這篇文章真正想幫同學跨過的，不只是「多認識一個工具」，而是這一步：從「我找到了幾篇文章」走到「我開始學會判斷哪些文章真的值得優先讀」而這一步，通常就是你真正開始做研究的起點。

陪你做研究的最後

Google Scholar 很方便，這件事沒有問題。Semantic Scholar 也值得認識，因為它能幫你從「找到文章」再往前走一步，開始練習看文獻的重要性、引用狀況與外部位置。但說到底，這些都不是終點。

如果 Google Scholar 是研究的第一站，Semantic Scholar 可以是一座橋。那麼當你真的開始在意文獻的重要性、引用脈絡、全文取得與檢索策略時，你最後還是會發現：圖書館，才是研究真正的主場。

參考資料

Semantic Scholar. (n.d.). Frequently asked questions. Retrieved March 30, 2026, from https://www.semanticscholar.org/faq

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

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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，現在到底是什麼關係？一開始通常都很單純。請它幫忙摘要文獻、整理逐字稿、列出可能的研究問題，省一點時間，也少一點手忙腳亂，這些都很合理。真正麻煩的是，它的影響往往不是立刻爆發，而是循序漸進、暗度陳倉。

你不會在第一天就突然把研究判斷全交出去，但你跟AI合作了幾次，覺得它抓重點抓得不錯、整理得也順，慢慢地，就開始覺得：AI 好像真的蠻懂我現在在做的研究。但當你開始覺得它「好像真的很懂我」時，反而該停下來想一下：這是可信賴的協助，還是你已經開始對它暈船了？

很多人以為自己一開始會對 AI 保持警戒，但研究指出，人面對科技時其實常常帶有某種正向偏見，容易先預設它是有效、可靠、值得一試的，一次摘要得不錯、一次分類看起來很合理、一次改寫甚至比自己原稿還順。

久了之後，你不一定會承認「我完全相信它」，但你的行為會先透露出來：你開始比較少回頭查原文，也比較快接受它整理過後的版本。換句話說，你不是一開始就相信 AI，而是被一次次「看起來沒問題」的互動，慢慢 fine-tune 成開始相信它。說得直接一點，你可能已經開始變成一個數位暈船仔。

問題不是 AI 有沒有幫助，它當然有，真正的問題是：這種信任，什麼時候是合理依賴，什麼時候開始變成過度信任？

為什麼人會開始相信 AI？

Glikson 與 Woolley 在回顧人類信任 AI 的研究時指出：人對 AI 的信任，不是單一感受，也不是只憑「它準不準」就能解釋。信任會受到很多因素影響，例如系統是否穩定、介面是否清楚、呈現方式是否讓人覺得專業、過去使用經驗好不好，甚至連它有沒有一點「像個可以合作的對象」，都會影響我們怎麼看它。

這件事放到研究現場，特別有感。你相信它，不一定是因為你真的驗證過它每次都正確。很多時候，比較像是它呈現出一個值得信任的助手樣子：不急、不亂、會整理、會條列、會把很亂的東西排得乾乾淨淨。於是，在你還沒意識到之前，你就已經先對它放低戒心了。

所以，對 AI 產生信任，從來不只是理性評估後做出的純粹判斷，而是在一次次互動中慢慢累積出來的；也就是說，人不一定是因為 AI 值得信才相信它，有時候，只是因為它表現得很像值得信任。

在質化分析裡，這種信任是怎麼長出來的？

如果把這件事放到質化分析現場，就更明顯了；Hitch 在談 AI 進入質化分析時，重點其實不是「AI 能不能取代研究者」，而是提醒：這類工具可以協助整理、摘要與初步主題生成，但它缺乏對社會脈絡、文化意義與反思思辨的能力，因此不能被當成分析的捷徑。

順著這個提醒往下想，質化分析現場真正麻煩的地方在於：當 AI 開始幫你整理逐字稿、生成初步主題、提供分類架構時，研究者很容易因為這種「已經被理清」的外觀，而逐漸放下戒心。這點在質化分析裡尤其明顯。因為質化分析本來就不是有標準答案的研究類型，它很依賴判斷、取捨，以及你怎麼理解脈絡、矛盾與例外。

想像一個很熟悉的場景：你把逐字稿丟進去，它很快整理出條列重點和摘要；你原本還在一堆雜亂語句裡打轉，它已經幫你列出幾個看起來很像樣的類別；你還在想「這段到底算不算某個概念」，它已經幫你把幾十頁內容收斂成一張乾淨的清單。

這時候，你真的很難不被說服；研究者開始相信 AI，不一定是因為它每次都完全正確。很多時候，反而是因為它太像一個已經幫你理清的人。它把原本一塌糊塗的東西整理得有條不紊，把你還說不清楚的直覺先寫成幾句完整的句子。於是你很容易把它提供的結果，誤認成自己的判斷。

什麼叫合理依賴？什麼叫過度信任？

真正的問題，不是信不信 AI，而是：怎樣算合理依賴，怎樣算過度信任。

合理依賴其實一直都在發生，而且沒有問題。你可以讓 AI 先掃過整體資料，看看哪些主題反覆出現；請它整理一版初步歸納或分類；幫你列出幾個可能的比較方向；甚至把它當成第二雙眼睛，協助發現你原本沒注意到的細節。這些都很好，因為它是在幫你省力，最後的判斷還在你手上。

但是，過度信任就不同了。你直接接受 AI 給你的分類框架；把它的摘要當成自己對研究文獻的理解；還沒重讀逐字稿，就先採納它對某段對話的意義判讀；甚至在自己都還沒形成推論之前，就先讓它替你決定哪些東西重要、哪些東西可以忽略。

這裡真正的差別，不是你用得多不多，而是：你把什麼樣的判斷權交給了 AI ？要知道－合理依賴是借力，過度信任則是失衡。

為什麼過度信任會發生？

過度信任之所以麻煩，不是因為 AI 常常明顯出錯。明顯的 hallucination 反而容易讓人警覺，真正危險的是另一種情況：它沒有錯得很誇張，甚至整理得還蠻像一回事，內容扎實、條理清楚、語氣穩定，還剛好和你的直覺差不多。這時候，人最容易放下防備。

你會想：「這版整理大致可用。」然後就從「先參考一下」慢慢轉變「應該差不多就是這樣」，再往下走一點，內心就會變成：「我其實已經掌握這段內容了。」

但你真的掌握了嗎？還是只是因為 AI 把東西說得太順，所以你不再追問了？現階段最危險的，真的不是它錯得離譜，而是它看起來剛剛好，好到你覺得沒有繼續追問或檢查的必要。

研究者真正不能外包的是什麼？

說到底，問題已經不是「能不能用 AI」，而是哪些工作你可以放心交給它，哪些不行？有些工作的確很適合交給 AI 處理，像是初步資料彙整、內容摘要、整理比較表、產生候選分類、協助腦力激盪並收斂想法等。這些地方，AI 很有價值，也真的能省下不少力氣。

但有些事情，研究者最好不要外包，例如：

• 決定哪個分類真的有意義
• 判斷哪個概念值得留下
• 辨認例外、矛盾與反例
• 對引用、詮釋與結論負責

這些事情之所以不能外包，不是因為 AI 完全做不到，而是因為一旦這些判斷不再由你承擔，你的研究也就不再真正是你的研究；所以說白了，研究者真正不能外包的，不是輸入文字，而是判斷與承擔。

陪你做研究的最後

信任AI 所衍生的問題，從來不只是準不準而已；真正麻煩的是：你自己有沒有意識到，現在是基於什麼理由在相信它？一個成熟的研究者，從來不是完全不信或不使用工具，而是知道什麼時候可以借助工具帶來的便利，也知道什麼時候必須把判斷權收回來。

