從「能跑就好」到「怎麼知道它真的算對了？」

研究做到一半，突然發現自己需要一個小工具，可能是很多研究生都碰過的情境。你只是想把幾百筆資料轉成固定格式、自動執行一套資料清理程序，或者把分析結果整理成特定圖表，結果找了一圈，現有軟體不是沒有這個功能，就是操作流程和自己的研究需求差了一點。繼續查下去，網路上的答案經常會慢慢收斂成一句話：「這個用 Python 很快。」

問題是：只是做個研究，怎麼還需要學習程式設計師的技能？

生成式 AI 的出現，讓這件事開始有了另一種可能。現在，即使沒有程式背景，也可以直接向 ChatGPT、Claude 或其他AI 工具，說明資料格式、分析需求與預期輸出，協助產生一個小型程式或應用工具。對剛開始嘗試 AI Coding 的人來說，過程甚至可能非常單純：描述需求、讓 AI 寫出第一版，執行後發現基本可用，就先拿來處理眼前的研究工作。

這有點像過往玩RPG遊戲，必須走遍地圖找解謎的關鍵道具，現在突然多了一個「自動尋路」。但研究生需要留心的是－ AI 能順利往目的地前進，但不代那就是你原先預期的那一條路徑。

程式沒有消失，只是「誰負責翻譯」變了

從更長的歷史來看，讓人不用處理那麼多底層技術細節，其實一直都是程式設計演進的重要方向。

早期程式設計必須非常貼近硬體；後來出現組合語言、高階程式語言，再到 SQL、low-code 與 no-code，使用者逐漸不必親自描述電腦底層的每一個執行步驟。Meske 等人便把 Vibe Coding 放在這條歷史脈絡中，並用 intent mediation（意圖中介） 解釋這次改變。

傳統程式開發裡，人必須把「我想做什麼」轉換成符合正式語法與邏輯的程式；到了 Vibe Coding，人可以先以自然語言表達較高層次的目標，再由生成式 AI 解讀需求、產生程式，最後仍交由電腦依確定性的規則執行。換句話說，底層運算並沒有突然變成魔法，真正改變的是：誰負責把人的意圖翻譯成電腦可以執行的形式。

因此，Vibe Coding 並不是「程式碼不重要了」，而比較像是研究者未必還需要親自完成每一層實作。Meske 等人也認為，當部分技術實作逐漸交由 AI 處理，人的能力重心可能從語法、框架與具體實作，往問題界定、領域知識、結果驗證與人機協作轉移。

這對研究者真正有意思的地方在於：以前電腦要求我們回答「每一步要怎麼做」，現在 AI 開始允許我們先從「我到底想做到什麼」出發。

四個 Prompt，真的能做出研究分析工具

這件事已經不只是想像。

2026 年，Jesse Meyer 在 Journal of Proteome Research 發表了一個很直接的示範。他利用 AI Coding Agent 建立一套蛋白質體資料分析 App，功能從資料上傳、資料前處理，到統計檢定、PCA、heatmap 與 volcano plot 都包含在內。整套程式約有 1,400 行，開發過程只使用 4 個自然語言 Prompt、不到 10 分鐘，模型使用費不到 2 美元，而且作者沒有另外手動進行程式除錯或重構。

這個案例最值得注意的，其實不是「10 分鐘」或「2 美元」，而是它呈現了一種不同的研究工具開發方式！過去研究者常常必須先打開 SPSS、Excel、R 套件或其他分析工具，看看既有軟體提供哪些功能，再想辦法將自己的研究需求放進這些框架裡。

AI 輔助開發則增加了另一種可能：先決定研究究竟需要什麼，再針對這個需求建立工具。

這個工具未必要發展成正式產品。它可能只是資料格式轉換器、一套特殊的清理流程、一個研究資訊儀表板( dashboard )，或是把某組固定的分析與視覺化程序包成簡單介面。甚至它只服務一篇論文、一個研究計畫，任務完成後就沒有繼續維護的必要。

對研究者而言，這種「研究專屬的小工具」所增加的自由度，可能比「AI 幫我寫了多少行程式」更值得關注。

《迷宮飯》時刻：能跑，不代表算對

不過，開發門檻降低之後，也帶來另一個很容易被忽略的問題。

AI 做出的程式可能有漂亮的介面，檔案可以成功上傳，按下「啟動」之後也沒有出現報錯( Error )，最後甚至還畫出了看起來很專業的統計圖表。當整個流程如此順利時，我們很容易把「程式可以執行」和「研究分析正確」當成同一件事，但兩者其實還存有一定的距離。

就像是身處《迷宮飯》世界的感覺，一道料理看起來像料理、吃下去也沒有立刻倒下，只能證明這東西「可以吃」，但無法確認到底用了什麼材料。同樣，程式順利跑完，只表示電腦成功執行了一套指令；至於那套指令是不是你原本想要的研究方法或是演算法，則需要另外確認，雖然程式設計師總說：「能跑就不要動它！」或是，「這個為什麼能跑？」

Meyer 的研究最值得學習的地方，他並沒有因為 App 能跑，就直接認定結果可信。作者先準備一組答案已知的模擬資料，再用一套可信任的 Python 分析流程作為對照，逐項比較資料處理、差異倍數、p 值與校正後的 q 值。兩邊結果幾乎完全一致，才確認這個 AI 產生的工具確實按照預期完成分析。

因此，使用 AI 製作研究工具時，有兩件事情最好不要混在一起：

沒有 Error，代表程式執行完成；有 Output，代表電腦產生了結果。

但這兩件事情，都不能自動證明研究結果是正確的。

不看懂每一行 Code，可以嗎？

這可能才是沒有程式背景的研究者真正會面對的問題。假設 AI 一次產生上千行程式，而自己本來就不是資訊相關科系，是否真的需要把每一行全部讀懂，才有資格使用這個工具？

答案可能不是簡單的「需要」或「不需要」。

Meske 等人指出，AI 協助開發之後，我們可能不再需要把每一行程式、每一個技術細節都弄懂，才能使用一個工具。但這不代表可以完全放手。研究者仍然需要確認：這個工具做的事情是不是自己原本要的、結果是否合理，以及其中有沒有不能接受的風險。換句話說，重點不是「每一行都看懂」，而是「重要的地方不能不知道」。

