博士生的經驗分享：如何節省時間又不遺漏關鍵研究

介紹

David Henkelmann 目前就讀博士班一年級。由於每週有四天的時間要忙於 IT 專員的工作，如何妥善安排研究時間對他來說至關重要。然而，和大多數研究人員一樣，要擠出足夠的時間是一大挑戰：「將大量相關文獻收集起來閱讀，是最困難也最累人的環節，因為我不想遺漏任何內容，」David 解釋道。「我有一種強迫症，覺得必須把找到的所有論文都快速瀏覽過一遍——至少要看過標題和摘要——而這非常耗費時間。」

尤其是對學術生涯剛起步的研究人員來說，文獻搜尋不僅僅是追求速度，更是建立信心的過程。漏掉一篇關鍵論文，可能會改變他們構思研究問題與方法的方式，甚至可能影響整個研究計畫的可行性。

在這之前，David 在教授的推薦下，一直藉助 Scopus 的 AI 功能來協助研究。「教授說 Scopus AI 是他目前最愛用的文獻搜尋工具。我也非常驚訝 Scopus 的 AI 工具效果如此之好，尤其在我的研究主題上更是如此。它們提供的資訊非常精準，我很喜歡它的對話互動功能，而且它還會推薦後續的檢索問題，這點我也很滿意。」

幾個月前，David 受邀體驗 Elsevier 全新推出的 AI 輔助研究平台——LeapSpace。LeapSpace 旨在支援研究流程的多個階段，從初步的文獻探討，到深入分析、發掘研究資金以及團隊協作。由於這一切都在一個安全可靠的環境中進行，研究人員無須在多個工具間切換，就能加快工作速度、進行更深入的思考，並取得更豐碩的成果。

David 表示：「對我來說，LeapSpace 是 Scopus AI 功能的完美延伸。這兩者都能提供文獻的上下文脈絡，幫助我快速理解內容。這也讓我整理出來的閱讀清單變得更加扎實、有價值。」

他已經切身感受到這項工具帶來的優勢。David 最近剛更換了博士論文題目，新主題橫跨資訊科學與心理學領域——探討人們為何會在社群媒體上發布關於自己的動態。他估算，使用 LeapSpace 進行初步的文獻探討，為他省下了多達兩週的工作時間。對於像 David 這樣的博士生而言，在研究摸索階段省下這些時間，意味著能騰出更多心力，專注於建立假設與批判性閱讀等核心任務。「我真的覺得自己能更快進入閱讀階段。可以說，它幫我簡化了高達 40% 的提問與文獻搜尋流程，」他透露。

透過 Deep Research 進行深入探索

LeapSpace 的 Deep Research（深度研究）模式，已成為 David 在探索博士論文新子主題時的首選起點。Deep Research 運用多重代理 AI 系統來生成詳盡的綜合報告，這讓它非常適合用來處理複雜、跨領域或開放性的問題。如同 LeapSpace 的所有回覆，報告中的每一項主張或假設皆附有完整的參考文獻，並可明確追溯至經過同儕審查的原始文獻。

更重要的是，Deep Research 報告的目的不僅僅是回答使用者的提問——它的設計理念是模擬研究人員所受的專業思考訓練。因此，它能呈現極具價值的見解，提供上下文脈絡，並引導使用者持續深入探索。舉例來說，Deep Research 會點出證據的侷限性、發掘研究缺口，並激發使用者的批判性思考。

「我非常喜歡 Deep Research 報告的架構設計，」David 解釋道。「它會先提供一段簡單明瞭的引言，非常適合快速掌握概況；接著列出關鍵發現的圖表，並直接回答你的問題。隨後，報告會呈現研究範圍、假設與研究限制。最後，它會匯總成結論、對研究結果進行綜整，甚至提出對未來研究的建議。」

「在使用時，我能切身感受到 AI 真的理解我的需求——它將資訊進行分類歸納，精準掌握了我問題的核心要素。我所得到的答案基本上都緊扣主題，這讓我很放心，相信自己沒有遺漏任何重要資訊。」

他補充道：「當我在 LeapSpace 點擊某篇參考文獻時，側邊欄會隨即展開，顯示該文獻的詳細資訊與摘要。這有助於我再次核對該文獻，並理解 AI 為何會將特定的幾篇論文歸類在一起。正是因為這些體貼的細節，我才會選擇用它來輔助我的研究。」

儘管 David 對 Deep Research 報告的格式與內容讚譽有加，但他仍期盼未來能有一些功能上的微調：「如果系統能提供一個數字範圍讓我選擇，讓我決定要在回覆中顯示多少篇參考文獻，那就太完美了。此外，我也希望能有一個選項，讓我索取 AI 這次檢索所找到的所有相關文獻。」

