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。搜尋結果雖然很多，但卻不代表已涵蓋研究問題的所有面向，就像是每份報告皆附有參考文獻，但卻不代表每一篇資料都具有相同的參考價值。

在AI時代中，當研究者逐漸把文獻蒐集與整理的工作交給 AI，我們更應理解：學術搜尋系統各自看見了什麼，又遺漏了什麼？

在哪裡搜尋，本來就是研究方法的一部分

Gusenbauer（2022）比較 56 種學術搜尋系統，發現各平台在學科涵蓋、資料規模與檢索功能上存在明顯差異。若研究者已經知道要找哪一篇文獻，使用收錄紀錄較多、涵蓋學科較廣的學術搜尋系統，通常較容易定位該篇文獻，並進一步取到全文；探索新主題時，則需要能支援引用追蹤與延伸發現的系統，而系統性搜尋還是必須搭配多個綜合性與專業資料庫。

因此，沒有一個資料庫能同時適合所有研究目的。同一個詞彙在醫學、工程或社會科學中，也可能指向不同概念，需要不同的同義詞、控制詞彙與專業資料來源作為輔助。因此，選擇在哪個資料庫進行搜尋，不僅是涉及操作上的便利性，也會影響研究者最後看見的知識範圍。

每個資料來源，都畫出不同版本的學術世界

Visser、van Eck 與 Waltman（2021）比較 Scopus、Web of Science、Dimensions、Crossref 與 Microsoft Academic 等資料來源，發現這些系統收錄的資料，在年代、學科、文件類型及引用連結的完整性上各有差異。

但作者並未選出一個「最好的資料庫」，而是強調：理想的書目資料環境應同時具備廣泛的文獻涵蓋，以及能依研究目的進行選擇的彈性篩選機制。多搜尋一個資料庫，意義不只是增加結果筆數，也可能補入原先平台上所欠缺的書籍、會議論文、預印本或特定學科成果。

換句話說：搜尋結果並不是學術世界本身，而是某個資料來源所呈現出來的學術概貌。

開放索引，讓更多研究進入視野

資料來源的差異，也會影響哪些國家、地區與出版模式能被看見。

Maddi、Maisonobe 與 Boukacem-Zeghmouri（2025）以 Directory of Open Access Scholarly Resources (ROAD) 收錄的 62,701 種現行開放取用期刊為比較基準。以 2024 年 5 月的資料而言，OpenAlex 收錄其中 34,217 種，WoS 收錄 6,157 種，Scopus 則收錄 7,351 種；另有近 2.5 萬種 OA 期刊只出現在 OpenAlex。

這項結果並不表示 OpenAlex 已經完整無缺。研究同時發現，三個索引系統仍各有地區與學科代表性的差異。這份結果提醒我們的是：開放索引能讓更多區域性、開放取用及未進入傳統核心索引的成果獲得能見度。

因此，不宜將開放索引與商業資料庫簡化成「品質較差」與「品質較好」的對立。研究者需要的不是尋找唯一正確的平台，而是理解不同來源的收錄範圍與特性，以及它們可以如何互補。

被找到的論文，不一定具有相同的證據價值

然而，擴大搜尋範圍後，新的問題隨即出現：搜尋到的文獻，是否都值得成為研究的基礎？

Parker、Boughton、Bero 與 Byrne（2024）指出，論文工廠( paper mills )會透過製造虛假稿件及販售作者資格牟利，而且已有數以千計的相關稿件成功刊登於經同儕審查的期刊，但許多研究者與讀者仍不熟悉其辨識方式。

當然，這項研究並非表示同儕審查失去價值，而是提醒我們：同儕審查是重要的品質控制機制，卻不是絕對的品質保證。

文獻正式出版於哪本期刊、是否具有 DOI 或被其他研究引用，都不能取代對研究方法、樣本、資料透明度、研究限制，以及更正與撤稿狀態的檢查。多篇文章得到相似結果，也不一定代表證據更強，若其中混入來自論文工廠的文獻或研究誠信存疑的文獻，就更需要逐篇檢查其資料、方法與研究誠信的狀態。

當這些工作交給 AI Agent，問題會消失嗎？

隨著AI Agent 的興起，文獻檢索可能不再侷限於單一平台，而是能跨越商業資料庫、專業資料庫、開放學術索引與 Open Web，自動辨識研究語境、展開同義詞、去除重複資料等步驟，並於獲取檢索結果後，將大量內容整理集結成結構完整的報告。

這樣的發展，確實可能讓研究者在文獻回顧上，找得更廣、整理得更快。但當數千篇資料被濃縮成幾段流暢的文字，另一種更難察覺的資訊過載也可能悄悄地出現，面對以下問題，研究者是否仍有能力回答？

是否知道 AI 實際搜尋過哪些來源？
AI 使用了哪些概念與條件，又排除了哪些資料？
不同研究設計、審查狀態與可信程度的文獻，經過 AI 摘要後，是否會看起來具有相同分量？
如果品質不佳、已被撤稿的或研究誠信存疑的文章，藏進長長的參考文獻清單中，使用者是否仍能察覺？
即使 AI 沒有捏造引用，仍可能把原本差異很大的證據，整理成語氣一致、看似已有共識的結論。

AI 時代不缺整理好的文字，真正稀缺的是能看見問題如何被發現、答案如何形成。

從最小可行的改變開始

建立負責任的 AI 使用或協作習慣，不一定只存在於複雜的研究流程中，最容易實踐的做法，是先把基本規範寫進像是 ChatGPT 等工具的自訂指令中，例如要求 AI 在引用外部資料或研究資料時，清楚標示作者、年份、題名、期刊、DOI 或連結，並以如 APA格式列出參考文獻。這樣的做法，多少能提醒使用者：一段看似完整的回答，仍應有可以回頭查證的來源。

進一步來說，使用者可以把常用的資料整理或蒐集的提示詞，彙整成固定可沿用架構的提示詞、範本或 Skill，例如限定年代、語言、文獻類型與研究設計等，並要求 AI 分開呈現搜尋結果、篩選依據與彙整結論。與其每次臨時下指令，不如建立一套可重複使用的檢索與彙整流程，讓不同批次的結果更容易比較，也降低因不同提示詞作用，造成 AI 每次提供的結果有過多差異的風險。

不同工具也可以負責不同階段。AI工具所提供的 Deep Research 或AI Agent ，適合協助跨來源蒐集與初步整理；取得全文後，則可透過 NotebookLM 等以指定資料為基礎的 RAG 工具進行摘要、比較與提問。但無論使用哪一種工具，都應確認回答是否能回指原文、引用是否正確，以及 AI 是否曲解了作者的論證。