Meyer 則提醒另一個更實際的問題：你沒說清楚的地方，AI 會自己補。 例如你只說「幫我分析這份資料」，卻沒有交代缺失值怎麼處理、要不要標準化、判定門檻是多少，AI 為了讓程式跑得下去，勢必會替你選一套預設做法。這些選擇未必錯，但也未必符合你的研究設計。

因此，真正需要建立的可能不是「逐行審查所有程式碼」的能力，而是一套針對研究工具的驗證習慣。至少可以從五件事開始：先確認交給 AI 的研究方法與分析需求是否已經說清楚；檢查 AI 是否自行決定了資料標準化、缺失值處理、判定門檻或其他重要預設值；準備一組已知結果的資料測試工具；再使用成熟軟體、既有套件、人工計算或 reference implementation 進行交叉驗證；最後保留 Prompt、模型版本、程式、參數與資料處理流程，讓結果具有基本的可重現性。

也就是說，你未必要知道 Plotly 底層究竟怎麼把圖畫到瀏覽器上，卻必須知道：圖上的數字究竟是怎麼來的。

再往前一步：連「怎麼做」都可能交給 AI 探索

目前研究前沿甚至已經比「AI 幫我寫一個工具」再往前一步。

2026 年刊登於 Nature 的 ERA（Empirical Research Assistance），又把這件事往前推了一步。研究者只需要先說明問題、提供相關研究概念，並設定「什麼樣的結果算比較好」，系統就會讓 AI 自動產生不同程式、實際執行、比較結果，再繼續修改與嘗試，反覆找出表現更好的方案。

這套方法已經被拿來處理實際研究問題。例如在單細胞資料分析中，ERA 找到 40 種表現超越當時公開基準最佳方法的方案；在 COVID-19 住院人數預測上，也找出 14 種優於 CDC 官方整合預測的方法。

這使 AI 在研究中的角色產生另一種可能。今天我們可能告訴 AI：「請依照這個方法幫我做一個工具。」未來在某些可以明確量化與評估的研究問題中，則可能進一步變成：「這是問題、限制和評分方式，請幫我探索有哪些解法值得測試。」

不過，作者也特別提醒，在公開基準上得到更好的成績，不等於已經完成科學發現。ERA 可以快速嘗試大量方案，找出在既定評分標準下表現更好的方法，但研究者仍然需要解釋方法為什麼有效、背後可能存在什麼因果機制，以及這些結果在理論上代表什麼。「做得更好」和「知道為什麼更好」，仍然是兩件不同的事。

把時間還給「為什麼」

因此，AI Coding 對研究最值得期待的地方，可能不是「以後大家都不用學程式」，而是讓某些原本卡在程式實作門檻後面的研究想法，有機會更快被做出來、測試，再決定值不值得繼續投入。

當 syntax、UI、framework 或大量重複性的程式實作，可以部分交由 AI 處理，研究者需要投入的能力並沒有因此減少，而是重新集中到研究本身：研究問題是否定義清楚、選擇的方法是否合理、AI 在未明說之處替研究者加入了哪些假設、分析結果如何被驗證，以及整個過程能否被他人重現。

這或許才是 AI Coding 對研究方法真正有意思的改變。它降低的是「把想法做成工具」的技術門檻，卻同時把研究者原本就應該負責的判斷凸顯得更加清楚。

當 AI 越來越會回答「怎麼做」，研究者真正不能外包的，也許正是「為什麼這樣做」，以及「怎麼知道它真的做對了」。

參考資料

Aygün, E., Belyaeva, A., Comanici, G., Coram, M., Cui, H., Garrison, J., et al. (2026). An AI system to help scientists write expert-level empirical software. Nature, 654, 909–916. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10658-6

Meske, C., Hermanns, T., von der Weiden, E., Loser, K.-U., & Berger, T. (2025). Vibe coding as a reconfiguration of intent mediation in software development: Definition, implications, and research agenda. IEEE Access, 13, 213242–213259. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3645466

Meyer, J. G. (2026). Vibe coding omics data analysis applications. Journal of Proteome Research, 25(2), 1191–1197. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.5c00984

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這篇文章 不會寫程式，AI 能幫你做出專屬研究工具嗎？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

小米（Remy）是真正懂料理的那一個，小林（Alfredo Linguini）站在廚房裡，卻得靠躲在廚師帽裡的小米指揮，才有辦法端出一道道令人驚豔的料理；如果只看端上桌的成品，小林的廚藝簡直突飛猛進。

但換個問題：那些料理變得更好了，小林自己也真的變得更會做菜了嗎？

如果有一天，小米不能跟著進廚房，小林必須自己面對食材、火候和評審，答案可能就沒那麼簡單；生成式 AI 進入學習現場後，我們似乎也遇到了很類似的問題：作業可以寫得更快、答案更完整、成果看起來更漂亮。但這些變好的，究竟是我們的「作品」，還是我們自己的「能力」？

上次陪你做研究問：佐為消失之後，還剩下什麼？

之前在《用 AI 工具寫作會變笨嗎？》中，我們談過一項很有意思的研究。

當時的實驗讓學生先自行寫作，再使用 ChatGPT 協助，最後重新拿掉 AI、讓學生自己完成任務。結果發現，即使 AI 離場，學生短時間內仍可能保留一些學習上的改善。

所以當時我們借用了《棋靈王》的故事：佐為很強，但真正重要的，不只是佐為替進藤光贏下多少盤棋，而是兩人一起下棋的過程中，有多少東西慢慢留在了進藤光身上。

那篇文章最後其實還留下一個問題：短時間內留下來的效果，如果把時間拉長，又會怎麼樣？

這次，一份 2026 年的研究剛好提供了另一個觀察角度；Strömberg、Lei 與 Wu 追蹤了 26,811 名中國七至十二年級學生長達 30 個月，同時觀察他們使用生成式 AI 後的作業成績、作業完成時間，以及閉卷考試表現。

而其中有一張圖，特別值得拿出來回應這個懸而未解的問題。

同樣用了 AI，差別可能在於你還有沒有「自己學」

研究的 Figure 5 把學生完成作業所花的時間，與作業成績、考試成績放在一起比較。

結果出現了一個很有意思的現象：部分使用 AI 的學生，可以把原本需要更久時間完成的作業，大幅壓縮到大約 20 至 45 分鐘，同時還拿到很高的作業分數，這看起來簡直是效率大提升。

