如何使用 AI 或 ChatGPT 找到研究缺口？如何找出研究問題？

Research Gap（研究缺口）是什麼？

研究缺口（Research Gap）是學術研究中尚未被充分探索或解決的問題領域，指出現有文獻的不足之處，並為新研究提供立論基礎。掌握研究缺口的定義與應用技巧，能有效提升論文的原創性與學術價值。

如果論文能夠找到重要且關鍵的研究缺口，並針對此做研究，會有更高的閱讀價值。

4種研究缺口類型

特定細分領域的研究不足（分為特定區域、特定人群、特定材料、特定子主題、特定方法的研究缺乏）

領域內的爭議或缺乏理解（現有理論缺乏實證支持或存在矛盾解釋）

先前研究的局限性（如樣本量過小，或忽略特定群體或地域因素）

實踐與應用的落差（學術成果與實際操作需求存在鴻溝，方法不實用、成本過高或耗時過長）

研究缺口類型範例

我們以運動為例，給大家一些針對這些類型研究缺口的例子：

為何 AI 在找研究缺口時會有問題？

當請 ChatGPT 識別某個領域的研究缺口時，它可以生成多個潛在議題。但是如果你深入下去，透過 Google Scholar 搜尋，往往能發現已有多篇系統性回顧探討。

AI 難以準確識別研究缺口，主要有兩個原因：

第一，AI 依賴現有知識的品質，無法評估研究完整性

第二，它難以理解「新穎性」，因此無法準確辨識真正未被探索的議題。

由於 AI 是基於訓練資料來生成文本，研究者仍需理解研究領域的細微差異，並透過適當的方法協助 AI 產出真正有價值的研究缺口。

所以該如何使用 AI 找到研究缺口？

與其讓 AI 直接找出研究缺口，不如將它視為輔助篩選工具，搭配你的專業知識，才能真正發掘值得深入探討的問題。下面兩個步驟可以幫助你讓 AI 產出更具價值的研究議題：

第一步，精準設定問題範圍

先利用 AI 生成潛在研究缺口，然後對這些議題進行初步篩選。
針對 AI 產出的內容，進一步檢查現有文獻，排除已被廣泛探討的主題。
重新調整問題，讓 AI 聚焦於特定族群、變數或方法學上的限制。

第二步，結合批判性思維與專業判斷

AI 雖能提供概要，但無法評估研究價值，因此需要研究者分析新穎性。
透過系統性回顧、統合分析或專家意見，確認哪些議題確實有研究空缺。
讓 AI 幫助整理現有文獻，並歸納出未解決的問題，以此作為研究方向的參考。

SciSpace：搜尋論文摘要然後進一步分析

這個方法來自《Find the research gap with AI in ONE day: Groundbreaking new process》

在 SciSpace 搜尋欄輸入你的研究主題或關鍵字，SciSpace 會提供與主題相關的論文摘要及前十名論文。
選擇顯示的欄位
- 調整顯示內容，建議選擇：
  - 研究目的：了解過去研究的關注點。
  - 方法：檢視主要研究方法與技術。
  - 局限性：找出現有研究的不足。
  - 未來研究建議：發掘尚未被探索的方向（Kov 特別建議新增此欄）。
擴大論文範圍
- 若前十篇論文不足，可請 SciSpace 顯示 15～20 篇最新論文，以獲取更完整的概念。
分析研究缺口
- 透過「局限性」與「未來研究建議」找出尚未解決的問題。
- 透過「研究目的」發現過去研究忽略的方向。
匯出資料並進一步分析
- 先閱讀部分論文，觀察是否有重複的研究趨勢或模式。
- 使用 AI 工具（如 ChatGPT）進一步詢問和確認研究缺口。可以參照我們下面推薦的提示詞prompt。
- 通常花 1～2 天 閱讀 約 30 篇 論文，就能對研究缺口有充分了解。

缺點：無法完全取代 人工閱讀與理解，尤其是對於理論、數據分析和實驗細節的掌握。SciSpace 也並不涵蓋所有學術資料庫。建議搭配 Google Scholar、ResearchGate、PubMed 等工具 來擴大資料來源，確認論文的期刊影響因子與被引用次數，避免參考低品質研究。