文獻太雜、時間不夠？試試 AI 的分析驅動檢索法
假設你身邊有個朋友，研究已經做了一年，眼下要投稿卻卡住：題目看似不錯，但文獻基礎薄弱、方法論也缺乏突破。更糟的是，升等和時間壓力同步逼近。
如果是你，你會怎麼辦？
這樣的情境，背後其實隱藏著一個核心問題：我們在檢索文獻時，往往花了很多時間，卻得到一堆品質參差不齊的結果。真正能支持研究核心的文獻，反而要花更多力氣去篩選。
如果有一種方式，能讓我們更快鎖定「高相關 × 高品質」的文獻，是否就能大幅減少焦慮與浪費？
為了回應這樣的挑戰，我們設計了「分析驅動檢索」。
與其盲目搜尋再慢慢篩選，不如先透過一份明確的「文獻補強報告」，把研究需要補強的重點面向先釐清，再讓檢索流程朝這些方向集中火力。
這樣一來，文獻檢索不只是「找得快」，而是「找得準」——能更有效率地鎖定真正有價值的高品質文獻。
我們先來看幾個圖表，透過實際的文獻分析與品質分佈，就能直覺感受到【分析驅動檢索】所帶來的效率提升。
大家有看出不同了嗎？在文獻品質評估的散點圖中，X 軸代表「與研究的相關性」，越往右越貼近研究主題；Y 軸代表「文獻品質」，越往上越好。
因此，散點越集中在第一象限，就代表檢索成果越具備「高相關 × 高品質」的特徵。
從圖表對比可以清楚看到：分析驅動檢索，確實比直接檢索更能聚焦在高價值文獻。
那麼，什麼是分析驅動文獻檢索呢？先來看整體流程：
大部分步驟與直接檢索類似，不同之處在於額外加入了一份「文獻補強報告」。
這份報告的作用，是在檢索開始之前，先針對研究各重要面向進行缺口分析，讓後續檢索不再盲目，而是有明確的方向。
為什麼只多加一個「文獻補強報告」，就能讓檢索品質有顯著提升？
原因在於，它幫我們事先分析出研究需要補強的維度，並量化缺口狀況。
有了這樣的缺口細節，檢索不再只是「廣搜」，而是「針對需要的地方強化」。因此，檢索效率與成果的可用性，都能明顯提升。
至於如何準備文獻補強報告，我們在之前的文章已經介紹過，如果您錯過了，可以回去參考。
不過，僅靠「補強報告」還不夠。
因為即使檢索更精準，仍然可能得到不少不相關或品質不佳的文獻。尤其在時間緊迫時，更需要進一步的品質篩選。
因此，我們在檢索流程後半段加入「品質評估」，並將結果轉換為標準化數據，最後繪製成散點圖，讓研究者一眼看出文獻分佈的品質結構。
我們將高品質文獻的判斷依三大維度展開：
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相關性 —— 是否與研究主題、背景、核心問題高度契合？
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品質 —— 來源是否可靠？研究設計是否嚴謹？
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新穎性與貢獻度 —— 是否具有前沿性或實質突破？
透過這樣的標準，我們可以把龐雜的檢索結果，轉化為清晰的視覺化圖表，讓研究者在有限時間內，把精力集中在最值得深入的文獻上。
回到開頭的假設情境：如果研究卡在投稿前的關鍵時刻，這套方法能幫助你快速聚焦，避免陷入無效的搜尋與篩選焦慮。
也因為許多研究者都面臨類似的需求，我們即將推出新的論文診斷模組 —— 研究設計診斷 × 投稿策略。
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謝謝各位。