可是到了沒有 AI 可以協助的閉卷考試，這群學生的表現卻明顯比較差。研究者認為，這種「作業時間很短、作業分數很高、考試成績卻偏低」的模式，與 homework outsourcing（作業外包） 相符。

但真正有意思的是另一群學生，在大約 50 至 65 分鐘這個區段，使用 AI 與沒有使用 AI 的學生，完成作業所投入的時間開始接近；這時候，使用 AI 的學生作業成績仍然比較高，但他們的考試表現，已經和投入相近時間的非 AI 使用者大致相似。

換句話說，這篇研究最值得我們注意的，也許不是一句簡單的：「使用 AI 會讓人學不好。」而是另一個更麻煩的問題：AI 幫你省下來的，到底是學習歷程的哪一段時間？

AI 可以幫你做作業，但別把「學習」也一起省掉了

假設原本一道題目需要一個小時，你可能會卡住、翻回前面的內容、想不起某個概念、試一種方法發現不對，再換另一種方式；這種歷程從「把作業做完」來看，都是些很沒效率的步驟；如果把問題交給 AI，三十秒之後得到完整答案，確實快多了。

但問題就在這裡！那些看起來「浪費時間」的卡關、回想、嘗試與修正，本來就可能是學習的一部分。過去關於 practice testing、retrieval practice 等學習策略的研究，也一再指出，主動從記憶中提取、嘗試回答與修正錯誤，對長期記憶與理解具有重要作用（Dunlosky et al., 2013; Roediger & Karpicke, 2006）。

所以，AI 幫你縮短作業時間本身不一定是問題，真正值得問的是：

它省掉的是重複性的工作，還是連原本應該由你自己完成的思考也一起省掉了？

當然，這份研究中，並沒有記錄學生究竟怎麼和 AI 對話，因此也無法宣稱，花 50 至 65 分鐘的學生一定是在和 AI 討論、反覆追問或反芻問題；但從學習的角度來看，它至少提醒了一件事：使用 AI，不代表一定要把自己從學習歷程裡拿掉。

你可以先提出自己的理解，再讓 AI 找漏洞；可以要求它不要直接給答案，而是一步一步提示；也可以和它比較不同解法、追問「為什麼」，甚至在關掉 AI 之後，再自己重新說一次；這些做法可能沒有「直接拿答案」那麼快，可是你還在思考，你還在掌廚。

AI 可以是小米，但不要把自己變成端盤子的人

對大學生與研究生來說，生成式 AI 當然可以成為很好的學習夥伴，它可以幫我們整理陌生概念、比較不同觀點、檢查論述、模擬提問，甚至在卡住的時候提供另一條思考路徑。

可是如果每次遇到問題，都只是走到 AI 這台「答案 ATM」前面：輸入題目、領出答案、整理一下，再把成果交出去 — 任務確實可能完成得愈來愈快，只是能力不一定也跟著存進自己的學習帳戶。

先前陪你做研究文章所問的是：AI 離場之後，你還剩下什麼？

這次，也許可以再補上一個問題：AI 還在場的時候，你又留下多少事情讓自己做？

小米留在廚房裡並不是壞事，重要的是，小林有沒有趁小米在身邊的時候，自己學著辨認食材、掌握火候，慢慢理解為什麼這道菜應該這樣做？因為總會有一些時候，像是考試、口試、簡報、研究討論，甚至真正需要自己做判斷的那一刻 － 小米是不能跟著進場。

到了那個時候，真正留下來的，才是自己的能力；所以，下次打開 AI 之前，也許可以先問問自己：今天，我是在掌廚，還是只是在外場端盤子？

參考資料

Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., & Willingham, D. T. (2013). Improving students’ learning with effective learning techniques: Promising directions from cognitive and educational psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58. https://doi.org/10.1177/1529100612453266

Roediger, H. L., III, & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x

Strömberg, D., Lei, V., & Wu, Y. (2026). The generative AI learning penalty: Evidence from Chinese secondary education. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.6868618

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這篇文章 如果 AI 是《料理鼠王》的老鼠，那你是在掌廚，還是只是在端盤子？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

從 Difference-in-Differences 看計量方法的跨學科可能

有些研究方法，大概天生自帶「異世界轉生」體質，尤其是計量與量化分析的方法；經濟學會用數據與模型研究政策和市場，圖書資訊學也有自己的文獻計量與資訊計量傳統；到了資料科學、資訊系統或其他實證研究領域，我們同樣會看到研究者利用統計模型，處理比較、變化與效果判斷的問題。

這些領域不是在使用同一種「計量學」工具，但它們有一個很有意思的共同點：當研究問題開始變成「差多少、為什麼有差、這個改變究竟造成了什麼」，不同學科發展出的分析方法，就有可能彼此借用。

不過方法轉生，沒有「保留前世等級」這種福利。換一個研究場景，資料怎麼產生、誰能跟誰比、原本的假設還成不成立，都得重新檢查。否則看起來像把神技帶進新地圖，實際上可能只是把不適合的模型成功裝到另一份資料上。

Difference-in-Differences（DiD，差異中的差異法）就是一個很適合拿來看這件事的方法。它原本是經濟學實證研究中常見的因果推論方法，而 Callaway 與 Sant’Anna 的 Difference-in-Differences with Multiple Time Periods，又把問題往前推了一步：如果改變不是同時發生，而是有人先、有人後，我們到底該怎麼比較？

DiD 在問的，其實是一個很日常的問題

先不管公式，假設某項政策今年開始實施，實施前的數值是 70，之後變成 80。最直覺的說法大概是：「很好，政策效果 +10。」但事情通常沒有這麼乾脆；同一段時間裡，景氣可能變了、人口結構可能變了，甚至資料蒐集方式都可能改過。只把政策前後直接相減，我們其實不知道那個「+10」有多少真的應該算在政策頭上。

經典 DiD 因此多加一層比較：除了看接受處理的一組前後怎麼變，也看沒有接受處理的一組，在同一段時間怎麼變；如果沒有政策時，兩組原本的變化具有可比較性，那麼處理組額外多出來的變化，才比較有資格被解讀成處理效果。這也是 DiD 最核心的比較邏輯。