你可以讓 AI 幫你整理、幫你歸納、幫你發掘一些原本沒看見的東西；但你不能讓它替你決定：哪些東西值得相信、哪些概念值得留下、哪些結論可以寫進你的研究裡。

到最後，真正需要被調整的，不只是 AI 的輸出品質，還有你自己對 AI 的信任分寸；因為研究者最需要保住的，不是摘要能力，不是整理速度，甚至不只是閱讀量，而是：我知道這段話看起來很對，但我還沒決定要不要相信它。

參考資料

Glikson, E., & Woolley, A. W. (2020). Human Trust in Artificial Intelligence: Review of Empirical research. Academy of Management Annals, 14(2), 627–660. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057

Glikson, E., & Woolley, A. W. (2020). Human Trust in Artificial Intelligence: Review of Empirical research. Academy of Management Annals, 14(2), 627–660. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057

推廣組 柯文仁 / 本文搭配 AI工具 進行寫作輔助。

這篇文章 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 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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，你開始研究各種 Prompt 模板：Zero-shot、Few-shot、角色設定、輸出格式、Step-by-step reasoning……一個原本只需要一句話的問題，最後被寫成一段看起來很專業的操作流程。

如果你兩種都做過，其實不用太意外，大多數人在開始認真使用 AI 之後，多少都會經歷這段過程；但問題是：事情真的有這麼複雜嗎？有研究開始發掘一件很有意思的事情：

影響大型語言模型表現的，可能不只是你把任務寫得多清楚。

還有一個常被忽略的小變數 — 語氣，以及句子裡夾帶的那些情緒線索；換句話說，當你以為自己只是「在問問題」的時候，其實很可能已經在無意間改變了語言情境的條件；而這件事，有兩篇研究剛好從不同角度切入，提供使用者一些參考結果。

第一件奇怪的事：對 AI 進行情緒勒索

第一篇研究是 Li 等人（2023）發表的：《Large Language Models Understand and Can Be Enhanced by Emotional Stimuli》，研究團隊做的事情其實很簡單，他們在原本的 Prompt 後面，加上一句帶有情緒色彩的補充語句，例如：

這是你最後的答案嗎？相信你的能力，追求卓越。你的努力會帶來驚人的結果。(Are you sure that’s your final answer? Believe in your abilities and strive for excellence. Your hard work will yield remarkable results.)

或者：

這對我的職業生涯非常重要。(This is very important to my career.)

如果只看文字，或許會覺得有點好笑或荒謬，大概腦海中會浮現一個畫面：研究生坐在電腦前，對著 AI 說：「這對我能否畢業真的很重要，拜託。」但研究者真正關心的其實不是 AI 會不會被「真摯的話語」所感動，他們想知道的是：

這些語言線索，會不會影響模型處理問題的方式。

結果顯示，在某些任務上確實有所提升，在 Instruction Induction 任務上表現變好，在 BIG-Bench 的一些高難度題目上也觀察到明顯改善，研究者後來從注意力機制分析推測，像 confidence 或 success 這些詞，可能會改變模型在推理過程中的注意力權重。

簡單說就是，基本上AI模型應該是會把較多的運算資源集中在任務本身，所以相對合理的解釋其實是－這不是情緒感染，比較像是注意力操弄；不過這裡有一個很容易被誤讀的地方，不要把這個研究理解成：只要跟 AI 說「這對我人生很重要」，它就會更為你賣命，雖然AI沒有命，或是說AI有無限命。

如果誤會Prompt對AI的作用，很可能會出現一種 Prompt 風格，每一段提示最後都補一句：「這對我的未來很重要，拜託」或是「我真的快要畢不了業了，求求你幫我把這段整理清楚。」如果整個對話視窗都長這樣，那就不是 Prompt engineering 了，那比較像是：研究生精神狀態外顯化，也就是研究生真的壓力山大。

第二件奇怪的事：對 AI 當地獄慣老闆

另一篇研究其實更貼近日常使用，Dobariya 與 Kumar（2024）發表的研究
《Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy》

做了一件很直接的事情，他們把同一批題目改寫成不同語氣版本，從「極度禮貌（Very Polite）」一路到「極度粗魯（Very Rude）」，然後測試模型答題準確率。

研究題目共有 50 題，涵蓋數學、科學與歷史，結果其實有點出乎很多人的預期：

• • 極度禮貌語氣的準確率：80.8%
  • 極度粗魯語氣的準確率：84.8%

也就是說，在這組測試裡，「越直接的語氣，整體表現反而越好」，看到這裡，很容易得出一個很戲劇化的結論：「罵 AI 比較有效」；但如果稍微深究，就會發現事情沒有那麼誇張，比較合理的解釋可能會是：過多的客套話，會稀釋任務訊息。

例如這種寫法：「不好意思，可以麻煩你幫我整理一下這段文獻嗎？謝謝。」對人類來說很自然，但對模型來說，前面那些其實都是與任務無關的語言訊號；相反地，較短、較直接的指令，更容易讓模型抓到重點；所以你的 AI 聽不懂人話，問題未必是你「不夠兇」，或許更根本的原因是：你的Prompt真的太囉嗦了！

Prompt engineering，其實更像語言使用

把這兩篇研究放在一起看，其實會發現一件很有意思的事情：Prompt engineering 並不只是技術問題，它更像是一種「語言設計」，甚至某種程度上，也像是在對 AI 使用一點點「PUA 話術」。

你給 AI 模型的 Prompt，不只是題目，還包括：語氣、情境、指令強度、文字密度，也就是說，你其實是在替模型設定一個作答情境；這也是為什麼有些 Prompt 明明內容差不多，但輸出差很多，模型不只在處理「資訊內容」，也在處理你額外輸入的「語言訊號」。

如何成為 寶可夢大師 Prompt Master？

很多人開始研究 Prompt 之後，會養成一個很有趣的習慣 － 蒐集模板；今天看到一個 Prompt、明天抄另外一個，之後接一句：Think step by step.

整個過程非常虔誠，如果用研究方法的眼光看，其實這樣的行為有點會像：基於Prompt engineering 的一種數位民俗療法，但應該不至於是寵物溝通師；好像只要集滿幾句神秘咒語，模型就會突然變聰明，但比較實際的做法其實很普通。

當使用Prompt的過程中，想要做個版本比較，例如同一個任務試三種寫法：

版本 A－直接任務
版本 B－加入情境
版本 C－簡短但帶任務壓力

然後看看輸出差異，說穿了，這其實就是最基本的研究方法 － 實驗與比較。

那 Prompt 到底該怎麼寫？

如果把兩篇研究的啟發整理一下，大概可以變成幾個簡單原則，第一個原則很簡單：任務要直接，例如：「請用 300 字整理這篇論文的研究問題、方法、主要發現與限制。」這樣的寫法會比一長串寒暄更有效。

第二個原則是：情境比客套更重要，例如：「這段整理會用在論文文獻回顧，請避免遺漏關鍵概念。」這其實是在告訴模型一件事：輸出要被拿來做什麼。

第三個原則則是：精煉使用的語句，很多 Prompt 的問題，其實不是任務錯誤，而是「語句內容太過鬆散」，字很多，但有用的訊息很少。

陪你做研究的最後

這類研究結果充滿反直覺的吸睛效果，但也正因如此，其實並不太適合被奉為絕對的圭臬，只能作為一個參考，像是：模型版本、任務型態、評估方式，都會影響結果，更何況AI模型持續在迭代(畢竟chatGPT-4o 也離我們遠去)，所以比較合理的結論或許應該是：不是「越兇越有效」，而是：「語氣、情緒線索與文字密度，確實可能影響模型表現。」