最重要的仍是 Human-in-the-Loop，也就是讓研究者持續參與判斷。凡是準備納入分析、支撐論點或列入參考文獻的資料，都應回到原文逐篇確認。研究者必須自己閱讀、理解並形成判斷，才能進一步與 AI 追問、比較和討論，而不是直接接受生成結果。

AI 可以協助搜尋、整理與比較，但不能取代研究者理解文獻的過程，唯有經過人的閱讀、判斷與確認，引用的文獻才真正禁得起檢驗。

參考文獻

Gusenbauer, M. (2022). Search where you will find most: Comparing the disciplinary coverage of 56 bibliographic databases. Scientometrics, 127, 2683–2745. https://doi.org/10.1007/s11192-022-04289-7

Maddi, A., Maisonobe, M., & Boukacem-Zeghmouri, C. (2025). Geographical and disciplinary coverage of open access journals: OpenAlex, Scopus, and WoS. PLOS ONE, 20(4), e0320347. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0320347

Parker, L., Boughton, S., Bero, L., & Byrne, J. A. (2024). Paper mill challenges: Past, present, and future. Journal of Clinical Epidemiology, 176, 111549. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2024.111549

Visser, M., van Eck, N. J., & Waltman, L. (2021). Large-scale comparison of bibliographic data sources: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref, and Microsoft Academic. Quantitative Science Studies, 2(1), 20–41. https://doi.org/10.1162/qss_a_00112

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 找到很多文獻之後，我們還看得見答案如何形成嗎？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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，想要稍微討論另一個比較不明顯的問題：如果AI持續進步，AI 幻覺是否就越來越少，那現在所面對的問題是不是就解決了？這個答案可能是「不一定」；因為有些風險並非來自 AI一本正經地胡說八道，而是AI把本來就不平衡的資料世界，彙整成一個看起來十分中肯的論述架構。

AI 幻覺比較像是個跳出來 嚇人的怪獸，仔細檢查都還能夠發現，但偏誤相對更麻煩，它猶如穿著西裝進場，語氣禮貌、條理清楚，還幫你分好三點摘要，但卻字字暗藏玄機。

數位文化平台，不一定等於世界文化全貌

Kizhner 等人（2021）研究 Google Arts & Culture 這類大型數位文化內容聚合平台，提出一個值得注意的概念：數位文化殖民（digital cultural colonialism）；Google Arts & Culture 讓大量藝術與文化內容更容易被接觸，這當然有其價值，不過，當一個平台看起來像「世界文化入口」時，人們可能容易忽略一個事實：這個平台其實也是一個被選擇、被排序、被聚合後的文化呈現。

Kizhner 等人的研究指出，這類平台中的內容分布並不完全平衡，有些國家、機構、城市與文化類型被更充分地呈現，有些文化則相對缺席，或只以較單薄的方式出現；這樣的安排並非基於某種惡意，而可能與參與機構、數位化政策、開放近用條件、國家資源差異、中心城市優勢等的因素使然，當然也與平台本身的編輯與聚合邏輯有關。

也就是說， 這些資料背後存有更深一層的問題：哪些文化被允許以複雜、多元、有歷史層次的樣子出現？哪些文化只被壓縮成幾個容易辨識的標籤？

有些文化被寫成歷史，有些文化被寫成風格。
有些文化被寫成理論，有些文化被寫成素材。
有些文化被允許複雜，有些文化只被允許「很有特色」。

這就不是單純的資料量問題，而是資料如何影響與塑造觀看角度的問題。

AI 不是直接讀世界，而是讀資料裡的世界

當我們使用 AI 整理資料、檔案內容或文獻觀點時，AI 並不是從一個完全中立的位置開始理解資料。它能整理出什麼，往往取決於它接觸過哪些資料、哪些資料比較容易被看見、哪些觀點在既有資料中本來就比較強勢。換句話說，如果資料環境本身已經帶有偏向，AI 在處理資料時，就可能順著這些偏向繼續整理下去，甚至再產生另一層偏誤。更何況，資料本身早就可能有中心與邊陲，有被反覆放大的聲音，也有一開始就比較沉默、比較難被看見的部分。

Kizhner 等人的研究雖然聚焦於數位文化聚合平台，而不是今日一般研究者使用的生成式 AI，但他們提醒了一件很關鍵的事：數位文化殖民與主流知識體系，不只會影響文化資產的研究與取用，也可能影響建立在既有數位資訊環境上的機器學習方法，進一步強化與放大偏誤。換句話說，如果資料環境本身已經不平衡，後續 AI 的整理、分類、推薦或生成，也不會自動變得中立。

但這並非是說 AI 技術一定會存有歧視，也不是說這些平台都帶有惡意，而是：AI 可能會繼承資料世界裡已經存在的偏差，然後用非常流暢的語言，把它整理成看似合理的答案。

這種偏誤不一定很明確，它可能只是把某些特定觀點放在中心，弱化另一個文化觀點；把某些知識寫成標準，把另一些知識寫成例外；把殖民、遷移、掠奪與權力關係，寫成聽起來很中性的「交流」或「影響」；AI提供的結果不一定是幻覺，但它可能已經帶有某種既定觀點。

要注意的是錯置的詮釋框架

因此研究者在審視 AI 輸出時，不能只注意：「AI有沒有講錯或是產生幻覺？」，更要注意：「它可能是從怎樣的視角，進行這件事或這個主題的陳述？」

所以，當我們透過 AI 整理一批文化資料時，使用者應該再多追問：

這些資料是否把某些文化寫得很有歷史層次，卻把另一些文化寫得像單一風格？
資料中是否把某些地區固定成傳統、神祕、異國、地方色彩？
是否把資料缺席誤寫成文化本身不重要？
是否把特定的理論框架，當成可以套用到所有文化的普遍標準？

這些問題並非額外加上政治正確的檢查，而是提升自我研究意識的基本動作，因為在研究裡，偏誤最麻煩的地方，不一定是它明顯錯，偏誤甚至可能有資料根據，整理出來的文句可能通順，甚至看起來很有學術味。但潛藏的問題是這些資料根據本身的出發點是什麼？這套語言又是從怎樣的觀點或地位長出來的？

這也是為什麼 AI 輸出後的人類參與，不應該僅止於「人工確認一下」，HITL（Human-in-the-loop）更不是在最後幫 AI 按一個「看起來沒問題」的讚就了事；真正的人類參與，是在 AI 輸出很順的時候，還能保有警覺，尖銳地追問：這個觀點的基礎，是基於完整的理解，還是某種被過度美化的偏誤？

檔案脈絡與問責，還是要由人守住

Colavizza 等人（2021）討論 archives and AI 時提醒，數位轉型讓檔案越來越像大規模資料組織，AI 也開始進入紀錄管理、組織與取用流程。但檔案工作並沒有因此只剩自動化。來源、脈絡、證據性、信任，仍然是核心問題。人類不只是使用機器推理，也要評估機器的評估。