所以它真正逼研究者回答的，不只是「前後差多少」，而是：

我憑什麼相信，這兩組可以拿來比較？

麻煩的是，真實世界很少一起按下開始鍵

經典 DiD 的世界相對整齊：兩組、兩個時間點，一組接受處理，一組當作對照組；不過，現實世界可沒有那個好說話！政策可能分年上路，不同機構可能在不同時間加入方案。Callaway 與 Sant’Anna 關注的，就是這種多時間點，而且不同單位在不同時間接受處理的情況。更具體地說，他們處理的是交錯式採用（staggered adoption）：一個單位一旦開始接受處理，之後就持續處於處理狀態。

原論文屬於經濟學研究，並以最低工資與青少年就業作為應用案例；但如果暫時把研究主題放到旁邊，只看問題的結構，就會發現這種情況未必只會出現在政策研究；例如，不同學校可能分批採用新的教學方案；不同資訊系統陸續上線某項功能；不同設備也可能在不同月份切換新的流程。

這些不是 Callaway 與 Sant’Anna 原文提出的應用案例，而是順著這套計量方法處理的問題結構，往其他研究場景延伸來看；領域不同，資料也不同，但問題很像：有人先改，有人晚一點改；而我們想知道，改變之後到底發生了什麼。這也是計量方法能夠跨學科旅行的原因之一：不同領域不一定共享同一套資料，卻可能共享相似的比較問題。

已經轉職的人，還能當新手對照嗎？

分批接受處理之後，另一個麻煩就出現了！假設 A 地區三月開始實施政策，B 地區五月才開始。到了五月，如果分析過程還把已經接受政策兩個月的 A，拿來作為剛開始接受政策的 B 的比較基準，這個「對照」就沒有表面上那麼單純。

這也是多期 DiD 特別需要小心的地方，在處理時間不同、處理效果又可能隨時間改變的情況下，常見的雙向固定效果模型（Two-Way Fixed Effects, TWFE）可能混合不同類型的比較，讓最後得到的係數不容易直接解讀成我們原本想知道的處理效果。Callaway 與 Sant’Anna 因此選擇先把不同群組、不同時間的效果拆開來看。

這裡可以簡單記住一個重點：模型給你一個數字，不代表那個數字剛好回答了你的研究問題。

先別急著抓平均：哪一批、哪個時間？

Callaway 與 Sant’Anna 的做法，有一個很值得借鏡的流程：

先不要急著把所有接受處理的單位揉成一個平均。

他們先按照「第一次接受處理的時間」分組，再觀察不同群組在不同時間的處理效果，也就是論文所說的 group-time average treatment effect，ATT(g,t)；為什麼要這麼麻煩？因為效果不一定立刻出現，也不一定每一批都一樣。有些措施需要一段時間才開始發揮效果；有些可能剛開始最明顯，後面逐漸減弱；不同時間加入的群組，也可能有不同的結果。

所以研究者可以先看這些差異，再依照真正想回答的問題決定怎麼彙整。原論文也特別指出，不同的彙整( aggregation )方式可以用來觀察不同群組、接受處理時間長短或不同日曆時間下的效果變化，沒有一種彙整方式適合所有研究問題。

簡單說：先別急著問「平均有沒有效」，先看看是哪一批、什麼時候，以及效果有沒有改變。

方法可以轉生，但世界觀設定不能省略

看到這裡，可能會有人想：既然我的資料也是「有人先改、有人後改」，是不是就可以直接套 DiD？

沒有這麼方便，Callaway 與 Sant’Anna 處理的是特定的交錯式採用（staggered adoption）情境：不同單位在不同時間接受處理，而且一旦接受處理，之後持續維持處理狀態；更重要的還有 DiD 的核心條件之一：平行趨勢；它不是要求兩組的數值一模一樣，而是要求：如果沒有接受處理，兩組原本的結果變化必須具有可比較性。

問題就在於，「如果沒有接受處理，結果會怎麼變」本來就是我們看不到的反事實。因此，這個假設需要研究設計、處理前資料與研究背景來支持，不是只要手上剛好有兩組前後資料，就自動過關。

所以把一套方法帶進另一個學科之前，不能只問：「我的資料長得像不像？」

還要問：「這套方法原本成立的條件，在我的研究裡還站得住嗎？」

陪你做研究的最後

跨學科使用計量方法，最有意思的地方，不只是多學一個模型。以這篇 DiD 研究來說，它真正值得借走的，是一套把比較問清楚的方式：

誰跟誰比？什麼時候比？這個差異真的可以這樣解釋嗎？

從經濟學走到教育、資訊系統，甚至其他具有類似資料結構的研究場景，資料內容會變，方法成立的條件也得重新檢查，但這些問題並沒有因此消失。

這也回到文章一開始說的「轉生」：計量方法之所以有機會跨出原本的學科，不是因為一條公式到哪裡都有效，而是因為不同領域有時候會遇到結構相似的分析問題。

如果你也想看看一個研究主題正在和哪些學科發生交會，圖書館提供的 Research Horizon Navigator 可以作為探索入口。它透過 Interdisciplinarity 指標提供跨學科發展的線索，讓研究者從自己熟悉的領域出發，看看相近問題正在其他學科如何發展，有時候，跨學科不是急著換一套方法，而是先發現：原來別的領域，也在處理跟我很像的問題。

參考文獻

Callaway, B., & Sant’Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with multiple time periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200–230. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001

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這篇文章 研究方法也會異世界轉生？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

我們看到的研究，真的來自可信的學術期刊嗎？

提到「期刊可信度」，許多人首先想到的是投稿時如何避免誤投掠奪性期刊（Predatory Journals）。但事實上，判斷期刊是否可信，不僅攸關研究成果的發表，也直接影響我們閱讀文獻、引用研究以及建立學術觀點的品質。

對研究者而言，這是一項投稿前的重要功課；對學生與一般讀者而言，則是資訊素養的重要能力。

為什麼閱讀研究時也需要注意期刊可信度？

在閱讀學術文獻時，我們往往容易因為論文格式完整、使用專業術語，便認為其研究結果具有高度可信性。然而，並非所有期刊都採用嚴謹的同儕審查制度，也不是所有研究都經過相同程度的學術把關。