對於常用 AI 做研究輔助的人來說，這個提醒很重要，因為它會讓你重新想一件事：當你在寫 Prompt 的時候，「你是在交代任務，還是在練痟話 (liān-siáu-uē)​ ​？」，又或者 — 我們只是在把自己的焦慮用Prompt的方式投射給AI？

參考文獻

• Li, C., Wang, J., Zhang, Y., Zhu, K., Hou, W., Lian, J., Luo, F., Yang, Q., & Xie, X. (2023, July 14). Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2307.11760
• Dobariya, O., & Kumar, A. (2025, October 6). Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy (short paper). arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2510.04950

推廣組 柯文仁 / 本文搭配 AI工具 進行寫作輔助。

這篇文章 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 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

1. 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，剝離出已趨近邊際收益遞減的「成熟顯學」，並精準鎖定具備結構性爆發潛力的「新興前沿」？

這不只是檢索問題，更是涉及資源配置與佈局的戰略課題。Web of Science Research Horizon Navigator (RHN) 並非傳統的績效追蹤工具，它是基於引文網絡認知結構的動態掃描系統，旨在為研究機構在混沌的研究資料集之中，導航出下一個可能的技術突破點。

2. 從「回顧過去」轉向「掃描地平線」

傳統學術指標往往基於長達十年的引文累積，其本質是「回顧式」的績效總結，難以捕捉瞬息萬變研究主題脈絡的位移。RHN 的核心價值在於「前瞻式研究地平線掃描 (Horizon Scanning)」，其數據窗口僅聚焦於 Web of Science Core Collection 最近 5 年加上當年度的「新鮮」數據。

值得注意的是，RHN 納入了 CPCI (Conference Proceedings Citation Index)。對於電腦科學與工程技術等領域，會議論文往往是技術脈動的初次啼聲，納入此索引能顯著提升對工程前沿的偵測靈敏度。在月度更新的節奏下，RHN 形成了一個具備「實時性」的研究雷達，讓決策者能識別出正處於動態聚類過程中的初步信號。

RHN 的核心價值不在「回顧式績效評估」，而在「前瞻式完整掃描與研發/資助佈局」。

3. 核心 (Core) 與前沿 (Frontier) 的引文雙重奏

RHN 透過 Leiden 演算法對引文網絡進行社群偵測，將「新興主題」定義為兩個關鍵向量的交匯：

• 高被引核心論文 (Core)： 這是指在相同學科領域、出版年份與文件類型的比較基準下，被引表現排名 Top 1% 的頂尖文獻。系統規定單一主題必須包含 3 至 25 篇 Core Papers，這確保了該主題既具備實質的知識根基，又尚未演化成飽和的成熟領域。
• 前沿論文 (Co-citing Frontier)： 指近期同時引用上述核心文獻的論文群，代表了研究社群的後續擴散與驗證活動。

戰略分析： 決策者應關注 Core 與 Frontier 的比例。高 Core / 低 Frontier 可能代表該領域處於利基市場的領導地位，但缺乏社群動能；高 Frontier / 低 Core 則預示該領域正處於快速飽和的追隨者階段。精準的資源配置應鎖定那些 Core 剛形成、且 Frontier 呈現非線性擴張趨勢的轉折點。

4. 用數學量化「跨領域」的認知深度

未來的突破點多半發生在學科邊界的消融處。RHN 引入了 Interdisciplinarity Index（跨領域指標），該指標基於「正規化 Shannon 熵」邏輯，計算核心文獻與前沿文獻所引用來源的分布廣度。其分母設定為當前 254 個 Web of Science 學科類別，產出 0 到 1 之間的分數：

• 指標趨近 1： 代表知識來源均衡分布於多個異質學科，這類「匯流型」主題（如 AI+醫療、量子計算+材料學）最易產生破壞式創新。

注意： 高跨域分數不僅是指標，更是戰略預警。研究人員可搭配 Subject Diversity 表 判讀實際的「學科橋接點」，辨識出哪些在傳統上較少被共同引用的類別正在發生「共振」，這往往就是藍海領域的起點。

5. 動態演化的主題 ID：捕捉科學的結構性位移

從資訊計量學角度看，RHN 的主題 ID 是每月再生 (Regenerated) 的，這反映了科學研究前沿的流動本質而非靜態分類。科學領域是不斷分裂、融合與演化的，主題的 ID 變化實際上呈現了科學地景的「結構性位移」。

注意： 儘管系統會利用「最高被引論文」等的演算法來維持主題標題的相對穩定性，但主題的漂移( shift )是必然的。實務上，研究人員不應僅依賴系統 ID，而應主動記錄主題內的關鍵字矩陣或核心文獻的 DOI，並在本地建立對標機制。這種「主題 ID 的不確定性」除為系統特性外，亦是科學演進的佐證，研究人員應以動態視角進行長期監測。

6. 生成式 AI 標籤：導航輔助與「人類參與流程 ( Human-in-the-loop )」的判讀

RHN 利用生成式 AI 為複雜的引文群集指派語意標籤，大幅降低了非專業人士進入新領域的認知門檻。然而，這些 AI 標籤僅是導航的輔助，而非科學分析的終點。

注意： 雖然 AI 能快速提煉語意，但引文網絡才是真正的「基準真相 (Ground Truth)」。研究人員必須保持「人類參與流程」的警覺，防止 AI 在處理跨學科術語時產生幻覺。在撰寫高階戰略報告時，必須將 AI 標籤與底層的文獻清單及關鍵主題詞進行多重校驗。

在正式報告中建議把 AI 標題視為「摘要性標籤」，並以文獻清單與關鍵主題詞作交叉驗證。

7. 結語：開啟你的研究導航之旅

Web of Science Research Horizon Navigator 不僅是一個技術工具，它代表了一種全新的研究管理範式：從「被動的年度對照」轉向「主動的每月監測」。無論是尋求研究藍海的科學家，還是負責資源分配的資助機構，都能藉此從資料洪流中辨識出那些具備「高跨域性」與「強核心動能」的新興火種。

最後，留給讀者一個深思的戰略問題：在您的核心優勢領域周邊，是否有某些跨域指標異常、且由 3-25 篇核心論文支撐的「新興聚落」正在成形？ 捕捉到這些微弱信號的瞬間，或許就是您主導下一個研究時代的開始。

參考文獻

• Ghesquiere, P. (2025, August 18). Unlock Emerging Topics with Research Horizon Navigator | Clarivate. Academia and Government. https://clarivate.com/academia-government/blog/unlocking-emerging-topics-in-research-with-research-horizon-navigator/
• InCites Benchmarking & Analytics. (2025). Researcher report. https://incites.zendesk.com/hc/en-gb/articles/25089159134993-Researcher-Report
• InCites Benchmarking & Analytics. (2025). My organization module. https://incites.zendesk.com/hc/en-gb/articles/25089075801745-My-Organization-Module
• InCites Benchmarking & Analytics. (2025). Explore emerging topics. https://incites.zendesk.com/hc/en-gb/articles/25617072327953-Explore-Emerging-Topics
• InCites Benchmarking & Analytics. (2025). Definitions. https://incites.zendesk.com/hc/en-gb/articles/25109512748433-Definitions
• InCites Benchmarking & Analytics. (2025). Emerging Topics Research Area Schema. https://incites.zendesk.com/hc/en-gb/articles/31654156088081-Emerging-Topics-Research-Area-Schema
• Mongeon, P., & Paul-Hus, A. (2015). The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis. Scientometrics, 106(1), 213–228. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1765-5
• Small, H. (1973). Co‐citation in the scientific literature: A new measure of the relationship between two documents. Journal of the American Society for Information Science, 24(4), 265–269. https://doi.org/10.1002/asi.4630240406
• Traag, V., Waltman, L., & Jan, V. E. N. (2018). From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities. arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.1810.08473
• Web of Science. (2025). Search results. https://webofscience.zendesk.com/hc/en-us/articles/20135124532113-Search-Results
• Web of Science. (2025). Saving and exporting marked lists. https://webofscience.zendesk.com/hc/en-us/articles/20135824927505-Saving-and-Exporting-Marked-Lists
• InCites Benchmarking & Analytics & InCites Benchmarking & Analytics. (2025). Explore emerging topics. InCites Benchmarking & Analytics. https://incites.zendesk.com/hc/en-gb/articles/25617072327953-Explore-Emerging-Topics

