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，應該能幫忙整理、分析、寫稿，那我不就輕鬆愜意了？但真的說要把 AI放進研究流程中的時候，很多人又會立刻打退堂鼓。不單單是擔心技術門檻，還有另一種更深的憂慮：到底是我在做研究，還是在幫 AI 收拾爛攤子？

這種憂心其實很正常。因為一般對於 AI 做研究的討論，常常還停在功能面的使用，例如摘要、翻譯、潤稿、排格式等。但在《從勞動到協作：利用 AI Agent 擴增台灣人文社會科學研究視野的方法論實驗》(From Labor to Collaboration: A Methodological Experiment Using AI Agents to Augment Research Perspectives in Taiwan’s Humanities and Social Sciences) 這篇文章中，真正想處理的不只是 AI 能不能幫你做某一件事，而是更進一步的問題：AI 能不能被放進完整研究流程裡，成為研究協作的一部分？而且作者也明講，既有 AI 輔助研究的討論，多半來自工程與自然科學，針對人文社會科學的方法論探索其實相對不足。

真正的問題，不是 AI 會不會幫忙，而是研究流程有沒有被想清楚

這篇文章最值得注意的地方，是它不是一篇單純的工具介紹文，也不是在替某個平台打廣告。作者把它定位成一個方法論實驗：重點不是使用 AEI ( Anthropic Economic Index ) 台灣資料本身分析出了什麼，而是先設計一套 AI Agent 協作 workflow，再實際跑一次，檢驗這套方法到底能不能成立、邊界在哪裡、哪些地方能分工、哪些地方不能失守。

換句話說，資料是操作素材，真正的主角其實是方法本身。作者也講得很清楚：這份實作比較接近方法示範 ( method demonstration )，不是要直接對AI 使用行為做因果解釋。這個立論觀點的切入值得注意，因為它把焦點從「AI 幫你省多少時間」往前推了一步，變成：研究流程到底能不能被重新安排？

原文是在示範怎麼把技術門檻降低

這篇還有一個很實際的地方，是它沒有把 AI 協作寫成只有理工背景才玩得動的高階應用。原文選用的操作介面是 Claude Code，作者選它的理由很直接：它是瀏覽器型的研究協作環境，可以用自然語言下指令，不必先安裝 Python，也不必先學命令列。研究者只要連接 GitHub、進入對應環境，就能驅動 AI Agent 去讀檔、分析、畫圖、整理文字。

這裡最有意思的，不是「所以大家快去訂閱某個工具」，而是它讓人看到一件更方法論的事：有些你以為非得先跨過的技術門檻，其實可以透過介面設計和工作流程設計，變得沒有那麼高。對於沒有程式背景的人文社會科學研究者來說，問題未必是「我能不能先變工程師」，而比較像是：「我能不能先學會怎麼跟 AI 分工，並且知道哪裡一定要自己把關。」

原文先畫出七個階段，再談怎麼分工

這套工作流程一共有七個階段：研究規劃與 Agent 設定、文獻蒐集、文獻分析、資料理解與探索、資料分析與視覺化、論文寫作、參考文獻管理。

這七步給讀者最重要啟發，並非是把研究流程切得細碎，而是提醒我們：研究本來就不是只有「找資料」和「寫文章」兩個項目。其實還有一連串可以拆解、分工、檢查的工作項目，只是過往常常把這些工作，概括全部成為一句「反正研究就是很累很雜」而已。

比七個步驟更值得注意的，是背後的三個方法原則

這是一個更值得注意的部分，在於它用三個原則把這套工作流程建構起來。

第一個是任務模組化。
研究流程要拆成清楚的子任務，而不是整包丟給 AI，不能像是在跑研究副本，卻直接開啟自動戰鬥，然後期待 AI 順便幫你推完主線。

第二個是人機分工。
AI 負責資訊檢索、資料處理、格式整理、文字初稿等執行性工作；研究者則保留研究問題設定、理論詮釋、倫理決策與最後內容品質的把關。

第三個是可驗證性。
AI 的每一步輸出都要能回頭檢查，包含 prompt、原始輸出、修正版本與各階段的品質閘門 ( quality gate )。這不只是為了防範 AI 幻覺，也不只是因為 AI 輸出需要審查，而是因為研究本來就不能只靠「感覺差不多」來結束。