若引用來源品質不佳的研究，可能導致：

使用尚未充分驗證的研究結果。
誤將個別案例視為普遍結論。
在文獻回顧中納入品質存疑的證據。
影響研究判斷與後續研究方向。

尤其在醫學、教育、公共政策等領域，研究結果往往可能進一步影響實務決策，因此辨識期刊可信度更顯重要。

評估研究內容時，除了注重「研究說了什麼」，也應該重視「這項研究是發表在哪裡」。

為什麼投稿時更需要審慎評估？對研究者而言，期刊選擇同樣十分重要。如果投稿至缺乏正常審查機制的期刊，可能產生下列問題：

研究成果難以被學術社群認可。
影響研究成果的能見度與引用情形。
部分學校或研究機構可能不採認相關著作。
已發表的文章未必容易撤回或重新投稿。

部分期刊利用快速出版、主動邀稿等方式吸引作者投稿，因此研究者更需要具備判斷期刊品質的能力。

可以從哪些面向判斷期刊是否可信？

一、期刊是否公開說明同儕審查制度？

可信的學術期刊通常會清楚說明：

採用何種審查制度（單盲、雙盲或開放審查）
投稿與審查流程
編輯決策方式
出版倫理政策

如果網站僅強調「快速接受」、「保證刊登」，卻未說明審查程序，便需要特別留意。

二、編輯委員是否具備相關學術背景？

可信期刊通常會公開：

主編姓名
編輯委員名單
所屬機構

研究者可以進一步查詢：

是否為該領域學者？
是否具有相關研究成果？
是否能在大學或研究機構網站找到資料？

透明的編輯資訊，是學術出版的重要基礎。

三、是否被重要資料庫收錄？

資料庫收錄情況可作為參考指標之一，例如：

但被資料庫收錄，不一定代表期刊品質完美；未被收錄，也不必然代表期刊不可信。

新創刊期刊或特定小型領域期刊，也可能尚未被大型索引資料庫收錄。

四、可參考 Journal Citation Reports（JCR）相關指標

除了確認期刊是否被重要資料庫收錄外，研究者也常利用 Journal Citation Reports（JCR） 了解期刊在學術社群中的影響力與相對位置。

JCR 由 Clarivate 發布，收錄於 Web of Science Core Collection 的期刊，並提供多項期刊層級指標，例如：

Journal Impact Factor（JIF）：反映期刊近年文章平均被引用情形。
Journal Citation Indicator（JCI）：經領域標準化後的引用指標，方便跨學科比較。
學科排名（Rank）與分區（Quartile, Q1–Q4）：呈現期刊在同領域中的相對位置。

例如，一本期刊若位於該學科的 Q1，代表其引用表現位於該領域前 25% 的期刊之列。

然而，需要特別注意的是：

高影響力指標不一定代表每篇文章都具有高品質。
部分新創期刊可能尚未納入 JCR，但仍可能具有良好的學術品質。
某些專業或小型學科領域，其引用模式與大型領域不同，因此不宜僅以 Impact Factor 作為唯一判斷依據。

因此，JCR 指標較適合作為了解期刊學術影響力的參考工具之一，仍應搭配同儕審查制度、編輯資訊、出版透明度及文章內容品質等面向，進行整體評估。

五、出版資訊是否透明？

可信期刊通常會公開：

出版者資訊
聯絡方式
文章處理費（APC）
著作權政策
開放取用政策

若網站資訊不完整，或出現不合理的收費方式，應提高警覺。

六、閱讀近期刊登的文章

最直接的方法，隨機閱讀最近一期的文章，觀察：

文章主題是否具有一致性？
格式是否完整？
引用文獻是否合理？
研究品質是否符合該領域慣例？

同時也可以思考：

如果我要撰寫研究或完成作業，我是否願意引用這本期刊中的文章？

這個問題，往往能幫助我們快速建立判斷。

建議：從「查詢名單」走向「建立判斷能力」

近年學術界逐漸強調，相較於單純依賴黑名單或白名單，更重要的是培養研究者自行評估期刊的能力。

例如國際倡議 Think. Check. Submit. 所提出的概念便強調：

• • 確認期刊背景
  • 檢查出版流程
  • 評估編輯與審查資訊
  • 再決定是否閱讀、引用或投稿

這樣的能力，不僅能協助研究者避免誤投，也有助於提升文獻閱讀與資訊判讀品質。

結語：

在資訊爆炸與學術出版快速發展的時代，判斷期刊是否可信，已不只是研究者投稿前需要考慮的問題。

對每一位讀者而言，當我們閱讀研究、引用文獻，甚至根據研究結果形成觀點時，都需要理解：

研究發表的來源，與研究本身同樣重要。

培養辨識期刊品質的能力，不只是避免落入不可信資訊的陷阱，更是資訊素養與學術素養的重要一環。

下次閱讀論文時，不妨多花幾分鐘看看：

這篇研究發表在哪一本期刊？它的出版流程是否透明？它是否受到學術社群的認可？

有時候，這些問題的重要性，並不亞於研究結果本身。

延伸閱讀與參考資料：
Think. Check. Submit.
Directory of Open Access Journals（DOAJ）
Committee on Publication Ethics（COPE）
Journal Citation Reports (JCR)

參考文獻：

Cukier, S., Lalu, M., Bryson, G. L., Cobey, K. D., Grudniewicz, A., & Moher, D. (2020). Defining predatory journals and responding to the threat they pose: A modified Delphi consensus process. BMJ Open, 10(2), e035561. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-035561

Grudniewicz, A., Moher, D., Cobey, K. D., et al. (2019). Predatory journals: No definition, no defence. Nature, 576(7786), 210–212. https://doi.org/10.1038/d41586-019-03759-y

推廣組 簡玉菱 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 如何判斷期刊是否可信？不只是投稿前，更是閱讀研究時的重要能力 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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。

截至 2026 年，廣泛使用的線上協作 LaTeX 編輯器 Overleaf 現已將多項人工智慧（AI）工具集整合至其平台中，旨在協助研究人員、教師與學生大幅提升學術論文與技術文件的撰寫效率。這些功能主要透過 Overleaf 團隊開發的 LaTeX AI Assistant（TeXGPT）以及 Writefull 技術來驅動。概述 Overleaf 平台目前所提供之 AI 輔助功能、多人協作機制，及其相關之使用限制與資料隱私規範。