推廣組 柯文仁 / 本文搭配 AI工具 進行寫作輔助。

這篇文章 辨識潛在研究前沿：Web of Science Research Horizon Navigator 如何精準捕捉「新興主題」？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

當你用 AI 跑質化分析，你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？——看看 AI 如何悄悄改寫質化分析的判斷

〇、合先敘明，這篇在談什麼

這不是一篇 AI 工具教學文，也不是要告訴你「該不該用某一個 AI 來做質化分析」。

這是一篇方法意識提醒文。

當你把質化分析的一部分交給 AI，你是否意識到——
你也同時交出了哪些分析判斷與詮釋責任？

一、那個開著「自動戰鬥」跑畢業副本的你

深夜的研究室或寢室，螢幕上同時開著逐字稿、NVivo 節點、Excel 表、錄音檔。

你已經看了同一段訪談第七次，還是不知道這句話到底該歸到哪一個主題。

於是你做了一個很合理、也很人性的選擇：
把逐字稿丟進 AI 分析工具。

我們都懂那種心情 —
「拜託誰來幫我生出主題就好，如果還能順便幫我歸納一下，那就更好了。」

但當你按下 Enter，你以為你請了一個免錢的研究助理（RA），其實你是——

開啟了手遊的「自動尋路＋自動戰鬥」。

關鍵不在於你用了哪一個 AI。關鍵在於：
你是否意識到，你已經把一部分分析決策權交出去了。

二、學術界的「神操作」：直接雙跑一場給你看

如果只是憑感覺討論「AI 會不會改變研究」，那多半只是立場之爭。

但 Morgan（2023） 與 Hamilton et al.（2023）
做了一件非常直接、也非常實際的事——

• 同一份質化資料
• 由人類研究者完整分析一次
• 再讓 AI 跑一次
• 逐項對照差異

問了一個十分實際的問題：

純手工分析，和 AI 輔助分析，差別到底出在哪裡？

這兩篇研究的價值，不在於誰比較快、誰比較厲害，而在於它們清楚指出：

AI 在分析過程中，悄悄「少做了什麼」，
以及人類研究者，又可能「忽略了什麼」。

三、拆解神操作：AI 在分析中「吃掉」了什麼？

1. 自動尋路的代價

Morgan（2023）的研究發現相當清楚：AI 非常擅長處理——

• 描述性（descriptive）
• 可見、可命名、可整理的主題

但在以下層次，表現明顯不足：

• 詮釋性（interpretive）
• 與生活經驗、社會位置、權力關係緊密相關的意義建構

舉一個貼近生活、容易理解的情境來說：

AI 可以準確指出，受訪者反覆提到「錢不夠用」。

但它很難自行推進到：
這句「沒錢」，背後其實牽涉到「社會剝奪感、羞愧感、階級位置，以及制度性限制」。

這並不是因為 AI 不夠聰明，而是因為——

詮釋性主題，本來就高度依賴研究者對世界的理解與位置感。

Morgan 的提醒其實非常克制也非常重要：
AI 可以幫你整理「說了什麼」，但「這代表什麼」，仍然需要人來負責。

2. 不是一鍵美顏，而是盲點的相互照見

Hamilton et al.（2023）的研究，提供了一個與直覺不同、但更成熟的視角。

他們的發現不是「AI 會毀掉質化分析」，而是——

AI 和人類研究者，看見的東西不一樣。

在他們的比較分析中：

• 人類編碼員，往往能捕捉到
  • 情緒張力
  • 道德評價
  • 與研究者自身經驗高度共鳴的敘事線索
• 而 AI，反而更容易指出
  • 人類研究者忽略的主題
  • 不符合既有敘事期待的替代性框架（alternative frames）
  • 被研究者以「非主流方式」理解問題的觀點

換句話說——人類會有同理心帶來的洞見，也會有同理心造成的盲點。

Hamilton 並不是把 AI 當成取代人類的分析者，
而是將其定位為一個三角驗證（triangulation）的對照組。

當 AI 的分析結果和你差很多時，問題不一定是 AI 錯了，
而是你作為研究者，可能也被自己的理論框架或經驗位置限制住了。

四、你的研究，正在被悄悄換檔

把 Morgan 與 Hamilton 的發現放在一起，會出現一個清楚的對照：

AI 不是在讓你的研究變膚淺，而是在把分析重心，從「理解差異」，轉向「最佳化共通性」。

這不是對錯問題，而是 ——

你有沒有意識到，自己正在用哪一套邏輯做研究。

你的研究，也因此可能從 —— 魂系遊戲：反覆試錯、理解系統、為選擇負責

悄悄變成—— 放置型手遊：數值累積、自動通關、結果導向

問題不是你能不能通關，而是：
你還記不記得自己為什麼這樣打。

五、請記得，別讓 AI 帶你坐上學術法庭的被告席

試著想像這個場景：

口委看著你的分析結果，問你：「為什麼選這個主題，而不是那一個？」
你不能回答：「因為 AI 給我的主題權重比較高。」

AI 可以是 —

• 初步掃描資料的工具
• 對照用的第二雙眼睛
• 提醒你「該回到資料了」的警鈴

但它永遠不該是那個，替你決定哪些聲音可以被忽略的河蟹機器人。

責任，最後還是會回到你身上

用 AI 跑質化分析，本身不是問題。

真正的問題是：
當分析結果看起來「太順了」，你有沒有停下來問一句 ——
這個順，是我的理解與論述，
還是被美顏過的網美照？

參考文獻

• Hamilton, L., Elliott, D., Quick, A., Smith, S., & Choplin, V. (2023). Exploring the use of AI in Qualitative analysis: A Comparative study of guaranteed income data. International Journal of Qualitative Methods, 22. https://doi.org/10.1177/16094069231201504
• Morgan, D. L. (2023). Exploring the use of artificial intelligence for qualitative data analysis: the case of ChatGPT. International Journal of Qualitative Methods, 22. https://doi.org/10.1177/16094069231211248

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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，而在於你可能在不自覺中，
把一種「預測導向的思考方式」，當成了「因果推論的研究假設」。

這篇文章不是要你背定義，而是想在你把假設寫進 proposal 前，
幫你少踩幾個會被指導教授一眼看穿的雷。

你是在設計實驗，還是在許願？

「如果 X 改變，Y 就會跟著改變。」

這句話，在兩個世界裡，意思完全不同。

• 在因果推論（Causal Inference, CI）裡，這是一個對世界做出的承諾：

如果我真的介入 X，現實世界的結果會不會因此不同？

• 在可解釋 AI（Explainable AI, XAI）裡，這往往是一種預測模型的操作思維：

如果我稍微改動輸入特徵，模型的預測結果會不會翻盤？

真正的問題在於——研究生在寫研究假設時，
很容易不自覺地用後者的邏輯，來包裝前者的語句。

於是，你以為你在設計實驗，
其實你只是用了一個「看起來很像因果」的預測句型。

為什麼這篇論文值得你停下來看？

《From What Ifs to Insights: Counterfactuals in Causal Inference vs. Explainable AI》
由 Galit Shmueli 等學者撰寫，討論的不是「怎麼用 AI 寫研究」，
而是一個更根本、也更容易被忽略的問題：