研究現場不是只有「全交給 AI」和「全部自己來」

原文還整理出三種操作模式：「直接執行型 ( direct execution )」、「迭代修正型 ( iterative refinement )」、「人類主導型 ( human-led )」。簡單說，「直接執行型」是AI Agent 根據明確指令完成任務，人類的介入主要集中在確認並審查產出品質；「迭代修正型」是 Agent 先產出初稿，再經過人類多輪修正；「人類主導型」則是分析方向與判斷邏輯由人決定，Agent 只負責執行。

這三種模式很重要，因為它們比「能不能用 AI」更接近研究現場，AI 協作不會只有兩個極端－「全部交給AI」或是「這些AI都不要碰」，真正常見其實是各種混合型分工。其中「人類主導型」普遍存在於各階段，是整個流程裡非常核心的機制。 也就是AI 在很多結構化任務上的確能幫上忙，但一碰到研究問題怎麼定、理論怎麼接、脈絡怎麼判讀、倫理上能不能這樣做，最後還是得由研究者親自上陣。

真正不能外包是「判斷」

文章中並沒有把「人類不可取代」講成一句口號，反而把這些不能外包的部分，仔細整理成分作四類：研究問題設定、理論詮釋、脈絡化判斷、倫理反思。AI 或許能協力分擔大量執行層工作，但不能替你決定什麼值得研究，也不能替你承擔研究判斷。

所以還是陪你做研究的那句老話：AI 可以產生文字，但不能承擔責任。

但這套工作流程並不是萬靈丹…

如果這篇最後寫成「放心吧，AI 已經可以接手人社研究」，那反而啟人疑竇，文中也確實承認，這套工作流程目前主要是在二手資料、描述性分析的情境裡驗證可操作性；如果是原創理論建構、深度詮釋型質性研究、敏感個資研究，或需要即時田野互動的研究類型，適用性都有所侷限。

這種誠實的論述，讓這篇文章不像在喊口號，而比較像是在研究現場跌過幾跤之後，回頭整理出來的方法筆記。而且作者也沒有把 AEI 台灣資料分析當成可有可無的背景板。原文把完整分析結果放在 Appendix A，讓讀者可以回頭評估與復現：這套 AI 協作流程最後到底產出了什麼品質的內容。也就是說，這篇不只有提出方法，還把方法跑出的實際結果攤開來給人檢查。

陪你做研究的最後

所以這篇文章真正帶給人文社會科學研究者的，並不是「快去學 AI」，也不是「AI 會幫你搞定一切」。它更像是在提醒：如果 AI 要進研究，真正需要被重新設計的，從來不只是工具使用，而是研究流程本身。

你不需要先變成工程師，才有資格開始用 AI 做研究。但你確實需要比以前更清楚：哪些工作可以借力，哪些判斷不能外包，哪些流程不能失守。

參考文獻

Huang, Y.-C. (2026). From labor to collaboration: A methodological experiment using AI agents to augment research perspectives in Taiwan’s humanities and social sciences [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.17221

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 你不是要先變工程師，才能用 AI 做研究 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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。

「我是不是要先想到一個研究題目？」

但實際上，大多數研究題目並不是突然出現的靈感，而是在閱讀文獻與理解研究脈絡的過程中逐漸形成。

例如，一位對城市環境議題有興趣的研究生，可能一開始只是關心一個問題：
城市中的綠地是否真的能改善居民的心理健康？

當他開始查找相關研究後，會發現不同領域其實有許多不同的討論方式。例如，有些研究關注綠地的面積，有些研究討論居民使用綠地的頻率，也有研究從城市設計或社區環境的角度來討論。