Jaillant 與 Rees（2023）則從 digital archives 的 AI 應用談到信任（trust）、問責（accountability）、控制（control）與偏誤（bias）。研究中提醒，AI 應用不是只需要運算或工具操作能力，也需要領域知識（domain knowledge），也就是理解正在處理的資料或文獻對象。換句話說，你不能只知道怎麼叫 AI 跑，你還要知道它跑過的是些怎樣的資料。

因此並不是要研究人員「不要用 AI」，在這個AI時代，那就像是把學生的 Wi-Fi 拔掉，通常只會引發最真實的怨念，而是再次提醒：使用 AI 的時候，一定要記得回查來源、理解資料的邊界、並盡可能取得更完整的全文與脈絡，也提醒研究者不要把 AI 的整理當成理解的本身，AI 可以幫你整理，但使用者要負責判斷它整理了甚麼？以及整理掉了什麼。

當 AI agent 學會的是你自己的盲點

最後，除了上述所提及的資料庫、平台與檔案脈絡偏誤之外，若把這樣的問題延伸到 AI agent 逐漸進入研究流程的趨勢下，或許你會先從幾篇文獻中，自己萃取出觀點與論述，之後把這些觀點和寫作方法整理成 prompt，讓 AI 用這套框架處理另一批資料。甚至再進一步，可能把自己的閱讀偏好、分類習慣、理論語彙、寫作格式與判斷規則，整理成一份 skill.md 或 agent instruction，讓 AI agent 每次都用「更像你」的方式協助研究。

這個趨勢當然方便，對使用者來說，AI 不再像第一天上工的研究助理，而是越來越像熟悉你研究脈絡的夥伴；但也正因如此，這個AI agent可能不只繼承你的效率與聰明，也可能承襲你自身的盲點。

我們常以為 AI 的回覆太過AI，欠缺人味是個缺點，但在不久的研究現場，另一個同樣值得警惕的問題可能是：它太像我們了；當研究生把自己 skill.md 化，AI 可能不只是替你處理更多，也可能是穩定且更有效率地，重複忽視你原本就忽視的東西，如果原本的研究視角裡有盲點，那麼這樣的盲點也可能被一起傳承下來。

所以，真正需要被檢查的，已不只是 AI 有沒有幻覺，也不只是資料集有沒有偏誤。到最後，研究者還要回頭問自己：我交給 AI 的那些資料、那套方法或是提示詞（prompt），究竟是在幫我看見更多，還是在更漂亮地複製我原本的視角？

這才是 AI 輔助研究最難、也最值得深思與練習的地方。

不是不用 AI，而是使用 AI 之後，仍然保有能力追問：「這個答案從哪裡來？它替誰說話？它讓誰消失？」以及，最尷尬但最重要的一題——它是不是正在用我的盲點，幫我整理世界？

參考文獻

Colavizza, G., Blanke, T., Jeurgens, C., & Noordegraaf, J. (2021). Archives and AI: An overview of current debates and future perspectives. ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, 15(1), Article 4. https://doi.org/10.1145/3479010

Jaillant, L., & Rees, A. (2023). Applying AI to digital archives: Trust, collaboration and shared professional ethics. Digital Scholarship in the Humanities, 38(2), 571–585. https://doi.org/10.1093/llc/fqac073

Kizhner, I., Terras, M., Rumyantsev, M., Khokhlova, V., Demeshkova, E., Rudov, I., & Afanasieva, J. (2021). Digital cultural colonialism: Measuring bias in aggregated digitized content held in Google Arts and Culture. Digital Scholarship in the Humanities, 36(3), 607–640. https://doi.org/10.1093/llc/fqaa055

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 資料不平衡，會不會變成看不見的 AI 歧視？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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，資料到底可以怎麼來？

Keusch 等人（2024）討論的 data donation，正是這個問題下的一種解方。它不是 Facebook 專屬，而是一種透過使用者本人，把社群平台允許匯出的數位足跡下載下來，再交給研究者分析的資料蒐集方式。

我們都留下數位足跡，但研究者不一定拿得到

由使用者與數位系統互動留下的行為紀錄，就是所謂的 Digital Traces，也就是數位足跡；對傳播與科技研究來說，社群媒體資料很誘人，像是Facebook 可能保存某些世代的社交記憶，而Instagram 更接近日常影像展示，另外 X 可能是公共議題與即時評論的現場，LinkedIn 則偏向職涯網絡與專業身分經營；雖然 Keusch 等人的研究以 Facebook 為例，但放回傳播與科技研究現場，不同平台其實代表不同型態的數位生活

但問題是：在不同平台留下的資料，不代表研究者有辦法拿到，使用者雖有使用歷程，卻也不代表研究者能合法、完整地使用。

過往許多社群媒體研究會仰賴問卷，而不是直接取得數位足跡，直接透過線上問卷詢問使用者：「你一天使用社群媒體多久？」但 Keusch 等人指出，這類自陳資料( self-report )會讓受訪者承擔回憶負擔，而且使用者對使用時間與頻率的估計，常常和較客觀的行為資料不一致，這種回憶負擔多少會產生誤差，就像詢問研究生：「你這週真的讀了幾小時文獻？」大家都會回答，但答案裡通常混合了一點記憶模糊、一點自我安慰，還有一點求生意志。

真正的問題不是有沒有資料，而是資料怎麼來

社群媒體研究不是沒有資料，而是資料常常被平台關在裡面；透過問卷可以問態度、背景與自我認知，但使用時間可能有所誤差；API 可以讓研究者從平台取得結構化資料，但平台可以限制、關閉或改變規則，讓研究設計產生限制與不確定性。追蹤器 ( tracker ) 則可以被動記錄使用行為，但安裝意願、隱私疑慮與樣本偏誤都會跟著出現。

Keusch 等人也提到，社群平台近年越來越限制 API；Facebook API 在 Cambridge Analytica 事件後中止，X ( 原Twitter ) 與 Reddit 的 API 政策變動，也讓許多研究者更難取得資料。至於追蹤器，雖然可以持續記錄行為，但許多使用者對安裝追蹤工具有隱私疑慮，低參與意願也可能造成偏誤。

這時候，data donation 提供了一條不同路徑。

不是研究者直接向平台要資料，也不是在使用者裝置上偷偷裝追蹤器，而是請使用者自己向平台下載關於自己的資料，再在知情同意下分享給研究者；換句話說，資料取得的路徑從「平台中心」稍微轉向「使用者中心」。