在資料科學裡，
「如果（counterfactual）」這個詞，在不同方法論中，承擔的是完全不同層級的責任。

統計學家的 因果推論（CI: Causal Inference ），與電腦科學家的 可解釋 AI（XAI: Explainable AI ），
都在談 counterfactual，但他們談的，根本不是同一種「如果」。

這篇論文真正做的，不是選邊站，
而是把這兩種「如果」背後的責任邏輯清楚拆開。

P.S. 本文第一作者 Galit Shmueli（徐茉莉）教授，
現任教於友校清華大學服務科學研究所。

一、你以為假設是在「描述關係」，其實你是在承諾一條世界線

在因果推論裡，研究假設不是句型問題，
而是一個世界觀問題。

當你寫下：如果介入 X 發生，結果 Y 將產生變化

你其實已經默默承諾了很多事情：

• 這個 X 是可被實際介入的
• 其他條件在介入前後不會失控地改變
• 這條世界線，是可以被比較、被檢驗的

關鍵在於——這些承諾，通常不會寫在 Hypothesis 那一行。

它們往往躲在：

• Data section 的資料限制
• 變項操作化（Operationalization）
• 或一句看似無害的「在其他條件不變下」

AI 工具真正的風險，不是「幫你亂寫」，
而是讓你在不自覺中，
承諾了一條自己其實沒意識到的世界線。

二、為什麼 AI 給你的「如果」，看起來總是那麼合理？

這不是你不夠嚴謹，而是因為預測導向（XAI 式）的 if–then 語言，真的太友善了。

它有三個讓人上鉤的特性：

1. 語言順：不用先交代資料生成過程（DGP: Data Generating Process）
2. 結構漂亮：每一條都像答案，而不是待檢驗的問題
3. 即時回饋：條件一改，結果立刻變

但在因果推論的眼裡，這些「合理」，其實都很可疑。

• XAI 式思維關心的是：

我怎麼動輸入，模型才會改變預測？

• CI 關心的是：

如果我真的動了這個世界，結果還會一樣嗎？

當你把這兩套邏輯混在一起，研究假設就會變成一種——
對模型成立，對世界無效的願望。

三、你以為你在建構理論，其實你只是在調參數

這是一個殘酷、但非常實用的自我診斷點。

請你現在停下來，問自己一個問題：

我這個 X，是一個真實可介入的行為或政策，
還是只是資料表裡的一個欄位？

如果你很難回答，那你很可能不是在建構理論，
而是在測試模型對某個特徵有多敏感。

這正是論文中區分 CI 與 XAI 的核心差異：

• CI 的反事實：改的是世界（intervention）
• XAI 的反事實：改的是輸入（feature perturbation）

兩者都可以寫成「如果⋯⋯那麼⋯⋯」，但只有一種，
要求你為真實世界的因果機制負責。

四、研究假設不是點頭確認，而是必須被檢驗的承諾

論文特別提醒：在 CI 的脈絡下，反事實不是「我覺得合理就好」。

你不能只停在「看起來像是這樣」。

真正負責任的做法是：

• 在形成詮釋之後
• 明確交代你的資料生成過程假設
• 並透過假設檢定、穩健性測試等方式驗證這個關係是否真的站得住腳

這不是「要不要買單」的問題，而是：

這條假設，禁不禁得起不同世界線的檢驗？

研究假設校正參考清單

在你把 AI 給你的句子貼進 proposal 前，
請至少問自己這四個問題：

1. 介入檢核
   這個 X，真的可以被人為介入嗎？
   還是只是不可改變的特徵？
2. 世界線檢核
   當我說「如果 X 發生」，
   我是否清楚其他條件如何被控制？
3. DGP 檢核
   我是否說得清楚，
   這份資料是如何生成的？
4. 責任檢核
   如果結果不如預期，是我的理論錯了，
   還是我只是用錯了思考框架？

如果這些問題答不出來，那這條「假設」，
可能還沒準備好被寫進論文。

不同的「如果」，本來就該承擔不同層級的責任

這篇論文真正做的，不是告訴你哪一種 counterfactual 比較高級，
而是提醒你——

你說出口的每一個「如果」，其實都在申請一條世界線。

AI 可以幫你寫申請書，但核准與否，
永遠落在你這個研究者身上。

至於圖書館？

我們頂多是時變局 TVA。
不幫你亂開平行時空，
只負責在你走錯世界線之前，把你拉回來。

參考文獻

Shmueli, G., Martens, D., Yoo, J., & Greene, T. (2025, May 19). From What Ifs to Insights: Counterfactuals in Causal Inference vs. Explainable AI. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2505.13324

推廣組 柯文仁 / 本文搭配ChatGPT進行寫作輔助。

這篇文章 你以為你在寫研究假設，其實你在許願？ —— 為什麼 AI 給的「如果」，不等於研究假設 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

——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，
眼前是數百萬字的非結構化文本——
可能是橫跨百年的歷史檔案、數萬則社群媒體貼文，
或是堆積如山的訪談逐字稿。

身為質性研究者，你明明想做的是詮釋與理解，
卻困在一種「看得到森林，卻抓不住細節」的窒息感裡。
人工編碼足夠細膩，研究者卻難以承受這樣規模的資料量；
關鍵字搜尋看似有效，卻常常把真正重要的脈絡一起濾掉。

於是，一個問題開始浮現：
當資料量早已超出人類可逐字閱讀的範圍，
質性研究的方法，是否也正在被迫重新調整？

如果你也曾經對這個問題感到疑惑，
那這篇文章，很可能就是寫給你的。

本文所討論的「計算式方法（computational methods）」，
係指的是在研究流程中，
由電腦輔助進行大規模文本比較與模式辨識的分析流程。
這類方法是從早期的統計計算與程式化文本分析，
一路演進至今日結合人工智慧系統的研究工具。

在資料量急遽膨脹的時代，
我們很容易把「有人幫你處理大量資料」，
誤認成「研究判斷已經被完成了」。

Nelson 提出的 Computational Grounded Theory，
正是在破解這個迷思。
它關心的不是如何替質性研究加速，
而是明確劃出一條界線：
哪些研究步驟可以引入計算式分析流程，
哪些責任，始終只能由研究者自己承擔。

你以為 Grounded Theory 是「讓理論自己長出來」

其實，論文開始的每一步，都是你在做選擇

Grounded Theory 常常被誤會成一種很「放手」的方法：
不設假設、讓資料說話、理論自然浮現。

於是，當計算式分析流程產生了分群、關鍵詞或主題結構時，
不少研究者的第一個直覺反應可能是：

「那這一群，大概就是某個理論概念了吧？」

本圖使用 Memes.tw 梗圖產生器製作 https://memes.tw/maker/template/2500

pattern 的確被辨識出來了，
但它是不是一個「概念」，
是否值得被命名、被比較、被推論成為理論，
從來不是資料自己能回答的問題。

Grounded Theory 從來不是「沒有判斷」，
而是延後理論承諾，但不放棄判斷責任。
這一點，正是許多研究者在第一次引入計算式方法時，
最容易錯置的地方。

計算式方法很擅長辨識 pattern－但 pattern 不等於理論

在《名偵探柯南》中可以知道，
案發現場從來不缺線索。
證詞、時間軸、物證、監視器畫面，
線索越來越多，但案件不會因此自動破案。

因為真正讓「真相成立」的，
從來不是線索的數量，
而是推理的脈絡與結構。

在質性研究中引入計算式方法時，
人與電腦的角色其實分工得相當清楚：
計算式方法能主動協助研究者探索文本，
提示那些研究者原本未必會注意到的方向，
例如——
哪些語句反覆出現、哪些文本形成穩定模式、
哪些差異值得進一步追問。

但它無法回答一個核心問題：

為什麼是這個 pattern 成立，而不是那一個？

Computational Grounded Theory 在此劃出明確界線：
Pattern Detection 這個階段，
可以大量仰賴計算式分析流程；
而理論解釋的責任，則必須由研究者親自承擔。