透過持續閱讀文獻，研究者會逐漸理解這個議題的研究脈絡，也開始思考：

在這些研究之中，是否還有值得進一步探討的問題。

研究題目的形成，往往正是在這樣的探索過程中慢慢出現。

在多數情況下，研究發想並不是一次完成，而是經過幾個逐步聚焦的階段。

研究題目通常從一個「興趣」開始

研究通常從對某個議題的興趣開始。例如，有人可能關注城市環境、公共健康或教育政策等問題。不過，這樣的興趣通常還比較廣泛，也還不足以形成一個明確的研究題目。

因此，研究者需要把原本的興趣逐漸轉化成可以探討的研究問題。

例如，原本的興趣可能是「城市綠地與心理健康」，進一步思考後，可能會轉化為：

城市中的綠地是否影響居民的心理壓力？

透過這個過程，研究方向會逐漸聚焦，也更容易找到後續需要閱讀的文獻。

閱讀文獻，開始看見研究領域的樣子

當研究者開始查找與閱讀相關文獻時，往往會發現同一個議題可能有不同的研究角度。

例如，有些研究可能從心理學角度討論壓力與情緒，有些研究可能從公共健康角度分析人口層級的健康資料，也有研究從城市規劃的角度探討都市空間設計。

透過閱讀這些研究，研究者可以逐漸了解：

• 目前有哪些研究
• 不同研究之間有什麼差異
• 研究之間如何彼此連結

這個過程能幫助研究者逐漸建立對整個研究領域的理解，也為後續的研究發想打下基礎。

在這個階段，學術資料庫提供可靠的文獻來源，而研究者則透過閱讀與比較來理解研究脈絡。

在文獻中看見仍然值得探討的問題

當研究者逐漸理解研究領域的主要方向後，往往會開始注意到一些仍然值得進一步探討的問題。

例如，在城市綠地與心理健康的研究中，許多研究可能關注綠地的「面積」，但較少討論居民是否能夠「方便地使用」這些綠地。

這樣的觀察可能形成新的研究方向。

不過，需要注意的是：

看見研究缺口並不代表研究題目已經確定。

研究者仍然需要進一步判斷這個問題是否適合自己的研究。

研究題目是慢慢「長出來」的

在形成研究題目前，研究者通常還需要思考幾個問題，例如：

• 是否有合適的資料可以分析
• 是否有適合的方法可以回答這個問題
• 是否能在研究時間內完成

透過這些判斷，研究者才能逐漸把原本模糊的研究方向轉化為一個可行的研究題目。

例如，原本的問題可能進一步聚焦為：

城市綠地的可及性是否影響居民的心理壓力？

在這個過程中，研究題目往往是透過不斷閱讀文獻、比較不同研究，以及反覆調整研究問題後逐漸形成的。

AI與資料庫如何協助研究發想

在研究發想的過程中，學校提供的學術資料庫及其中整合的 AI 功能，可以幫助研究者更快整理文獻與理解研究趨勢。相較於一般通用型 AI，這些建立在學術文獻資料庫上的 AI 工具，通常是以大量學術出版資料為基礎進行分析，因此更適合用來探索研究主題與觀察研究領域的發展方向。

例如，部分資料庫已提供能以自然語言提問的 AI 助手，協助研究者快速整理某個研究主題相關的文獻，並透過主題關係、研究趨勢或文獻脈絡的分析，幫助使用者更快掌握一個研究領域的大致樣貌。

有了這些權威學術資料庫與 AI 工具的協助，研究者可以更有效率地：

• 探索研究主題
• 理解文獻脈絡
• 觀察研究趨勢

然而，研究題目的形成仍然需要研究者透過閱讀、比較與判斷逐步建立。

AI 可以幫助我們更快看見研究領域的地圖，而研究者則負責在這張地圖上提出真正值得探討的問題。

如果想了解更多關於研究工具與資料庫的應用，歡迎參考圖書館整理的研究資源文章：圖書館陪你作研究

推廣組 巴詠淳 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 研究題目不是突然想到的：研究發想是一個探索過程 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

