臺大管理學院研究方法系列工作坊 Workshop Series on Research Methods at College of Management, National Taiwan University

院行政辦公室

撰文者／資訊管理學研究所碩士生 賴思妤

2025年6月6日，由管理學院、數據分析與數位轉型學群共同主辦之臺大管理學院研究方法系列工作坊「Crafting Academic Papers from Archival Data」正式揭開活動序幕。此次主講者為美國喬治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）Scheller商學院資訊科技管理學系林明鋒教授，林教授的研究橫跨金融科技、線上平台市場與生成式AI等多元領域，長期於Management Science、MIS Quarterly、Information Systems Research等頂尖期刊發表重要成果。此次工作坊結合其豐富的實證經驗與教學歷練，帶領與會者深入理解如何從archival data出發，撰寫具學術價值的高品質論文。

林教授在工作坊開場談及研究影響力，林教授提醒影響力不應只由引用數或期刊排名決定，更來自研究本身的實質貢獻與問題意識。他鼓勵研究者聚焦於真正關心的議題，研究之路往往漫長且不易，唯有找到能真正驅動自己的問題與議題，才能在過程中持續投入、穩定前進。針對資料面向，林教授系統性地比較了政府公開資料、商業資料、爬蟲資料與專有資料的利弊，提醒研究者若能長期追蹤資料、建立動態觀察視角，將更有機會開展具差異化的研究貢獻。在研究設計與資料理解層面，他強調熟悉資料生成脈絡（data generation process）至關重要，研究者需掌握資料的限制與可能誤差，並在分析前清楚建立研究邏輯與假設架構，以確保研究故事具有理論支撐與可行性。

此外，林教授也分享靈感來源的多元性，包括生活經驗、媒體報導、他人研究的盲點，甚至跨領域閱讀所產生的想像落差。另外，構想也需考量可行性與風險管理，如果研究結果不如預期，是否仍具有替代性詮釋與學術價值？這些判斷往往來自研究者對議題的深度理解與熱情投入。在實證方法與倫理討論中，林教授介紹多種常見分析技術，並透過具體案例說明操作流程與應用情境。他也提醒與會者，資料蒐集階段需確認來源合法性、是否需簽署NDA，並確保使用授權。他特別指出，若研究結果與資料平台的利益不符，須事前與提供方溝通是否可公開平台名稱，以免影響投稿。

工作坊下半場進行實務操作，林教授現場以Prosper借貸資料進行展示，介紹欄位內容並與現場參與者討論如何從中發想研究問題。有同學提出從群組（group）特性切入，觀察是否與借貸成功率相關，林教授回應此方向具潛力，且可延伸應用至其他平台。魏志平教授亦建議可探討借貸雙方若具社會連結（如校友、同鄉），是否更容易產生借貸行為。林教授補充，即使Prosper已逐步淡化社交功能，但敘述內容、頭像與歷史互動等社交線索仍可能對借貸結果產生實質影響，值得進一步探究。此外，林教授簡要介紹生成式AI工具於研究流程的應用潛力，並強調應謹慎使用，特別留意隱私與本地部署的安全性。

在工作坊最後的環節，林教授邀請與會教授及同學分享目前的研究主題與實務挑戰，並逐一回應，提供相對應的建議。他以務實角度提出回饋，展現其對學生問題的高度重視與深厚的研究經驗。本次工作坊結合理論分享與實務操作，內容紮實，啟發與會者在資料選用、問題設定與方法設計上的整體思維。