如果你直接把 pattern 視為理論本身，
那你做的不是紮根理論，而只是分類。

真正困難的不是 coding

什麼時候決定「開始解釋」是你最大的考驗，
許多人以為，質性研究最花力氣的地方在 coding。

但實際上，coding 比較像是把所有素材剪下來。

真正困難的，是剪接。

你什麼時候決定：
這一段資料值得留下來繼續比較？
那一段雖然有趣，但必須放手？

這個時刻，不是技術問題，而是研究判斷。

在 Computational Grounded Theory 的框架中，
這正是 Pattern Refinement 所在的位置。
計算式方法可以幫助研究者延後這個決定，
避免太早被少量資料說服；
但它永遠不能替你做出這個決定。

如果你過早開始解釋，你可能只是把偏見包裝成理論；
如果你遲遲不敢解釋，你只是在累積更多素材。

紮根理論真正困難的地方，
從來不在資料量，而在於你是否準備好為解釋負責。

Computational Grounded Theory 真正在做的事

不是「讓理論自動生成」，而是讓理論經得起驗證

Computational Grounded Theory 並不是要讓理論自動生成，
而是重新解構研究流程，讓不同階段的責任被清楚分工。

如果一定要用一個比喻來說，
計算式分析流程仍然像一個非常勤快的系統，
主動把各種可能的 pattern 一一放進購物車，
其中甚至包含研究者原本沒有預期的方向。

但真正關鍵的，不只是什麼時候「結帳」，
而是——

你是否願意驗貨。

在 Computational Grounded Theory 中，
這個階段被稱為 Pattern Confirmation。

它不是只要研究者點頭確認、
也不是憑直覺「覺得這樣解釋說得通」，
而是要求研究者不能停留在
「看起來好像是這樣」。

你必須回過頭來，
再次運用不同角度的分析與檢驗方式，
確認這個 pattern 是否真的穩固存在，
而不是你的過度詮釋。

換句話說，
這不是單純的「買單」，
而是一個驗證的過程。

• Step 1｜Pattern Detection
  計算式方法協助大規模探索與模式提示
• Step 2｜Pattern Refinement
  研究者回到資料，進行深度閱讀與理論建構
• Step 3｜Pattern Confirmation
  再次引入分析與檢驗，確認理論是否站得住腳

這是把理論的重量，放回研究者必須承擔的位置。

如果你真的要在質性研究中使用計算式方法－

你該升級的不是工具，而是方法意識，
問題從來不是「能不能用」，而是：

• 你是否清楚哪一步是在處理資料？
• 哪一步開始涉及理論承諾？
• 哪些判斷是你自己做的，而不是被分析結果推著走？

Computational Grounded Theory 不提供捷徑，
它提供的是一條護欄，
讓研究者在引入計算式方法時，
不會不小心把研究責任外包出去。

陪你做研究的真心話

質性研究最珍貴的，不是資料，
而是你是否願意讓判斷被看見。

當工具越來越強，質性研究真正稀缺的，
反而不是分析能力，而是方法自覺。

理論不是跑出來的，
而是被選擇、被辯護、被承擔的。

Computational Grounded Theory 想提醒我們的，
不只是「研究者不能把詮釋責任外包出去」，
更重要的是——

這些判斷必須被留下來，
能被回溯、能被理解，甚至能被他人複驗。

當研究者願意把選擇過程攤開，
讓判斷不再只存在於腦中，
而是清楚地嵌入研究流程，
質性研究才真正回應了這個時代的焦慮。

工具可以很強，資料可以很多，
但哪些意義被保留下來，
哪些解釋值得被相信，
始終只能由你來負責。

做研究這條路不輕鬆，但只要你願意替你的方法負責，
人就還在正確的道路上。

研究不輕鬆，圖書館最懂。

參考文獻
Nelson, L. K. (2017). Computational Grounded Theory: a Methodological framework. Sociological Methods & Research, 49(1), 3–42. https://doi.org/10.1177/0049124117729703

推廣組 柯文仁 / 本文搭配ChatGPT進行寫作輔助。

這篇文章 當質性分析過程導入自動化， 研究者的定位在哪裡？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

《Employee Voice and Silence: Taking Stock a Decade Later》是一篇於 2023 年發表於 Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior 的高影響力綜述研究。
它關注的不是如何讓員工「多說話」，而是重新檢視過去十年研究中，
哪些沉默被過度簡化為「沒有意見」或「未表態」。

這篇文章提醒研究者：
在許多組織情境裡，
不作為，本身就可能是一種行為選擇，
而不只是問卷裡的空白。

如果你也覺得「他們怎麼都不講話」，那你很可能已經問錯問題了

你一定看過這個畫面。

會議室、簡報結束。
主席抬頭問一句：「大家有沒有什麼意見？」

空氣安靜得不像是在等回答，
比較像是在等時間走完。

如果你心裡浮現的是：「員工怎麼這麼被動？」
或是要歸責於「亞洲填鴨式教育」，
那這篇文章，很可能就是寫給你的。

不是因為你不夠善意，
而是因為我們太習慣把沉默，當成一種態度，
卻很少停下來問一句：

在這個情境裡，說話，真的是一個理性選擇嗎？

管理學中「組織行為學（Organizational Behavior）」對 employee voice 的研究，真正有價值的地方，
不是教你怎麼讓員工「多講一點」，而是逼研究者承認一件不太舒服的事：

很多時候，沉默不是問題，而是答案。

一、你以為員工不說話，並非是不夠積極 － 其實他們是在做風險管理

先說清楚一件事。

大多數員工不是沒有意見，而是在腦中快速跑完一個計算流程：

• 這個意見有多大機率被採用？
• 如果沒被採用，會不會被記住？
• 如果被記住，是好事還是壞事？
• 被採用後工作量是否會增加？

如果這整套算下來，「閉嘴」的期望值比較高，
那沉默就不是消極，而是精算後的選擇。

你可以把這想成一場組織版的《魷魚遊戲》。
不是每一次發言都會加分，但錯一次，往往會被扣得很重。

所以當你看到員工沉默，第一個研究問題不該是：

為什麼他不說話？

而應該是：

在這個制度裡，說話究竟要付出什麼代價？

但風險，並不是沉默的唯一來源。
在很多組織裡，員工選擇不說話，
不一定是因為「太危險」，
而是因為「說了也沒用」。

當建議長期被忽略、被拖延、或被象徵性接收卻從未回應，
發聲行為就會逐漸失去效能感（efficacy）。
在這種情況下，沉默不再是防禦，
而是一種順從性的理性選擇。

所以更完整的研究問題其實是：
在這個制度裡，說話究竟是太危險（risk），
還是根本沒用（futility）？
釐清這一步，決定你後面所有研究會不會走歪。

二、你以為你在研究 Employee Voice － 其實你連研究對象都還沒對齊

很多研究一開始就卡在這一關。

「只要是表達不滿，不都是 voice 嗎？」
「不講話，不就是 silence 嗎？」

在日常語言裡，這樣講沒問題。
但在研究裡，這樣做會直接炸鍋。

Morrison 在回顧文獻時，花了大量力氣做一件看起來很無聊，但事實上很重要的事：劃線。

Employee voice 指的是什麼？

．不是離職。
．不是對外爆料。
．不是在社群媒體發文。

而是：
在組織內部、仍然保留成員身分、
以改善工作或組織為目的的建設性表達。

如果你想像一個研究用的驗證碼測試 (CAPTCHA)，
那情境大概就是：

請選出哪些行為屬於 Employee Voice。
選到「集體抗議」或「直接走人」的，
很抱歉，你現在研究的是另一個主題。

這不是龜毛，而是研究能不能對話的基本門檻。

三、你量化得很漂亮 － 但你量到的，很可能只是「安全回答」

好，假設你已經通過前一關，接下來多半會遇到這個情境：

．發問卷
．Likert 五點量表
．跑統計
．結果顯著

一切看起來都很順。

但這裡有一個很殘酷的現實要先講清楚：
我們用最精密的統計軟體，去分析一群為了趕快下班而亂勾的 Likert 五點量表，或是在「這題填 3 還是 4 比較安全」的瞬間反應。