從研究缺口的概念出發、
學習如何從一句研究問題開始拆解主題、
建立有效的關鍵詞與檢索策略，
並進一步理解跨領域文獻之間的語言與脈絡差異。

到了這一步，多數研究生會遇到一個新的問題：

我已經找到一些可能的研究缺口了，但這些缺口，真的值得做嗎？

這正是本篇要處理的研究流程階段── 驗證研究缺口（validation of research gap）

這一步在研究流程中的位置

當你已經能透過資料庫（例如 Web of Science、IEEE Xplore），
或圖書館提供的 AI 文獻分析工具（例如 WoS Research Assistant、AI 研究助理）快速掌握研究趨勢時，系統通常會透過主題分析、趨勢整理與文獻分群等功能，幫你看到：

• 主題分布
• 研究熱點
• 方法集中區
• 可能的研究缺口

這些資訊非常有價值，但它們仍然只是整理後的結果。

因此，第 5 篇的任務，不再是「找出更多缺口」，
而是進一步判斷：

➡️ 在這些可能的方向中，哪一個是「值得你做」的研究缺口？

驗證研究缺口的 3 個關鍵步驟

這個判斷過程，可以拆解為三個連續的研究步驟：

Step 1｜回到原始文獻：確認缺口是否真的存在

第一步，是回到文獻本身。

不論研究缺口是來自資料庫分析、AI 整理，或你自己的閱讀觀察，
都需要回到原始研究去確認：

• 代表性文獻是否已經處理這個問題？
• 高被引研究是否已有相關發展？
• 作者是否已在 discussion 中提到未來研究方向？

在這個階段，你要驗證的是：

這個缺口，是「完全沒有人做」，
還是「已經有人做，但存在情境或方法限制」？

這兩者在研究價值上是不同層次的缺口。

Step 2｜分析方法與限制：判斷缺口的研究價值

接下來，你需要把焦點從「有沒有做過」轉向：

 ➡️ 為什麼還沒被完整處理？

這時候需要進一步檢視文獻的研究設計，例如：

• 樣本是否侷限於特定族群或場域？
• 方法是否只適用於特定情境？
• 評量工具是否存在限制？
• 結論是否建立在某些假設之上？

你可能會發現：

原本以為是「主題型缺口」，
其實是來自於：

• 方法限制
• 資料取得困難
• 評量方式不足

這樣的缺口，通常更具有研究深化的價值。

Step 3｜情境化判斷：這個缺口是否適合你的研究位置

最後一步，是將缺口與你自身的研究條件連結。

AI 或資料庫能指出「哪裡還有研究空間」，
但研究者必須進一步問：

• 我是否有能力處理這個研究方法？
• 我是否能取得相應的資料？
• 這個問題是否符合我的理論架構與研究目標？

如果一個缺口：

✔ 同時具有研究價值
✔ 且你具備處理條件

它才真正成為一個可行的研究題目。

流程示例：從文獻分析到研究判斷

以下用一個理工跨教育應用的例子說明整個流程。

研究情境
你關心的主題是：

大型語言模型在程式設計學習中的輔助效果，
是否會影響初學者的除錯能力？

透過 Web of Science 或 IEEE Xplore 的檢索與分析功能，你觀察到：

• 多數研究集中於短期實驗設計
• 研究對象多為單一課程或單一學校
• 評量方式以自陳問卷為主
• 長期學習成效與除錯策略研究較少

這些都看起來像是「研究缺口」。

但研究流程的下一步，不是直接選一個來做，而是開始驗證。

Step 1｜回到文獻

你回頭閱讀代表性文獻後發現：

其實已有少數研究開始討論除錯能力的變化，
但樣本集中於單一國家或單一教育體系。

➡️因此，缺口從「完全沒有研究」轉為「缺乏跨情境驗證的研究」

Step 2｜分析方法

進一步檢視研究設計後你發現：

多數研究以自陳問卷評估學習成效，
缺乏對程式碼品質或除錯行為的客觀評量。

➡️ 此時缺口轉化為「評量方法不足的研究空間」

Step 3｜情境判斷

最後你評估自身條件：

• 你可取得跨校課程資料
• 你具備程式碼分析或學習分析方法

那麼這個缺口就不只是存在，
而是可以轉化為一個具體研究設計：

在不同教學情境下，大型語言模型輔助對初學者除錯能力的長期影響