1.AI 輔助工具概述

「標準版（Standard）」可使用完整的 AI 寫作與程式碼輔助工具。需留意，標準版提供之每日 10 次 AI 使用額度為各項 AI 工具合併計算。

① LaTeX 表格與方程式生成器：使用者可透過上傳圖片或輸入文字提示，自動生成 LaTeX 表格與方程式之程式碼，降低手動編碼之耗時。

② TeXGPT 程式碼與寫作助手：作為內建於編輯器之 AI 輔助工具，其主要功能包含生成圖表程式碼、建立文件大綱與基礎架構、提供寫作反饋，以及協助格式排版之修正。

③ LaTeX 錯誤排解輔助 (Error Assistance)：針對文件編譯錯誤，該工具可解釋 LaTeX 程式碼之錯誤原因、提供修正建議，並允許使用者選擇自動套用修正。

④ Writefull 學術語言反饋：採用經學術論文訓練之語言模型，提供符合上下文情境的文法、拼寫、字詞選擇與句型結構建議。該功能亦支援多國語言（含中文、西班牙文、德文等）之文本檢查。

⑤ AI 改寫與上下文編輯工具：功能涵蓋選定文本之改寫、長段落摘要生成、同義詞檢查，以及論文摘要與標題之自動生成。

📌此外，可透過 Grammarly 瀏覽器擴充功能（browser extension）（安裝操作步驟），在 Overleaf 中提供英文文法與拼字檢查，以及文字潤飾與語氣調整等寫作輔助功能。

總而言之，將AI Assistant 視為「搭建文章骨架與基礎程式碼」的幫手，將 Error Assistance 當作「程式碼除錯員」，但千萬別忘了還有負責「優化文章血肉（文字與語句）」的 Writefull，以及處理複雜版面的生成器。這四者的結合，才是 Overleaf 完整的 AI 輔助核心概念。

2.協作功能之運作與限制

Overleaf 支援多人協同編輯功能，其協作者邀請人數與權限配置具備特定規範： 協作者限制以「專案」為單位：協作者人數上限係針對單一專案計算。以標準版為例，單一專案至多可邀請 10 位協作者，且不同專案之協作者名單可為獨立編制。

3.資料隱私與資訊安全規範

針對學術研究所需之隱私保護，Overleaf 提出以下 AI 使用與資料安全規範：

① 數據非訓練聲明：官方聲明指出，未經使用者同意，專案資料與互動內容不會被用於訓練 AI 模型。

② 使用者控制權與第三方服務：部分功能（如 Error Assist 或 Writefull 之 GPT 模型）若需調用第三方服務（如 OpenAI），系統將於首次使用時徵求使用者同意。此外，使用者可於帳號設定中自行停用 AI 輔助功能。

③ 資訊安全認證：Overleaf 作為 Digital Science 旗下服務，已取得 ISO/IEC 27001:2022 資訊安全管理系統認證。

4.啟用：首先，請登入並前往您的「帳號設定 (Account settings)」中啟用 AI 功能。

Overleaf 的 AI 功能已從早期的學術英文校正工具逐步發展為完整的學術寫作輔助平台。對於需要使用 LaTeX 撰寫學術論文的研究人員而言，這些功能可有效降低技術門檻並提升研究寫作效率。提升效率之餘，同時資料隱私與資訊安全亦獲得保障，讓學術研究在安全的環境下安心進行。最後，必須額外補充說明的是AI功能日新月異，且根據不同方案可用功能請以實際操作使用為準。

以下是LaTex搭配Grammarly編寫短文練習實作範例

第一版內容截圖

Grammarly的建議

接受Grammarly修改之後第二版匯出PDF

📌NYCU Overleaf 申請表單重新開放！(教師專屬)名額有限，立即申請，開啟你的協作專案。

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe-jWaLmKVn8fN5GsZlAkL71H9bUS0hx_Uit6hMvX2LfeWb_g/viewform

參考文獻 (References)

Overleaf. (n.d.). *Features overview*. https://www.overleaf.com/about/features-overview

Overleaf. (n.d.). *AI features*. https://www.overleaf.com/about/ai-features

Overleaf. (n.d.). *Plans and pricing*. https://www.overleaf.com/user/subscription/plans

Digital Science. (n.d.). *Security certifications*. https://www.digital-science.com/security-certifications/

推廣組：湯春枝/搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 尋找安全且可多人協作的 AI 論文寫作環境？Overleaf AI 與 Grammarly 應用介紹（附NYCU Overleaf標準版申請表單） 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

然而，搜尋引擎的排序機制並不是以「資訊是否正確」作為唯一依據。理解搜尋結果是如何產生的，也是資訊素養教育中相當重要的一環。

搜尋排名不等於資訊品質

Google 的搜尋目標，是盡可能提供使用者認為有幫助的內容。搜尋排名會綜合考量許多因素，例如網頁內容與關鍵字的相關程度、網站權威性、網頁更新狀況、使用者互動訊號，以及部分個人化因素。

因此，搜尋結果第一名所代表的，通常是演算法判斷「大多數使用者較可能點閱」或「較符合一般需求」的內容，而不一定是證據最充分、最適合特定情境使用的資訊。

以學術研究為例，研究生搜尋統計分析方法時，可能希望找到原始研究、方法論文獻或專業教材，但搜尋結果前幾名有時會是商業課程網站、部落格教學文章或影音內容。這些資源未必沒有參考價值，但使用目的不同，適用性也會有所差異。

我們容易受到搜尋結果排序的影響

資訊科學領域將這種現象稱為位置偏誤（position bias）。

研究指出，使用者往往會認為排序靠前的結果較可信，也較值得點選，即使較後面的資訊品質可能更高。這種依賴排序位置進行判斷的傾向，在資訊量龐大的環境中特別常見，因為排名能協助人們快速縮小選擇範圍，降低搜尋成本。

然而，過度依賴排序，也可能讓我們忽略其他值得閱讀的來源。

搜尋結果也會受到商業因素影響

搜尋引擎最佳化（Search Engine Optimization, SEO）已成為許多網站的重要策略。透過內容設計、技術調整及外部連結經營，網站可以提高出現在搜尋結果前段的位置。