問題不在於 Likert 量表，
而在於當研究只依賴單一來源的自我回報資料，
卻試圖解釋一個高度受權力與後果影響的行為時，
統計再漂亮，也很容易量到的只是「安全回答」。

這不是在嘲笑量化研究，
而是在提醒你一件事：

問卷回應本身，就是一種情境行為。

當研究設計忽略了權力關係、過往經驗與時間性，
你量到的很可能不是「敢不敢說話」，
而是「在這一刻，什麼回答比較不會出事」。

如果你沒有意識到這一點，後面的模型再漂亮，也只是把偏誤包裝得更精緻。

四、如果沉默是算過的 － 那你原本的研究設計，注定看不見它

在一般 employee voice 的研究設計上，其實默默假設了一個前提：

只要環境允許，員工就會說話。

但一旦發聲本身就是高風險行為，那這個前提就不存在。

於是問題不在於資料收得不夠，而在於研究設計，

預設了一個太溫柔的世界。

在這樣的情況下，沉默不再是噪音，而是你原本就應該研究的主體。

如果你還用橫斷面問卷，試圖解釋一個長期累積、反覆修正的策略行為，
那你不是資料不夠，而是拿錯工具。

五、如果你真的想研究「真實世界的發聲」－ 研究流程本身就必須進化

一旦你承認沉默是策略，研究流程就不能再假裝沒事。

這裡不是要你立刻升級到什麼神級方法，
而是請你誠實面對研究問題的性質。

．發聲是否需要縱貫資料？
．是否需要同時看個人、團隊與制度層級？
．是否需要質化資料，理解風險是怎麼被感知的？

推廣組 柯文仁 / 本文搭配ChatGPT進行寫作輔助。

這篇文章 現代職場「聲存」之道 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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」一些。

這種感覺，有點像你第一次在 Minecraft 裡打開創造模式。
你可以瞬間蓋出整座城市、跨海大橋，甚至一個長得很像地球的東西。
但你心裡其實也知道：

在 Minecraft 裡會蓋房子，並不等於真的懂結構力學。

synthetic data 在研究裡，正是這樣一個看起來什麼都能做，但做錯會很危險的工具。

一、synthetic data 不是「假資料」，而是「任務導向的替身」

在 Giuffrè 與 Shung（2023）的回顧性研究中，作者一開始就點出一個讓人不太安心的現實：

synthetic data 目前其實沒有一個全球一致、穩定的定義。

比較可操作的說法是：synthetic data 是為了「完成特定分析任務」，透過模型或演算法刻意生成的資料替身，而不是單純複製真實資料的統計外觀。

這代表一件對研究生很重要的事：

synthetic data 從來不是「比較安全的真實資料」，而是「為了某個目的而生的工具」。

如果你不知道自己要回答的是哪一個研究問題，那你很可能只是生成了一批「看起來很像資料的東西」。

這裡有點像《鋼之鍊金術師》裡反覆強調的鍊成禁忌—不是所有你想要的東西，都可以被練成。
synthetic data 能做的事，有它明確的邊界。

二、你跳進的是黑洞，還是模擬艙？

以醫療與公共政策研究為例，synthetic data 最常被用來解決三件事：
資料稀缺、隱私限制、以及「不能真的亂試」的高風險情境。

Giuffrè 與 Shung（2023）舉了大量案例說明：合成資料確實能用來模擬政策後果、補強訓練資料、甚至建構「數位分身（digital twins）」。

但他們也花了相當篇幅提醒另一面：

偏誤會被放大、黑盒效應會變更強化、錯誤會被包裝得更像真理。

這裡其實很像《星際效應》裡那個關鍵抉擇：要不要跳進黑洞？

黑洞不是不能進，但《星際效應》真正提醒我們的，其實不是「你能看到什麼」，而是——你為什麼要進去。

是為了理解結構？是為了測試理論？
還是，你其實打算把那個無法被直接驗證的結果，當成現實世界的替代品？

如果你沒有清楚的驗證策略，那 synthetic data 很容易變成一個「看起來什麼都有、實際上什麼都說不準」的研究陷阱。

三、蜘蛛人互指的那一刻 — 你確定你們不是同一個錯誤？

在實務研究裡，另一個常見風險是：

synthetic data 與原始資料彼此學習、彼此複製，最後一起犯同一個錯。

這就很像那張經典的 Spider-Man pointing meme：每個模型都指著對方說「是你有問題」，但其實大家都來自同一個偏誤來源。

圖片來源：https://memes.tw/

Giuffrè 與 Shung（2023）特別提醒，如果原始資料本身就有族群不平衡、測量偏誤，synthetic data 只會把這些問題做得更完整、更難察覺。

對研究生來說，這意味著一個很現實的判斷點：

你到底是用 synthetic data 探索問題，還是已經開始用它 替結論背書？

這兩件事，差非常多。

四、如果電話亭不存在，研究就不能靠許願

很多人第一次接觸 synthetic data，心裡其實藏著一個 哆啦A夢(aka 小叮噹) 的「如果電話亭」般幻想：「如果我有一批理想資料，世界就會照我想的那樣跑。」

但真實研究更接近這樣的狀態：資料永遠不完美、模型永遠有假設、結果永遠需要被質疑。

synthetic data 能做的，不是幫你改寫世界，而是讓你在無法碰觸真實世界時，先練習怎麼提問、怎麼驗證、怎麼拆風險。

陪你做研究的真心話

如果你正在考慮把 synthetic data 納入研究設計，可以先問自己三個問題：

1. 我現在缺的是資料，還是缺一個可驗證的問題？
2. 我是否有清楚的比較對象與驗證方式？
3. 這批資料生成後，會幫助我理解現實，還是只讓模型更好看？

當你能回答這些問題時，synthetic data 才會是工具，而不是捷徑。

在 Minecraft 裡，你可以一夜蓋城。
在研究裡，你要先確定那不是空中樓閣。

synthetic data 不是不能用，它只是要求你——

比使用真實資料時，更清楚自己在做什麼。

這正是圖書館能陪你一起做的事：
從資料來源、研究設計到方法選擇，讓你不是「生成很多東西」，而是知道，哪些東西值得被生成。

[參考文獻]

Raghunathan, T. E. (2021). Synthetic data. Annual Review of Statistics and Its Application, 8, 63–87. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-040720-031848

Goncalves, A., Ray, P., Soper, B., Stevens, J., Coyle, L., & Sales, A. P. (2020). Generation and evaluation of synthetic patient data. BMC Medical Research Methodology, 20, 108. https://doi.org/10.1186/s12874-020-00977-1

Giuffrè, M., & Shung, D. L. (2023). Harnessing the power of synthetic data in healthcare: Innovation, application, and privacy. npj Digital Medicine, 6, 55. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00927-3

推廣組 柯文仁 / 本文搭配ChatGPT進行寫作輔助。

這篇文章 在 Minecraft 裡扮演創世神，不代表… 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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 Learning」下的四篇核心文獻。藉此得以窺見 AI 介入學習歷程時的關鍵實務問題：AI 如何在複雜環境中協助人們「導航」，而非僅是加速？