這三個步驟的核心價值

許多研究生在這個階段常見的困惑是：

「我有題目，但不知道有沒有值得做的研究缺口」

透過這三個步驟，你可以把問題轉化為：

1. 這個缺口是否真的存在？
2. 這個缺口的價值來自哪裡？
3. 這個缺口是否適合我的研究條件？

這三個問題，正是從「AI 提示」走向「研究判斷」的關鍵轉換。

小結：驗證，是研究成熟的開始

AI 工具與資料庫分析，確實讓我們更容易看到學術地圖中的空白區域。

但研究的關鍵，並不在於「看到缺口」，
而在於：

判斷哪一個缺口，值得你投入時間與研究資源。

驗證研究缺口，是研究流程中的一個關鍵節點，
也是研究者開始建立判斷力與研究定位的時刻。

在下一篇文章中，我們會把前面幾篇的內容串起來，
從研究題目開始，一路整理到文獻脈絡與缺口驗證，

把這一整段研究發想的歷程，整理成一條更清楚、可操作的流程路徑。

參考文獻

1. Kuper, A., Lingard, L., & Levinson, W. (2008). Critically appraising qualitative research.
2. Kitchenham, B. (2004). Procedures for Performing Systematic Reviews.
3. Booth, A., Sutton, A., & Papaioannou, D. (2016). Systematic Approaches to a Successful Literature Review.
4. Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (4th ed.)

推廣組 巴詠淳 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 從 AI 提示到研究判斷：驗證研究缺口的 3 個關鍵步驟 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

推廣組 柯文仁 / 本文搭配 AI 工具進行寫作輔助。

這篇文章 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」？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

隨著跨域研究逐漸成為學術研究的重要趨勢，研究者不僅需要找到相關文獻，更需要理解不同學門如何看待同一個議題。對許多剛開始進行文獻探索的研究生而言，真正的挑戰往往不是「找不到資料」，而是「不知道這些文獻之間的差異代表什麼」。

以「數位落差」為例：同一議題，不同研究視角

例如，一位關心教育與科技議題的研究生想探討「數位落差是否影響學習機會」。在資料庫中搜尋 digital divide 相關文獻時，他很快發現這個主題同時出現在資訊領域與社會科學領域，但研究焦點並不相同。

在資訊與資訊管理相關研究中，「數位落差」常被理解為技術可近性的問題，例如網路基礎建設、設備取得、連線品質或使用頻率。研究者可能分析不同地區的網路使用情況，或提出改善技術可近性的解決方案。

然而在社會科學與教育研究中，「數位落差」往往被視為社會不平等的一部分。研究者關注的不只是「是否能使用科技」，而是「不同族群是否能有效利用科技取得學習與發展機會」，並透過問卷調查、長期追蹤或政策分析等方式理解家庭背景、教育資源與數位素養的影響。

同樣是「數位落差」，不同學門卻在回答不同的問題：資訊領域關心技術可近性與系統設計，而社會科學更關注科技使用與社會機會之間的關係。理解這些差異，往往比單純找到更多文獻更重要。跨域文獻探索同時也是逐步理解不同學門如何建構知識的過程。

跨域研究真正的門檻：理解學門的問題意識

跨域研究真正的困難往往不在於找到足夠的文獻，而是在於理解不同學門如何看待同一個問題。即使使用相同關鍵詞搜尋資料庫，不同學門的文獻仍可能建立在不同的問題意識與研究傳統之上。

