關鍵詞不是越多越好：如何建立有效的檢索策略？
本文不是資料庫操作教學，也不會告訴你該按哪個按鈕。它想談的是一個經常被忽略、卻深深影響搜尋成敗的關鍵問題：研究生在搜尋文獻時，往往不是技巧不足，而是還沒把研究問題轉換成學術社群正在使用的語言。透過理解關鍵詞背後的學術語脈與跨領域用語差異，本文將引導你重新思考檢索策略，讓搜尋成為釐清研究方向的一部分。
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：
- Web of Science Research Assistant 實用技巧 Clarivate Blog. (2024). Useful tips for Web of Science Research Assistant.
- 監控複雜文獻：更聰明的領先方式 Clarivate. Monitoring complex literature: A smarter way to stay ahead.
- 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