Data Donation 是什麼：把平台資料抽屜打開一點

data donation 的基本概念不難理解，也就是使用者向平台請求自己的資料副本，通常稱為 Data Download Packages，簡稱 DDPs。下載後，使用者再把這些資料包交給研究者，研究者便能把它和問卷資料或其他資料連結起來分析。

Keusch 等人指出，這種方法的優點，是研究者不必完全依賴平台 API，也可能取得追蹤器不容易觀察到的平台內使用行為資料；同時，使用者也比被動追蹤器更能控制自己分享哪些資料；這裡需要澄清：data donation 並不是打開整座平台資料倉庫。它比較像是平台允許使用者打開某個「資料抽屜」，再由使用者決定要不要把抽屜裡的東西交給研究者。

因此，data donation 雖然比問卷更接近行為資料，但它不是平台內部資料庫的完整原始資料。研究者拿到的，是平台允許使用者下載、整理、打包後輸出的資料。平台怎麼分類、提供哪些欄位、排除哪些內容，都會影響研究者最後看到的數位足跡。

以 Facebook 為例：Keusch 等人怎麼做？

Keusch 等人的研究，就是用 Facebook 來示範 data donation 這種方法；研究者透過德國的一個線上受訪者樣本庫，邀請符合條件的 Facebook 使用者參與研究；受訪者先回答關於 Facebook 使用行為、一般信任、對大學研究者與 Facebook 的信任，以及隱私顧慮等問題。最後共有 913 位受訪者進入 data donation 分析樣本。

接著，研究者請參與者下載兩種 Facebook DDP；第一種是帳號登入時間資訊；第二種是 Facebook 根據使用者行為判定的興趣主題。參與者下載資料包後，還需要把研究提供的代碼加到檔名，再上傳到資料捐贈平台，讓研究者可以把 Facebook 資料和問卷資料連結起來。

這裡真正值得思考的，不是「Facebook 使用者到底多願意幫忙」，而是：

研究者如何設計一條資料路徑，讓平台裡的使用痕跡，可以在使用者同意下，轉化為可分析、可連結、可檢查的研究資料？

這比單純問「你有沒有用 Facebook」更進一步。研究者想看的，不只是使用者怎麼描述自己，而是平台實際留下了哪些關於使用者的紀錄。

願意，不等於資料真的到手

data donation 最容易被誤會的地方，是以為受訪者只要按下「同意」，研究者就能順利拿到資料；Keusch 等人的研究剛好提醒我們：同意只是第一關。在 913 位符合資格者中，有 725 位表示願意捐出 Facebook 資料，約 79%。但最後只有 345 位成功捐出至少一個可連結的資料包，也就是願意者中的 48%。在有填寫未完成原因的受訪者中，超過八成提到下載 DDP、解壓縮，或上傳到捐贈平台時遇到技術問題。

這段結果並非「大家不夠熱心」，它真正的意義是：Data Donation 研究不能只問誰願意，還要問誰真的完成、誰在流程中消失，以及這些消失的人會不會讓研究資料產生偏誤。

不過，這也不代表 data donation 一定會造成嚴重偏誤。Keusch 等人發現，成功捐贈者與未捐贈者在自陳 Facebook 使用頻率上沒有明顯差異；至少在這個指標上，data donation 並沒有只留下重度使用者。但偏誤是否嚴重，仍取決於研究者想測量什麼。使用頻率、政治內容接觸、私訊行為或平台推薦痕跡，面對的偏誤風險不會完全相同。

這裡還有一個有趣的小轉折：對 Facebook 信任較低的人，並不是更願意捐資料；但在已經表示願意之後，反而更可能完成捐贈。作者推測，這些使用者可能更想知道 Facebook 到底保存了哪些關於自己的資料。不過，這是否適用於其他平台，仍需要後續研究檢驗。

Data Donation 是方法，不是魔法

data donation 最有意思的地方，不是它終於讓研究者拿到 Facebook 資料；而是它提醒我們：數位足跡資料不是自然流進研究者硬碟的。它經過平台紀錄、使用者同意、資料可攜制度、平台匯出格式、研究流程設計、隱私保護與偏誤檢查，最後才變成研究材料。

所以，data donation 不是研究捷徑。它比較像一種方法上的折衷：當問卷記不準、API 不一定開門、追蹤器又可能讓研究對象怕爆時，研究者改從使用者端出發，請使用者把平台允許匯出的資料帶出來。

但研究者也必須老實交代：這些資料從哪個平台來？平台允許匯出什麼？哪些資料沒有被匯出？誰願意參與？誰真的完成？誰在流程中消失？

對傳播與科技研究者來說，真正重要的不只是問「哪裡有資料」，也要問：資料怎麼來、能不能比較、能不能重現、能不能被負責任地使用。不同的資料取得方式，都有不同的使用條件與方法邊界；換句話說，找到資料只是第一關；知道資料怎麼來、少了什麼、誰沒有進來，才是真正讓研究站得穩的地方。

參考文獻

Keusch, F., Pankowska, P. K., Cernat, A., & Bach, R. L. (2024). Do you have two minutes to talk about your data? Willingness to participate and nonparticipation bias in Facebook data donation. Field Methods, 36(4), 279–293. https://doi.org/10.1177/1525822X231225907

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 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 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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，能下載的先下載，可能有關的先放進資料夾。

一段時間後，從原本「找不到資料」的焦慮，進化成另一種階段：資料好像太多了；每一份都和題目有一點關係，刪掉好像很可惜，待讀清單越來越長，資料夾也從「論文資料」，逐漸分裂成「論文資料_新版_PRO_MAX」。

此時真正的問題，已經不是還能去哪裡找資料，而是：

哪些材料真的能回答研究問題？
不同來源要怎麼整理與比較？
哪些內容值得納入文獻回顧？
又要怎麼從大量資料，走到一套可以被交代的研究論述？

研究資料一多，資料夾內的文獻似乎幻化成開放世界地圖：到處都有任務標記，而真正的主線任務，反而越來越模糊。

Pierre-Yann Dolbec 發表於 Journal of Marketing Research 的研究，正好提供一個很值得拆解的案例。為了解釋街頭服飾生產者如何進入高級時尚，作者分析了 6,294 頁縱向檔案資料，並搭配線上論壇的長期參與觀察、相關書籍、Podcast、品牌與設計師資料，以及產業報告。

這篇研究真正值得看的，不只是 streetwear 如何進入 high fashion，而是：

研究者如何讓六千多頁資料，真的開始工作？

本文暫以「多模態數位觀察」稱呼這類結合線上觀察、多來源檔案與不同媒介材料的研究規劃。這只是方便本文討論的操作性稱呼；更白話地說，Dolbec 蒐集不同來源、跨越多年累積的檔案資料，並透過詮釋性分析，重建街頭服飾與高級時尚之間的長期變化。