在資訊領域中，研究往往傾向將問題轉化為可以被測量或建模的技術問題；而在社會科學與教育研究中，研究者則更關注科技使用背後的社會脈絡與人類經驗。這些差異不只是研究方法的不同，也反映了各學門對「什麼是重要問題」以及「哪些資料可以支持研究結論」的理解方式不同。

因此，跨域研究的第一步並不是急著整合文獻，而是先理解各學門如何描述與解釋同一個議題。當研究者能辨識這些差異時，文獻探索就成為理解知識脈絡的過程，也能幫助研究者更清楚定位自己的研究問題。

AI 作為理解文獻脈絡的工具

當研究主題涉及不同學門時，文獻數量往往快速增加，研究者也更容易在大量資料中迷失方向。此時，AI 輔助的文獻探索工具可以扮演「理解研究脈絡」的角色，而不只是加快搜尋速度。

以 Web of Science Research Assistant（WoS RA）為例，AI 可以協助整理某一研究主題的文獻分布，讓研究者觀察相關研究主要集中在哪些學門、關注哪些子議題，以及不同領域之間的研究關聯。透過這樣的整理，研究者更容易看見同一議題在不同學門中的研究焦點與發展方向。

這類工具的價值不在於提供研究結論，而是在文獻探索初期幫助研究者建立對研究領域的整體理解。AI 更像是一張協助閱讀文獻地圖的工具，在進入細部閱讀前幫助研究者理解研究領域的輪廓。

若想實際嘗試透過文獻探索工具觀察研究主題在不同學門中的分布，可以從本館提供的 Web of Science Research Assistant 開始探索。

跨域研究的下一步：回到文獻與研究判讀

跨域研究不只是整合不同領域的文獻，而是理解不同學門如何思考同一個問題。AI 工具可以協助研究者更快看見研究結構，但研究品質仍取決於研究者如何閱讀原始文獻、理解研究方法，並判斷不同研究之間的關聯與限制。這些判讀與驗證的過程，正是研究不可被取代的部分，也是研究者需要持續培養的能力。

延伸閱讀

1. Repko, A. F., & Szostak, R. (2020). Interdisciplinary research: Process and theory (4th ed.). SAGE.
2. Becher, T., & Trowler, P. R. (2001). Academic tribes and territories: Intellectual enquiry and the culture of disciplines (2nd ed.). Open University Press.

推廣組 巴詠淳 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 跨域研究不迷路：看懂不同領域如何討論同一個問題 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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。

很多研究生都有過這樣的經驗：研究題目明明看起來很清楚，關鍵詞也想了一長串，但實際搜尋時，結果卻不是太少，就是太雜，怎麼調整都不太對勁。

於是開始懷疑自己：是不是英文不夠好？是不是關鍵詞下得不夠多？是不是還少了某個「正確答案」？

但實際上，問題往往不在努力程度，而在於一個更根本、也更容易被忽略的地方——
你還沒有把研究問題，轉成學術社群正在使用的語言。

與傳統搜尋多半只呈現一長串結果清單不同，有些研究輔助工具會進一步整理文獻中常一起出現的概念與詞彙關係，讓研究者不只是看到「有哪些文章」，而是能觀察「這個研究領域通常如何組織與描述這些概念」。

為什麼我怎麼下關鍵詞都怪怪的？

初學者在設定關鍵詞時，最常見的其實不是「沒想法」，而是卡在幾個相似的狀況：
用直覺翻譯的英文詞，卻發現搜尋結果零散；或把想到的相關詞全部丟進去，反而找不到重點，於是反覆調整，卻始終不知道問題出在哪裡。