信任訊號與透明度

LeapSpace 會在螢幕上顯示每一個檢索步驟，包含所使用的工具、文獻來源以及篩選條件，這大大提升了 David 對系統回覆內容的信心。「在使用其他 AI 工具時，你必須自己設計一連串的關鍵字搜尋指令，字數還要拿捏得恰到好處——不能太多也不能太少——而且某些特定詞彙可能還有不同的含義。這其實很困難，但 LeapSpace 把這些麻煩事都處理好了。正因為它會將系統自動生成的檢索指令顯示出來，讓我能夠再次核對。這是一種非常貼心且具備透明度的設計，這點對我來說至關重要。」這樣的作法，正好呼應了學術界對於研究可重複性與方法論透明度的嚴格要求。

David 在 LeapSpace 推出信任卡（Trust Card）功能之前就已經開始使用，他相當期待這項新功能可以進一步增強他對工具的信賴。Trust Card 中的陳述連結（Link to statement）功能，能顯示 AI 的主張與原始文獻之間的契合程度。「我認為這將會非常有價值，因為它可以直接驗證 AI 的理解與你的研究方向是否一致，從而為你省下大量的時間。」

此外，他也對 Trust Card 的附屬功能論點雷達（Claim Radar）感到興奮。這項功能會標示出在更廣泛的已發表文獻中，有多少比例的研究是支持、反駁，抑或是對 LeapSpace 回覆中的主張持保留態度。同時，它還會提供具代表性的文獻來源以及簡短的理由說明。

「現在的文獻數量多得驚人，對於裡頭的每一項論述，你幾乎都能同時找到支持與反對的研究，」David 解釋道。「很多時候，我是在尋找能驗證我自己假設的論文，因此若能清楚掌握哪些研究支持我的觀點，真的非常有幫助。但同時，了解哪些論文持反對意見——以及反對的原因——也同樣重要。因為在資訊科學與心理學領域，往往沒有絕對的標準答案。我可不想在論文發表後，才赫然發現自己漏看了某些在暗處的關鍵文獻。Claim Radar 剛好能提供這種全方位的宏觀視角。」

這一點對於那些身處於研究證據紛雜或持續演進領域的研究人員來說，尤其有幫助；在資訊科學與心理學這類跨領域學科中更是如此。能夠綜觀更廣闊的文獻版圖，將能幫助研究人員提出更具說服力、更經得起考驗的論點。

匯聚於單一平台的全面見解

除了文獻搜尋與探索，LeapSpace 還能協助尋找研究夥伴與申請經費等研究任務，未來也計畫支援更多研究流程的環節。

由於他在大學職位的研究經費即將於今年六月到期，David 計畫利用 LeapSpace 尋求其他的經費來源：「特別是那些在其他平台上往往難以被發掘的小型補助案。」LeapSpace 內建了超過 36,000 筆正在開放或定期開放申請的全球研究經費資訊，總金額高達 1,000 億美元。這代表它的設計不僅是為了讓尋找大型經費計畫變得更容易，更是為了發掘出那些規模較小、隱蔽性較高的補助機會。

他也計畫使用主題作者搜尋（Topical Author Search）功能——這是一項運用向量技術進行檢索的研究人員識別工具。這項技術能跳脫傳統的關鍵字完全比對，轉而發掘學科間的交集地帶。這意味著它能找出相近或互補領域的相關專家——在這些領域中，即便使用的專有名詞不同，核心概念卻是重疊的；同時它也能找出那些研究橫跨多個學科的學者。這讓 LeapSpace 成為進行跨領域研究時的強大助力。

David 解釋道：「過去，我要尋找與我研究相關的學者，通常是透過查找那些在三、四篇不同論文中都被提及的名字。但對我而言，光是找到只專精單一主題的人是不夠的——我更希望能找到那些願意跨出自己學術同溫層、將不同領域串聯起來開創全新研究領域的學者，並與他們交流。透過 LeapSpace，我能夠做到這一點，還能直接預覽該學者的論文發表紀錄。」

他補充道：「我需要 AI 成為我的夥伴。LeapSpace 並不像 ChatGPT 那樣直接給我所有答案；LeapSpace 給我的感覺更像是一位得力助手，能將收集資訊——包含研究文獻、重要作者、交叉引用——這些繁瑣的前置工作量降到最低。而且，這一切都在同一個平台上完成。」

對 David 來說，LeapSpace 的另一個加分項是：它不僅能檢索 Scopus 所收錄的數以百萬計的文獻摘要，還能檢索期刊與書籍的全文內容——甚至包含其他出版商的期刊全文。

「摘要能讓我快速了解一篇論文的主旨，而全文裡則總是藏著能豐富研究資訊的珍貴細節。我很喜歡 LeapSpace 兩者都能檢索的設計。如果能在單一平台上直接存取來自多家出版商的全文內容，對我來說將會有極大的幫助——我認為資料與資訊自然是越多越好。」他補充說：「而且只要這些資訊在 LeapSpace 裡，我就能利用 Trust Card 和 Claim Radar 等功能來輔助我理解內容。」

對 David 而言，LeapSpace 的價值並不在於取代人類的研究判斷，而是為他創造出更多的餘裕，讓他能將這份判斷力發揮得更加淋漓盡致。