這並不表示排名較前的網站資訊一定不正確，但提醒我們：搜尋排序反映的是演算法評估的結果，而不是學術審查制度。

特別是在健康資訊、財務建議或教育資源等領域，建議讀者多比較不同來源，並留意資訊提供者的背景、發布日期以及是否引用原始研究。

圖書館員建議的搜尋習慣

如果希望提高資訊判斷品質，可以嘗試以下幾個做法：

一、不要只閱讀第一筆結果

建議至少瀏覽前三至五筆搜尋結果，觀察不同來源之間是否存在共通觀點或重要差異。

二、優先尋找原始資料

若文章提及「研究指出」、「專家表示」，可以進一步查詢原始論文、研究報告或官方統計資料。

三、善用進階搜尋功能

例如：

site:.edu information literacy

site:.gov vaccine safety

site:nih.gov Alzheimer’s disease

利用網域限制，可以協助使用者優先找到大學、政府機構或研究單位發布的資訊。

結語

搜尋引擎已成為日常生活中不可或缺的工具，但資訊的排序不等於資訊的品質。對圖書館而言，資訊素養教育的重要目標之一，正是在協助讀者理解演算法如何影響資訊取得的過程，並培養主動評估資訊來源、比較不同觀點與追溯原始資料的能力。

下次使用 Google 搜尋時，不妨多花幾分鐘瀏覽其他搜尋結果。或許會發現，最適合自己的答案，未必總是在第一個位置。

參考資料（APA 第七版）

Schultheiß, S., & Lewandowski, D. (2021). Misplaced trust? The relationship between trust, ability to identify commercially influenced results and search engine preference. Journal of Information Science, 49(1), 83–99. https://doi.org/10.1177/01655515211014157

Pan, B., Hembrooke, H., Joachims, T., Lorigo, L., Gay, G., & Granka, L. (2007). In Google we trust: Users’ decisions on rank, position, and relevance. Journal of Computer-Mediated Communication, 12(3), 801–823. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00351.x

Lewandowski, D. (2015). Evaluating the retrieval effectiveness of web search engines using a representative query sample. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(9), 1763–1775. https://doi.org/10.1002/asi.23353

推廣組 簡玉菱 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 為什麼 Google 第一筆結果不一定最好？ 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。

生成式人工智慧（GenAI）鋪天蓋地席捲高等教育殿堂，嵌入資料蒐集、研究工作流、出版平臺與校園資訊環境，大學教師正面臨「再專業化」（Reprofessionalisation）的挑戰。我們擔憂學生作業是否由 AI 代寫，為了可能的虛構幻覺而必須逐筆核對參考文獻，誠信危機考驗互信，其中更關心學習歷程是否在自動化中消失。

學者 Daniel S. Harrison 提醒，面對寫作焦慮，引導學生理解「不完美也沒關係」，嘗試、修正、容錯，並且包含文化獨特性，在 AI 看似捷徑的完美中，重塑認知歷程；教師角色也從知識傳授者，轉為學習設計者、人機協作引導者與學術責任把關者。教師-學生-AI，成為三足鼎立的協作關係。

圖書館支援教師啟動轉身術，在混亂的演算法浪潮中，藉由可信與可靠的學術資源服務，為教學與研究提供有人文溫度的靈活策略。

一、AI 素養遠遠超過工具素養

AI 教學議題容易從特定工具開始：指令怎麼下？如何整理資料？能不能生成考題、講義或簡報？

根據 UNESCO 教師人工智慧素養框架，AI 素養不只是會用工具，而是理解技術、倫理與教學面向，並維持人類能動性、課責與判斷。

AI 可以協助釐清概念、潤飾文字、摘要資料與提供回饋，但不能感知脈絡、開創論點、取代原文理解、承擔來源查證或教育責任。

學術研究與報告就像煮一鍋美味的湯，AI 可以快速洗菜備料（文獻搜尋與歸納分析），但要選用哪種湯底、放入哪些食材、品質好壞、什麼時機下鍋，還有最核心的風味（理論建構與詮釋）掌握在主厨（人類研究者）大腦中。

二、從一刀切的限制轉向區分使用情境

根據 OECD 研究，教師與 AI 的互動可逐步走向協同型。

教師專業性在於搭建鷹架，讓 AI 成為共同思考、共創教材與支援學習的夥伴。教師可依課程生命週期，將AI 引入以下情境：

1. 課前準備期：AI 協助彙整資源，減輕結構化的教材開發負擔，利用 AI 快速檢索學術資源、彙整多語系文獻摘要，並為學生量身規劃客製化的閱讀清單與預習材料，更可產生文獻探討的範例，AI 是材料助手；
2. 課堂互動期：生成討論題或展示素材，可由AI 協同設計創新的模擬場景，例如倫理審查委員會及計畫書匿名審查，共創出契合真實學術研究情境的動態教學素材，或例如實證主義 解釋主義的辯論，AI 是打破思考慣性的催化劑；
3. 課後評量階段：AI 負責初級回饋，例如讓 AI 針對作業中結構化的基礎問題，例如語法潤飾、格式排版、程式碼除錯、邏輯分析等，提供即時回饋；而教師主導學術研判與專業決策，把關評判與給分。

三、引導、體驗、反思中培養學生 AI 素養

AI 素養不是看完工具演示就能建立，比較有效的方式，是讓學生在具體任務中實際應用，練習倫理、脈絡理解與批判思考。

AI 使用規範可分三層：

1. 鼓勵使用：適合於概念釐清、資料整理、腦力激盪、潤飾或摘要；
2. 限制使用：適用於報告初稿、翻譯、程式除錯或初步分析，學生必須標示使用範圍並說明查核與修改；
3. 不宜或禁止使用：例如核心測驗、獨立寫作、口試等需確認學生能力的評量。

教師可採引導、體驗、反思三階段，培養不會在技術浪潮中迷失主體能動性的優秀學生：

1. 引導：先說明責任邊界與查核要求；
2. 體驗：安排低風險任務，讓學生檢查 AI 是否遺漏限制、誤寫結論或產生錯誤引用；
3. 反思：最後要求學生說明 AI 幫助了什麼、哪些地方不可靠，以及最終判斷如何由自己完成。