不是資料越多越好，而是每種資料都要有工作

Dolbec 並沒有把所有材料倒進同一個資料夾，再從第一頁一路讀到最後一頁；研究者在三個分別聚焦高級時尚、街頭服飾與奢華街頭服飾的網路論壇進行線上參與觀察，觀察期間分別為 78、37 與 17 個月；作者再搭配 18 本相關書籍，建立對時尚市場與不同文化場域的理解。

主要的 6,294 頁檔案資料又分成幾種用途：

• • 市場層次資料，用來辨認時間階段與市場機制；
  • 品牌與設計師資料，用來分析生產者採取了哪些行動；
  • 特定事件資料，用來補強分析過程中浮現的現象。

此外，產業報告則用來追蹤併購、市場成長等變化。

作者也納入街頭文化媒體、時尚媒體、產業媒體與主流媒體，並蒐集 55 集 Podcast，希望讓不同市場位置的行動者、記者、評論家與分析者彼此對照。這裡的三角檢證，不是看哪個觀點票數最多，而是觀察不同位置如何描述同一場變化，又在哪裡出現共識、落差與衝突。

這裡最值得研究生學習的，不是「資料來源要很多」，而是：

先做資料地圖，再做資料蒐集。

每一類材料都要能回答：它代表誰的觀點？能回答研究問題的哪一部分？可能存有什麼偏誤？又能和哪些資料互相核對？當整張研究地圖上都是驚嘆號，不代表每一個任務都要接，研究設計並不是以達成「全成就蒐集」為目標，資料也不是抓越多越接近頂刊之流。

順帶一提，本文中所稱「頁數」，也並非文件原始的計量單位，研究團隊先將文章與逐字稿統一整理成 Times New Roman 12 號、單行間距的 Word 文件，再依此計算頁數。，因此，6,294 頁主要是在呈現資料規模，不一定適合直接拿來和其他研究相比。

第一個關鍵：不是按年份切段，而是看市場關係何時改變

面對橫跨多年的資料，Dolbec 不是把材料平均分成幾個年代，而是先以歸納方式比較不同時期的媒體報導、評論與市場行動，觀察 streetwear 與 high fashion 的關係何時出現明顯轉變。

最後形成三個階段：

1. 1. 挪用（cooptation）：高級時尚借用街頭風格，但街頭生產者仍被排除在菁英類別之外。
   2. 混種（hybridization）：luxury streetwear 結合街頭文化與高級時尚的生產、展示和定價方式，逐漸形成可被辨認的新類別。
   3. 吸納（subsumption）：高級時尚透過聯名、聘任、投資或收購，把混種類別及其生產者納入原有體系。

換句話說，作者不是看「哪一年到了」，而是看主導關係是否改變：從高級時尚借用街頭元素，到混種類別形成，再到高級時尚品牌重新掌握類別邊界與市場控制權；論文沒有提供一套可直接複製的切段公式，但可以看出，作者是透過反覆比較不同時期的材料，辨認市場互動機制何時發生轉換。

資料量不是說服力。真正有分析價值的，是研究者能否指出：現象在哪裡翻轉，以及為什麼那個轉折值得被切成新的階段。

第二個關鍵：不是每一頁都用同一倍率閱讀

大型檔案研究不代表每一份資料都要用相同深度處理，Dolbec 先透過論壇廣告與品牌銷售據點，辨認出 136 家精品零售商；接著蒐集其中最常出現的 20 個品牌與設計師資料，最後再聚焦到 11 位對研究現象特別重要的 luxury streetwear 設計師。研究團隊也先為這些設計師整理專業生涯資料，再進行深入分析。

這個流程可以理解成三種閱讀倍率：

廣角閱讀，用來建立市場全貌；
中距閱讀，用來辨認重要品牌與行動者；
近距閱讀，才進入關鍵設計師的細緻編碼。

研究不是要把地圖上的每個角落都探索完，而是要能清楚交代：為什麼某些資料用來建立全貌，哪些行動者又值得進一步深讀。

第三個關鍵：編碼不是把資料變短

聚焦到 11 位設計師後，Dolbec 先進行描述性編碼，例如：

「在義大利生產」
「大量使用社群媒體」
「與藝術家合作」

接著，他在這些描述碼之間尋找模式，並在不同設計師、不同時期之間進行比較，再結合制度分類的理論視角，逐步形成更高層次的主題與總括構面，像是「建立可比較性」。

也就是說：

摘要，是回答這段資料說了什麼；
編碼，是判斷它和研究問題有什麼關係；
分析，則是解釋不同編碼是否存有關聯性，以及如何共同形成一個現象。

編碼不是把資料變短，而是把資料轉成可以回答研究問題的分析單位。

分析不是直線：資料與理論會反覆來回

到了這一步，Dolbec 採取溯因分析（abductive analysis）：一方面從資料中辨認模式，另一方面也借助既有理論理解這些模式。這個來回，進一步讓研究問題逐漸聚焦；這個來回也讓研究問題逐漸聚焦。作者在檢視市場塑造文獻時，發現「非菁英生產者如何跨入既有菁英類別」仍缺少充分解釋，因此重新分析 luxury streetwear 生產者的資料。

當分析顯示許多設計師經常引用藝術，但現有材料不足以深入說明這個現象時，研究團隊便補蒐特定事件資料，例如 Virgil Abloh 如何使用引號作為設計元素。產業報告則被用來補強併購、市場成長等市場層次的發現；研究不是先把所有資料蒐集完，再依序跑完編碼與理論。很多時候，是初步分析指出問題，理論協助重新提問，新的問題再帶著研究者回去補充資料。

把上述步驟串起來，大致可以整理成：

初步蒐集、時間分期、引入理論視角、聚焦關鍵設計師、描述性編碼、跨設計師比較、辨認資料缺口、補充資料，再重新分析。

這不是研究失控，而是分析正在推進。

6,294 頁，不是靠讀完征服的

Dolbec 這篇研究厲害的地方，不是作者有耐力吞完六千多頁，也不是資料量大到足以直接鎮住審稿委員；真正讓這些材料成為研究的，是他如何替資料分配任務、辨認時間轉折、逐步聚焦關鍵設計師、建立描述性編碼、進行跨設計師比較，再透過理論視角與後續補證，形成能夠回答研究問題的解釋。

所以，當你的研究資料從「好像不夠」，一路長到「好像永遠看不完」時，真正需要的可能不是再下載一百篇，而是先停下來問：

這批資料在我的研究裡，究竟扮演什麼角色？

有些材料用來建立背景，有些協助辨認時間轉折，有些適合深入比較；也有些只是搜尋過程中順手收進資料夾，最後卻沒有真正進入研究主線。

當你開始釐清這些資料的角色，也會進一步檢視資料來源、全文取得、檢索範圍與搜尋紀錄等問題。這正是圖書館能提供支援的地方：不只是幫你找到更多資料，也協助你核對書目、取得全文、確認檢索範圍，以及看見可能被遺漏的資源。若研究者也使用 AI 協助搜尋或整理，這些核對工作更能避免查無實據的「幽靈文獻」混進研究資料庫。