這與現今使用 AI 輔助論文撰寫的情境高度相似。當學術發展節奏變快、面對巨量文獻衝擊時，我們是否還能清晰地知道自己在做什麼，而不致迷失方向？

如果你是研究生，你大概很熟悉這個狀態：

你其實有在做事。
你也不是在滑手機。
你甚至真的有打開論文檔案。

但兩小時過去，你完成的成果只有一句：「我好像哪裡怪怪的，但我說不出來是哪裡。」

恭喜你，你不是不會寫論文，你只是進入了研究生最常見、也最難解釋的狀態：

不知道自己現在在幹嘛。

而當研究生處在這種狀態時，往往會開始期待 AI 帶來某種救贖，好像只要再問一次、再貼一段，事情就會自己往前走。

但現實是，目前的 AI 不是救世主，更不是 T-800，可以穿越時空回去解決祖父悖論。

畢竟，這裡真正需要被處理的，是文獻與問題本身，而不是坐在電腦前、已經在懷疑人生的研究生。

第一關：你以為你寫不出來，其實你只是卡在「現在這段是要幹嘛」

在探討 AI 與自適應學習的研究中，Alshammari、Anane 與 Hendley（2021） 提出一個很不浪漫、但非常現實的觀點：

學習系統真正該做的，不是丟更多內容，而是幫學習者搞清楚「自己現在卡在哪個階段」。

翻成研究生白話文就是：

👉 很多時候你不是不會寫，而是不知道這一段是在鋪路、立論、還是收尾。

於是你就會看到這種經典災難畫面：

• • 背景寫得像討論
  • 討論寫得像心得
  • 心得寫得像日記

這時候，AI 最有用的功能不是「幫你生一段」，而是像一個有點煩、但很誠實的同學，一直問你：

「欸，所以你這一段，是要說服誰？」
「這是主張，還是你只是在暖身？」

如果你能回答這些問題，你就已經比昨天那個只會重排段落順序的自己，前進了一點點。

第二關：AI 不是家教，而是幫你在論文裡少迷路

在討論高等教育中的個人化與混合式學習時，Alamri、Watson 與 Watson（2021） 提出一個非常現實、也非常不浪漫的觀點：

高等教育的學習，本身就是一個高度複雜、選項過多、容易讓人迷失方向的系統。

他們關心的，並不是怎麼讓學生「學得更輕鬆」，而是：在資訊、任務與選擇爆炸的情況下，學習者是否還知道自己現在「該往哪裡走」。

如果把這個描述直接搬到研究生的論文寫作現場，你會發現幾乎一模一樣。

因為寫論文時，你同時要面對：

• • 不同資料庫、不同學派、彼此還會打架的文獻
  • 一堆你「覺得好像都該寫」，但不知道先後順序的想法
  • 以及那個每天都會出現的問題：「我現在這一段，到底是在鋪路，還是在立論？」

這時候，AI 真正能幫上的忙，其實不是幫你「生出一段文字」，而是協助你把這個混亂的現場，先整理出方向感。

例如，它可以幫你反覆確認幾個關鍵問題：

• • 你現在卡住的，是文獻真的不夠，還是研究問題還沒想清楚？
  • 你接下來該做的，是繼續找資料，還是回頭重讀已經找過的文獻？
  • 你蒐集到的這批文獻，現在比較像是在支撐背景，還是在回應研究問題？

像 一些有RAG功能的AI 工具，特別擅長在「已經有一批文獻」的前提下，
協助你做跨文獻的歸納、對照與重點提取；而圖書館所提供的資料庫與研究支援服務，則能在更前端，幫你精準鎖定真正值得被納入分析的核心文獻。

在這樣的分工下，AI 扮演的是一種「學習指引（learning guidance）」的角色——不是替你完成學習或寫作，而是讓你在這個高度複雜的系統裡，少迷路一點，少花時間做「其實還不用現在就做的事」。

第三關：論文不是單機 RPG，一個人硬撐真的很容易翻車

在 Sajja 等人（2024） 討論 AI 學習助理的研究中，他們反覆強調一個核心概念：

學習需要的是「持續回饋」，而不是偶爾出現的神來一筆。

因為現實是：你寫論文的時候，大多時間是沒有即時回饋的。

教授很忙。
同學也在撐。
而你自己，往往是那個最努力、但也最不可靠的評估者。

很多研究生卡關，並不是因為能力不足，而是因為太長時間處在「不知道自己目前寫到哪裡」的狀態。

在這種情況下，把 AI 當成一個持續存在的回饋節點，反而是一種比較不耗精神的策略。

它不需要是權威，也不需要是正確答案來源，比較實際的角色反而是：

• • 一個能定期幫你確認：「我這一段現在在幹嘛？」的外部視角
  • 一個可以反覆閱讀你目前文本、指出重複、跳躍或自相矛盾的「第一讀者」

這樣的使用方式，並不是偷懶，而是讓論文進度不必完全依賴意志力與情緒撐場。

如果你對未發表內容的資料安全有所顧慮，選擇離線或地端部署的 AI 工具，也是一種更安心的做法。
重點不在於工具本身，而在於：你是否為自己的寫作流程，補上一個「不會消失的回饋來源」。

第四關：AI 可以導航，但方向盤真的還是在你手上

在 Rai 等人（2024） 的個案研究中，他們觀察 AI 被實際導入專業決策與工作流程時，反覆出現一個關鍵前提：

AI 是否有幫助，往往不取決於它有多聰明，而是人類是否清楚界定它的角色與邊界。

這個提醒翻成研究生版警世明言，大概會變成這樣：

• • AI 很會講話，但不一定知道你這個領域現在在吵什麼
  • AI 很會整理，但有時候會把錯的東西整理得很順
  • AI 很會「看起來合理」，但那不代表你家老闆會點頭

問題從來不在於「能不能用 AI」，而在於你是不是把該由研究者承擔的判斷，默默交給了工具。

所以，一個比較不會讓你之後想燒掉論文的使用原則是：

把 AI 當導航，不要當自動駕駛。

它可以提醒你前方有沒有死路、哪裡看起來怪怪的，但「研究問題是否成立」、「這樣的論證是否合理」、「這個結論你敢不敢簽名」，方向盤真的還是在你手上。

陪你做研究的真心話

如果你現在寫論文寫到開始懷疑自己是不是不適合做研究，請先冷靜一下。

很多時候，你不是能力不夠，你只是缺少一個不會嫌你慢、又能提醒你方向的工具。

AI 用得好，不是捷徑，而是少走幾次冤枉路的護欄。

而當你真的想把方向站穩，圖書館的資料庫、主題詞、引用追蹤與研究諮詢，
才是讓你不只是「找到東西」，而是知道自己為什麼要找這些東西的地方。

對研究生來說，能少幾次凌晨三點的「我到底在幹嘛」，這樣就已經很夠用了。

[參考文獻]

Alamri, M. M., Watson, W., & Watson, S. L. (2021). Learning technology models that support personalization within blended learning environments in higher education. TechTrends, 65, 62–78. https://doi.org/10.1007/s11528-020-00530-3

Gligorea, I., Cioca, M., Oancea, R., Gorski, A.-T., Gorski, H., & Tudorache, P. (2023). Adaptive learning using artificial intelligence in e-learning: A literature review. Education Sciences, 13(12), 1213.  https://doi.org/10.3390/educsci13121216 

Demartini, C. G., Sciascia, L., Bosso, A., & Manuri, F. (2024). Artificial intelligence bringing improvements to adaptive learning in education: A case study. Sustainability, 16(3),  https://doi.org/10.3390/su16031347

Sajja, R., Sermet, Y., Cikmaz, M., Cwiertny, D., & Demir, I. (2024). Artificial intelligence-enabled intelligent assistant for personalized and adaptive learning in higher education. Information, 15(10), 596. https://doi.org/10.3390/info15100596

推廣組 柯文仁 / 本文搭配ChatGPT進行寫作輔助。

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