這些狀況的共通點是：關鍵詞仍從「我怎麼想」出發，而不是從「學界怎麼說」出發。

因此，檢索策略真正要做的第一件事，往往不是增加關鍵詞數量，而是校正語言。

別急著搜：先看看學界都怎麼說

在建立檢索策略之前，有一個很關鍵、卻常被忽略的步驟——
先停下來看看：這個研究主題，在學術文獻中究竟是如何被描述的。

當你把一個研究主題放進能協助探索文獻語言的工具時，真正有價值的往往不是「它給了你哪些關鍵詞」，而是它讓你看見學界如何描述這個主題。透過主題關係的呈現方式，你可以觀察到哪些詞彙經常圍繞著研究主題一起出現、哪些概念在文獻中佔有較高的討論比例。

這些經常一起出現的詞，其實反映的是學術社群在討論該議題時，慣用的說法與語脈，而不只是某位研究者個人的用詞選擇。

對研究者而言，這樣的觀察有助於從「我覺得這樣講很合理」，轉向理解「學界通常是怎麼談這個問題的」，也為後續調整檢索策略提供一個更貼近實際文獻語境的起點。

關鍵詞不是越多越好，那到底該怎麼取？

不過，這裡有一個很重要的提醒：
看到很多相關詞，不代表你就該全部收進檢索式。

關鍵詞選得太窄，搜尋結果看起來很精準，卻可能錯過重要文獻；反過來，詞彙選得太寬，又容易被大量不相關結果淹沒。

這也是為什麼，關鍵詞從來都不是一份「越完整越好」的清單，而是一連串研究者主動做出的語言選擇。
你選擇使用哪一組詞，其實同時也在選擇——你想站在哪一個研究視角說話，又希望和哪一群研究者對話。

因此，檢索策略的重點，從來不是把所有可能的詞都納入，而是判斷哪些詞真正對應你的研究問題，哪些詞可能會把你帶往不同的研究方向。

跨領域卡關，其實是語言沒對齊

很多新手會以為，關鍵詞的問題在於「想得不夠多」。
但更常見的情況是：你正在用某一個學門的語言，去找另一個學門正在討論的問題。

舉例來說，若研究主題是「遠距辦公」，在不同學門中，常見的用語就可能不一樣：
在商管研究中，常見的是 remote work；
在社會或心理學文獻中，則可能使用 telecommuting；
而在資訊相關研究裡，討論重點有時會轉向 virtual collaboration。

這些詞彙看似都在描述相似的現象，但實際上對應的研究問題、方法與關注重點並不相同。

因此，你下的關鍵詞，會直接影響你更容易找到哪一類方法、哪一種研究設計、哪一種研究目的。

也正因如此，把關鍵詞視為「研究立場」來看，會更接近實際情況。你選擇的不是一個中性的詞彙，而是一種觀看問題的角度——你要用哪一組語言，去貼近你真正想回答的研究問題？

AI 工具能幫你更快看見這些語言差異、補上你原本沒想到的說法；但真正讓檢索策略變得有效的，仍然是研究者的判斷。

給下一次搜尋前的三個提醒

在你下一次調整關鍵詞之前，不妨先停下來問自己三個問題：

• 這個詞，是我自己的說法，還是學界常用的語言？
  
• 如果換一個學門，會不會有另一套描述方式？
  
• 我現在下的關鍵詞，真的對應到我一開始想研究的那個問題嗎？
  

當你開始用這樣的方式思考關鍵詞，檢索策略就不再只是「找資料的技巧」，而會成為研究流程中，幫助你釐清方向的一部分。

延伸閱讀：

1. Web of Science Research Assistant 實用技巧 Clarivate Blog. (2024). Useful tips for Web of Science Research Assistant.
2. 監控複雜文獻：更聰明的領先方式 Clarivate. Monitoring complex literature: A smarter way to stay ahead.
3. 學術語言在不同研究領域的變異分析 Zhou, P., Chen, M., Chang, K. W., & Zaniolo, C. (2018). Quantification and Analysis of Scientific Language Variation Across Research Fields. arXiv preprint arXiv:1812.01250. 原文連結

推廣組 巴詠淳 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 關鍵詞不是越多越好：如何建立有效的檢索策略？ 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。