六千多頁資料不會自己長成研究，資料可以很多，來源也可以很廣；但哪些材料值得留下、彼此如何連接，又足以支持什麼論述，仍然要由研究者決定。

參考文獻

Dolbec, P.-Y. (2025). From streetwear to high fashion: How nonelite producers use hybridization to enter an elite category. Journal of Marketing Research, 62(3), 543–564. https://doi.org/10.1177/00222437251314372

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 6,294 頁資料，怎麼真的做成一篇論文？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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，切入角度新穎，也具有重要的社會意義。」但到了Meeting現場，指導教授看完，沉默三秒：「那你怎麼排除其他解釋的可能性？」

這大概是許多研究生最熟悉的落差：AI 讓你的想法聽起來像是萬事俱備只欠東風，教授卻一秒把你拉回現實。不是教授特別冷血，而是好研究不能只靠「聽起來很合理」。

這篇研究討論的是 AI 諂媚（AI sycophancy），也就是 AI 是否太常肯定、附和，甚至逢迎使用者。這個題目本身很有話題：AI 會不會因為太「善解人意」，反而讓使用者更覺得自己有理，也更不願主動道歉、補救或修復衝突？

但本文不只討論 AI 會諂媚這件事，更想藉由這篇研究看見另一個重點：它如何從 arXiv 預印本一路補強，最後登上 Science。熱門議題可以把研究推到聚光燈下，但能不能真的前進頂刊，看的不是話題有多吸睛，而是證據鏈有沒有補完整、是否經得起審稿人的考驗。

第一關：把日常感受變成研究概念

近年生成式 AI 越來越常被使用者拿來討論生活困擾、情緒問題，甚至研究構想。很多人也開始感覺，AI 不只是工具，有時更像一位很會接話、很懂得安慰人的對話夥伴。現今你與AI交流的過程，它總回覆說「你的想法深具洞見」，你貼一段論文構想，它又說「這個研究方向具有高度潛力」，療癒嗎？有時候真的是很療癒，但如果要把這樣的現象做成研究，就不能停在「我覺得 AI 很會拍馬屁」。

這篇研究的第一個方法論重點，是把這種模糊感受界定並操作化為「社交諂媚」（social sycophancy）。過去有些研究談AI諂媚，常聚焦在 AI 是否同意使用者提出的明確主張，例如使用者說出一個錯誤事實，模型是否跟著附和。但這篇文章指出，在人際、情緒與建議情境中，麻煩的不一定是 AI 同意某個事實，而是它肯定使用者本人，以及與其相關的行動、觀點與自我形象；這一步聚焦很重要，有些題目讓你感到躍躍欲試，但這不等於研究具有可行性，真正的第一關，是把躍躍欲試的「有感」校正成「可研究」。

第二關：不要只拿截圖，要建立資料集

幾張 AI 對話截圖，的確可以讓人驚呼：「哇，這AI也太會哄人。」但截圖無法成為證據鏈，截圖比較像路邊攤烤香腸的香氣，讓人食指大動，但香氣是無法直接端上餐桌。

Science 版中，研究者使用三組資料集、共 11,587 筆資料，評估 11 個主流大型語言模型，並用行動背書率^註1 ( action endorsement rate ) 衡量模型是否肯定使用者行動。結果顯示，在一般建議問題中，模型比人類更常肯定使用者；其中，在 Reddit 的 r/AmITheAsshole 看板（簡稱 AITA）中，研究者挑出社群共識認為發文者有錯的案例。即使如此，AI 平均仍有 51% 會肯定使用者；在涉及問題行為的陳述中，平均也有 47% 的行動背書率。

當然，Reddit 不是道德最高法院，AITA 的價值不是提供舉世皆準的倫理準繩，而是提供一個可操作的外部比較基準，讓研究者可以問：「在一組人類社群已形成明確負面判斷的案例中，AI 是否仍傾向肯定使用者？」

這就是研究設計的升級：從「我看到一個很扯的回答」，變成「我建立資料與參考的基準，檢查這是否是可觀察的普遍現象」。

第三關：從模型行為走到人類後果

如果研究只停在「AI 比人類更願意也更頻繁地肯定使用者」，那這份研究就比較像是多個模型間的行為比較與評估。這樣的評估當然重要，但卻比較像是一份技術分析報告，還不足以說明AI產生的社會風險，而真正讓文章重量提升的，是作者接著問：這種模型行為會不會改變人的判斷與行動意圖？

arXiv 版，其實已包含兩項事前預註冊（preregistration）的受試者實驗，總樣本數 N = 1604。研究發現，在實驗條件下，與諂媚型 AI（sycophantic AI）互動的參與者，較不願主動修復人際衝突，也更容易認為自己有理；更麻煩的是，參與者還更信任這類 AI，也更願意再次使用。這樣的分析結果，讓研究從模型表現（model behavior）走向對人類的影響（human consequence）：前者告訴我們「這件事真的存在」，後者則回答「所以我們為什麼需要在意」。

第四關：Science 版補上的，是替代解釋防線

從 arXiv 到 Science，最關鍵的升級不只是樣本數變大，而是研究者針對頂刊審查中可能被追問的問題，逐一拆解，並將替代解釋一個個檢測。

審稿人很可能會問：

「會不會只是因為 AI 講話比較像朋友？」
「會不會只要標示這是 AI，效果就會消失？」

於是 Science 版將受試者實驗擴充為三個預註冊實驗，總樣本數 N = 2405。Study 2a 操弄 sycophancy × anthropomorphism，測試效果是否只是語氣擬人化( anthropomorphism )造成；Study 2b 操弄 sycophancy × perceived source，測試當參與者以為回覆來自 AI 或人類時，諂媚的影響是否有所不同；Study 3 則讓參與者討論自己真實經歷過的人際衝突，並與 AI 進行 8 回合即時對話。

結果顯示，AI諂媚對自我正當感與修復意願的影響，並沒有因為語氣是否友善擬人，或來源被標示為 AI或是人類，而出現顯著削弱。

這是最值得偷學的地方，頂刊補強的不只是把樣本數灌好灌滿，而是把「會不會其實是別的原因？」這個深刻的提問，想方設法一個一個拆開來檢測；好的研究不是把自己的主張一路護送進城，而是把可能出現的質疑攤開來，逐一檢查，再證明自己的證據仍然站得住。