四、保留慢思考並且重視學習歷程

OECD 提醒，生成式 AI 可能提高短期任務表現，卻不一定帶來深度學習；若學生依賴直接給答案的工具，會繞過深度思考的生產性掙扎（productive struggle），引發後設認知懶惰（metacognitive laziness）與認知投降（cognitive surrender），短期表現看似優異，但實質成效與長期技能卻衰退，而有偽精通（False Mastery）的幻象。

因此，教師可以刻意延遲 AI 介入，例如：

1. 閱讀文獻前先寫下題目理解，摘要前先標註研究問題、方法與限制，改寫前先完成自己的初稿；
2. 在研究初期，保留手動操作（如整理文獻、篩選數據、格式引用），建立對文獻脈絡的深層記憶，以及對研究假設的掌握認知：
3. 評量也應從只看最後作品，轉向作品與歷程並重，留下學生初步想法、檢索策略、AI 使用紀錄、修改版本、來源查核與最終反思；
4. 作業連結課堂討論、實驗、臨床、研究室資料或個人經驗，也能降低直接複製通用答案的誘因。
5. 以蘇格拉底式提問引導（scaffolded questioning），以多回合對話讓學生解釋推論、檢查前提，將思考的控制權保留予學生。

五、研究指導中的 AI 使用邊界

AI 不只影響課堂，也影響研究指導。

黃意植指出，AI 使用邊界會隨任務結構化程度與詮釋需求而調整。隨著 AI Agent 導入，研究者需要委派任務、設計指令與審查品質。基本原則是：AI 負責執行、整理與重複性任務；人類主導問題界定、理論詮釋、方法選擇、倫理判斷與最終品質保證。

研究指導可落實課責：

1. 文獻、DOI、作者、期刊、年份與摘要均須 100% 逐筆回到圖書館資料庫或工具加以驗證，絕對不可用抽樣方式；
2. 依期刊規範記錄並揭露 AI 工具名稱、版本、日期與用途；
3. 未公開數據、敏感個資、智慧財產與審查中資料，不上傳至公開或未授權 AI 系統；
4. 格式、潤飾、摘要與簡報草稿可由 AI 支援，但研究問題、方法、資料解讀、引用取捨與最終品質仍由研究者掌握。

六、陽明交大圖書館AI 素養支持服務

圖書館透過前沿 AI 工具、學科館員諮詢與工作坊，協助教師優化文獻探索、降低生成式 AI 幻覺並提升研究影響力。對於剛踏入學術叢林的研究生，素養奠定更強調資料隱私、偏誤辨識與幻覺查核。

1. 於研究起步可善用 NYCU Library MCP、Web of Science Research Assistant、RHN、Research Intelligence、Primo Research Assistant、Scite 等工具，建立較通用型 AI 更可查證的研究起點。
2. 其次，閱讀與知識管理可結合 NotebookLM、EndNote、Zotero 或個人知識庫。
3. 期刊評估、寫作投稿、成果擴散與研究治理，則可搭配 Journal Citation Reports (JCR)、InCites、ESI、ORCID、期刊OA APC 補助、國內《個人資料保護法》、國際科研倫理遵循與 NYCU Dataverse 服務。
4. 針對學生參考文獻，教師可掌握三個問題：文獻是否存在？書目資訊是否比對得到？內容是否支持論點？驗證來源包括：
   1. 圖書館探索系統、Crossref、Google Scholar、PubMed、Scite、Web of Science 或出版社網站。
   2. 中文參考資料查核，則可優先使用國家圖書館相關系統「臺灣博碩士論文知識加值系統」與「期刊文獻資訊網」，以及「Airiti Library 華藝線上圖書館」、「臺灣人文及社會科學引文索引資料庫」等工具。
   3. 另可搭配 「Turnitin 原創性比對系統」及「Symskan 文獻相似度檢索服務」，輔助檢視文字高度相似、改寫過近、引用不足或來源標示不清等問題。
   4. 若文獻查無明確紀錄、DOI 無法連結或內容與主張不符，可要求學生補交檢索截圖、出版社頁面、PDF 首頁、引用來源紀錄或 EndNote Library；即使文獻確實存在，也仍須回到原文確認引用是否真正支持學生的論點。

AI 能力越強，教師與研究者的監督責任越不能減少。透過圖書館資源、學科館員專業支持，以及 AI 素養系列活動、「NYCU 陽明交大圖書館—陪你做研究」部落格、專屬YouTube 頻道與課堂支援服務，教師可以更有策略地運用 AI。

本文透過圖書館資料庫與學術資源篩選文獻，並使用 NotebookLM 與 ChatGPT 協助解讀、潤稿與編輯／推廣服務組 王慧恆

七、主要參考文獻

1. Chiu, T. K. F., & Rospigliosi, P. A. (2026). Six global frameworks for human-centred AI literacy and competency: Comparative analysis and a way forward. Interactive Learning Environments, 34(3), 1003–1005. https://doi.org/10.1080/10494820.2026.2648342
2. Estlund, K., & Hudson Vitale, C. (2026). Strategic implications of AI futures for research libraries: Workshop report. Association of Research Libraries; Coalition for Networked Information. https://doi.org/10.29242/report.futurescape2026
3. Harrison, D. S. (2025). ‘Not perfect is okay?’: Exploring the use of AI in the writing classroom. CEA Mid-Atlantic Review, 33, 34–47. https://bowiestate.edu/academics/colleges/college-of-arts-and-sciences/departments/language-literature-and-cultural-studies/ceamag/ceamar-journal.php
4. 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
5. Isaeva, R., Caner, H. N., Caner, M., Giray, L., & Karadag, E. (2026). Students’ engagement with generative AI in academic learning: A self-determination theory and epistemic network analysis study. Computers and education: Artificial Intelligence, 10, Article 100606. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100606
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13. 教育部臺灣學術倫理教育資源中心（2026）。AI世代的學術寫作指南—給研究生的參考手冊。作者。https://ethics.moe.edu.tw/resource/ebook/
14. 國家科學及技術委員會（2026，4月29日）。AI主權時代：學門建構與應用、研究應用倫理及數位透明度之配套措施〔立法院第11屆第5會期教育及文化委員會書面報告〕。立法院公報資訊網。https://lis.ly.gov.tw/lydbmeetr/uploadn/115/1150429/502.pdf

這篇文章 AI 素養世代來了！大學教學與研究的華麗轉身術 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。