第五關：用真實互動補上生態效度

假想情境實驗有一個優點：好控制。但它也有一個明顯的弱點－讀者和審查委員都會問，這跟真實世界有多像？所以 Study 3 相對關鍵，在於研究者讓受試者回想自己真實經歷過的人際衝突，並與諂媚型或非諂媚型( nonsycophantic ) AI 進行 8 回合即時對話；這不是「設局讓人吐露羞恥往事」，而是在控制性、真實性與倫理風險之間找尋平衡。

這一步補上的不是八點檔裡滴血認親式的戲劇性，而是生態效度（Ecological Validity）；好的實驗不是越刺激越好，而是要讓實驗設計既能接近日常情境，又能維持可比較性與研究倫理。

第六關：漂亮結果還要通過壓力測試

對一般讀者來說，q 值、FDR correction、cumulative link mixed models 聽起來像研究方法界的咒文，念完一定無法召喚出幫寫論文的小精靈，但卻很可能引發統計學的PTSD；不過在這些統計背後的意思其實相對樸素－研究的結果不能只在某一種分析方式下看起來漂亮，它還要能在合理的檢查下，仍然維持同樣方向或結論。

兩個版本相比，Science 版也把統計分析做得更像一場「壓力測試」。例如，研究者使用 Benjamini–Hochberg FDR correction，也就是常說的 BH 校正，處理多重比較問題，白話說，當你同時檢查很多結果時，本來就比較容易出現「看起來顯著、其實只是誤報」的結果。BH 校正就像是在大豐收前先檢查魚簍：它不保證抓到的百分之百都真的是魚，但會控制那些被宣告為「有發現」的結果中，錯抓雜物的比例不要失控。

研究者也使用 cumulative link mixed models 檢查李克特量表（Likert Scale）的等距假設。關鍵問題是：當我們問「你同意程度有多高」，並提供 1 到 7 分的選項時，這 7 個選項之間真的都是等距的嗎？比方說，從 1 分到 2 分的心理距離，可能不等於從 6 分到 7 分的心理距離。這種模型會把量表當成有順序的等級，也就是 6 分確實高於 5 分，但不強行假設每一階的跨度都一樣；同時，它也考慮不同受試者與情境帶來的自然差異。結果方向仍然一致，表示這篇研究不是只在某一種分析假設下才成立，而是經得起較嚴格的檢驗。

以上並非統計用的裝飾品，而是壓力測試；研究做到這裡，就不只是宣告「我找到一個顯著結果」，而是補上一句更讓人安心的話：換一種合理的分析方式來看，結果方向仍然站得穩穩地。。

第七關：使用者越喜歡，風險越需要被設計處理

這篇研究最諷刺的地方，不單單是 AI 會講逢迎諂媚，真正麻煩的是，使用者偏偏更容易信任、偏好這種好聽話；研究發現，諂媚型AI不只會提高參與者覺得自己有理的程度、降低修復意願，也會讓使用者更信任、更偏好、更願意再次使用這類諂媚型AI模型。

這就不是單純的「AI 語氣太暖」問題，而是設計與誘因問題；如果模型評估與產品誘因過度依賴即時使用者滿意度，那麼讓人當下感覺良好的諂媚的回覆( sycophantic responses )，就可能被制度性強化；因此這篇文章不僅是 AI 工具風險文，更是一篇 AI 對於社會影響的研究；研究關心的不只是模型怎麼回答，還包括人怎麼信任、如何依賴，以及系統如何被誘因推著走。

第八關：研究限制界定證據能說到哪裡

頂刊中的研究限制，不該只是在最後意思意思寫一段「本研究仍有不足」，它真正的功能，是幫讀者劃出這篇研究的解釋邊界。

這篇研究至少有三個限制需要注意：第一點，AITA 的人類基準反映特定 Reddit 社群規範，不能直接等同於普世道德，簡單說一個社群的價值判斷，不等同於全世界的判斷；第二點，研究以英文與美國受試者為主，不能直接外推到所有文化脈絡；第三，研究為了操作化，把諂媚( sycophancy )以「肯定／不肯定」來測量，但現實中的社會逢迎很可能是一個連續光譜，無法用二分法判斷。

這樣的陳述並非膽小，而是誠實，研究能站得住，往往不是因為它什麼都想解釋，而是因為它知道自己正在解釋什麼。

熱門議題不是頂刊門票，證據鏈才是

這篇研究最值得借鏡的地方，不只是看見 AI 在社會建議情境中的諂媚傾向，真正值得研究生偷學的，是它示範了一條從熱門現象走向頂刊證據的路：先把模糊現象定義清楚，再建立資料集與比較基準，接著用實驗測試它是否真的影響人，最後補上替代解釋、穩健性檢查與研究限制。

從 arXiv 到 Science 的距離，不只是多幾張圖、多幾個 p 值，也不是把故事講得更聳動。它真正補上的，是研究被追問時能不能回答：

你怎麼知道不是語氣造成的？
你怎麼知道不是來源標示造成的？
你怎麼知道這個結果能推論到哪些人、哪些情境，又不能推論到哪裡？

當你在用AI輔助研究時，AI 可以告訴你：「這題很有潛力。」
但面對審稿人時，審稿人會打破砂鍋地問你：「那你怎麼證明？」
研究真正開始朝向頂刊邁進，往往就是從審稿人靈魂追問的回答開始。

—-

註1： “Action endorsement rate”可翻譯為「行動背書率」，是用來衡量 AI 語言模型在回應中，明確附和、肯定或支持使用者所提出之具體行動的比例。若此數值過高，代表 AI 較傾向支持使用者的行動，可能提高使用者合理化自身行為或過度依賴 AI 判斷的風險。

參考文獻

Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2025). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. arXiv preprint arXiv:2510.01395v1. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.01395

Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6789), aec8352. https://doi.org/10.1126/science.aec8352

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 從 arXiv 到 Science 的補強之路：諂媚型 AI 研究如何走向頂刊 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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，後來卻冒出另一個問題：這些文字變好了，但我有變強嗎？這篇論文中，還有多少是我真正投入、想過、判斷過、承擔過的？

這就像《棋靈王》中，進藤光剛遇到佐為的時候。坐在棋盤前的人是阿光，但那一步漂亮的棋，到底是誰想出來的？AI 工具幫你把段落修得頂呱呱，但當你看著那段突然充滿學術氣息的文字，心裡可能也會默默問一句：這真的是我寫的嗎？說到底，「AI 能不能幫我寫好」已不是問題，而是如果沒有AI的寫作協助，我還留下什麼？

實驗設計：三回合的「佐為退場測試」

Bauer 等人的研究，剛好提供了一個值得思考的觀察。這篇研究使用 ChatGPT，採 ABA within-participants design：學生先不用 ChatGPT 撰寫一篇科學論文引言，接著使用 ChatGPT 撰寫第二篇引言，最後再回到不用 ChatGPT 撰寫第三篇引言；研究對象是 21 位國際服裝設計系一年級學生，任務聚焦在科學論文引言寫作，並提供參考文獻，避免把「寫作能力」和「文獻搜尋能力」混在一起比較。

這就像三回合的「佐為退場測試」：第一回合，沒有佐為，先看阿光原本怎麼下；第二回合，佐為進場，看看佐為會如何神之一手；第三回合才是真正關鍵：佐為退場，阿光是否從中學習成長。

這個設計最有意思的設計，就是讓ChatGPT像是佐為一樣進行協助，但並非觀察 ChatGPT 在場時學生寫得比較好；事實上，請一個寫作家教或使用 AI 協助，多少可以預期是能讓學生的文字變順、語氣變成熟，但真正值得觀察的，是當 ChatGPT 被撤掉後，學生是否仍然比第一回合寫得好一點。

研究使用教師評分、可讀性、文本連貫性等方式評估寫作品質。結果顯示，學生在使用 ChatGPT 時寫作品質提升；重點在於第三回合不用 ChatGPT 寫作時，相較第一回合也出現改善；換言之，AI 輔助寫作可能不只是當下代筆，也可能留下某種短期強化痕跡。

香檳先冰著！別開～

不過，並不能說：「太好了，以後用 AI 工具寫作都會自動變強。」

Bauer 等人也明確指出研究限制：樣本只有 21 人，而且是特定領域的一年級服裝設計學生；學生與 ChatGPT 互動時間只有約 50 分鐘，可能有新奇效果；此外，研究觀察到的是短期表現，不能直接證明長期學習效果。作者也提醒，需要更長期、例如整學期的研究設計，才能判斷這些效果是否能持續。

所以，在這個特定課堂、特定任務、特定學生群體中，ChatGPT 顯示出短期強化寫作表現的可能，但是「短期變好」和「長期學會」，中間還隔著一道深不可測的溝渠，不要只是看到一座橋的影子，就宣布自己已經過河，對～你先不要過來！

文字變順之後，主導權還在你手上嗎？

Bauer 等人的研究還有另一個對研究生很重要的觀察項目：心理所有權（ownership）和感知控制（perceived control）。研究發現，學生在使用 ChatGPT 寫作時，對文本的心理所有權和感知控制有所下降；這樣的結果其實相當合理：當 AI 幫你把文字美化到讓人讚嘆，同時也可能讓你自我懷疑，這到底還是不是我寫的？

研究也觀察到，第三回合不用 ChatGPT 後，心理所有權有回升趨勢；不過這個描述性發現沒有達到統計顯著，不能誇大成明確長期效果。比較保守的說法是：AI 介入時，學生的文本主導感可能會下降；但當學生重新回到自己寫作時，心理所有權有機會被重新建立。

對研究生來說，這很值得反思。論文如果幾乎都是 AI 代筆，你可能在短時間內獲得一份看起來十分精美的文本，卻少掉親身經歷研究問題深究、文獻閱讀歸納、組織論證與自我辯證的歷程；少掉這段歷程，最直接的後果不只是「寫作風格不像自己」，而是你對自己的研究沒有信心。因為你沒有真的走過那條論證路線，也就很難在別人追問時說清楚：為什麼這樣寫？為什麼這樣改？為什麼這個段落應該放在這裡？

誠如筆者當年指導教授所言：你應該要是這世界最理解你論文的那個人！

超越 AI 代筆

這篇文獻捎來很實際提醒：使用AI 絕非禁忌，但要把它當成「思維的對照組」，而非「便宜行事的生產線」；AI 產出的文字不該是終點，而應該是中間材料：是用來比較、檢查、修正，最後重新轉化成研究者自己的表述，在使用AI輔助寫作的過程中，也能夠借鏡ABA 實驗設計的架構，經過三輪的寫作流程，開始知道段落怎麼安排、論點怎麼推進、句子該刪該留，讓 AI 回到輔助寫作的角色，研究人員對論文的「心理所有權」才會慢慢長回來。

研究寫作從不是把文字排漂亮就好，雖然你家老闆可能最後才開始挑排版、引文和圖表目錄，但口考時你要能說明：這些文獻為什麼重要？研究缺口怎麼來？論證為什麼站得住？AI 可以幫你把句子整理得更順，但這些問題從來不能由 AI 負責。

這也是圖書館和研究支援服務仍然重要的地方：不是要防堵大家用 AI，而是協助研究者理解 AI 工具的使用邊界，並把資料來源、文獻取得、引用脈絡與研究流程整理成比較可追溯、可檢查、可交代的歷程，盡可能降低 AI 幻覺與錯誤引用帶來的影響。

如果要讓短期強化變成長期資本

Bauer 等人的研究把問題推到一個關鍵位置：AI 輔助寫作可能不只是當下代工，也可能留下短期強化痕跡。但如果希望這種強化不要只停在一次任務，就要繼續問：每一次 AI 幫你整理、改寫、比較、指出問題之後，這些東西有沒有被留下來？還是交稿後，整個對話紀錄或是研究歷程，就像期末報告前一天的小宇宙，燒完就沒了？

這時候，可以參考 Andrej Karpathy 提出的 LLM Wiki 架構；它或許不一定是唯一解方，但提供了一個方向，讓 LLM 以 Markdown／wiki 形式協助維護持續更新的個人研究知識庫，若搭配 Obsidian 這類筆記工具，也可以形成可回看、可連結、可修正的研究工作流。

但要注意，你所收集的原始資料仍然應該是一切的核心，AI 維護的是整理層，而不是替你決定什麼是真理，AI 可以幫你留下研究過程，讓一次性的強化逐漸變成可回看、可修正、可累積的研究資本。

不過，就算知識庫建構的再完善豐富，也不等於自己腦中的知識，筆記被 AI 整理起來，也不代表你真的理解。只有當你能把 AI 協作留下的成果，慢慢轉化成自己的知識、判斷與表述能力，才能在 AI 離場後，仍然說得清楚自己的論述與寫作。那時候，研究主導權才是真的回到你手上。

參考文獻

Bauer, N., Fütterer, T., Brucker, B., & Gerjets, P. (2026). Leveraging ChatGPT in academic writing: ChatGPT enhances students’ writing quality, writing experience, and ownership. Computers and Education Open, 10, Article 100351. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2026.100351

Karpathy, A. (2026, April 4). LLM Wiki [GitHub Gist]. GitHub. Retrieved May 5, 2026, from https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

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這篇文章 用 AI 工具寫作會變笨嗎？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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

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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

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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

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