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掌握文獻分析法:5步驟教你方式和範例下載,有效提升研究品質

16 May 2025
文獻分析法

想像你的研究桌面疊滿了報告、檔案與舊報紙,你沒有受訪對象,也不必跑田野;你要做的,就是把這些「靜態的證人」拆解、重組,讓它們說出新故事——這正是文獻分析法(document analysis)的日常景象。

這種方法常被歸類為質性研究工具,但它也能支援量化統計,屬於跨領域萬用刀。簡單來說,研究者透過有系統地蒐集與評讀既有文本(學術論文、政府檔案、實務報告、甚至日記與漫畫),再加以編碼、分類與詮釋,藉此回答研究問題,甚至推演未來趨勢。

什麼是文獻分析法

文獻分析法(literature analysis method),是指透過系統性蒐集、閱讀、整理與評析已有的研究或出版資料,來回答研究問題、建立理論基礎或發現研究缺口的一種研究方法。它不是單純的「看過幾篇文章」,而是一套有步驟、有目的的分析過程。

這種方法常見於以下情境:

  • 撰寫研究計畫或論文時的文獻回顧段落;

  • 探討特定主題的研究趨勢與發展脈絡;

  • 整理某領域的理論模型或操作定義;

  • 為後續的實證研究找出切入點。

核心特色包括:

  1. 資料來源以二手文獻為主:例如期刊論文、學位論文、報告、政策文件、書籍等。
  2. 強調批判性閱讀:不只是重述內容,而是分析其立場、研究方法、貢獻與限制。
  3. 可能有明確的篩選與分類標準:特別是在系統性文獻分析(systematic review)或計量型文獻分析(bibliometric analysis)中更為嚴謹。
  4. 結論來自歸納整體文獻趨勢與爭點:而不是單篇資料的意見。

文獻分析法好處與風險,一表看懂

文獻分析法好處與風險

怎麼做文獻分析:操作流程,從撿拾到煉金

當你決定要用文獻分析法展開研究,表面上看起來像是單純「讀資料」,但實際上,每個步驟都有明確的技術與思考脈絡。下面這套流程,能幫助你有系統地走完從撿拾資料到提煉洞見的整個過程。

步驟一:界定範圍,縮小搜尋戰場

面對網路與圖書館龐大的文獻資源,如果沒有事先設定好範圍,很快就會被海量資訊淹沒。因此,第一步要明確界定研究的主題與核心關鍵字。例如,你想研究的是「台灣電動機車政策影響」,就應先設定像是「電動機車政策」、「台灣綠色運輸」、「能源轉型政策」這類具體搜尋詞。這個步驟的目標,不是急著開始蒐集,而是劃出一個搜尋邊界,讓後續行動更有效率。

步驟二:來源鑑別,確認資訊可信度

文獻來源五花八門,有的來自國際期刊,有的來自政府報告,也不乏企業宣傳資料或網路文章。這個階段的任務,就是逐一確認每份文件的出版背景、作者資格與背後的意圖。舉例來說,一份由某車廠贊助的產業報告,雖然提供了豐富數據,但背後可能帶有商業推廣色彩。相反地,來自政府或學術機構的公開資料,則相對客觀中立。這個步驟就像在篩沙子,留下可信又有價值的資料,過濾掉過度行銷或立場偏頗的來源。

步驟三:閱讀與摘錄,將資訊轉為素材

接下來進入最耗時卻最關鍵的工作——深入閱讀與摘要記錄。你可以運用開放編碼,也可以先設計好分析標籤,例如「政策目標」、「實施困難」、「社會回應」等,再針對每份文件的相關內容進行摘錄。除了單純摘錄內容,也要注意紀錄出現的時間脈絡或作者觀點。這不只是抄筆記,更是一場資訊重組的工程,幫助你逐步建構出研究素材庫。

步驟四:交叉比對,發現差異與共識

當素材累積到一定程度後,就需要進行整理與比對。你可以利用心智圖、矩陣表或比較表格,將不同資料排列在一起,觀察它們之間的敘事落差與重複出現的模式。例如,某些文件強調政策的環保效益,另一些則點出民眾反彈或基礎設施不足。透過這樣的交叉檢視,你不只是在拼湊資料,而是在辨識哪些觀點被忽略、哪些爭議尚未解決,這些發現將成為你後續論證的基石。

步驟五:詮釋與理論連結,提出有說服力的結論

最後,把整理好的資料重新帶回你的研究問題,進行詮釋與理論對接。如果資料數量足夠,還可以進一步使用統計分析或回歸檢定,為你的發現增加量化佐證。重點不在於「列出你讀過什麼」,而是要說明「這些文獻如何支持或挑戰你的研究假設」,讓讀者相信你的論述是經過嚴謹推理與多方驗證的。這個步驟就像是煉金術的最後一環,把零散的資料煉成具有說服力的研究成果。

文獻分析的三種常見形式

  • 敘述性文獻回顧(Narrative Review)
    最常見、操作門檻最低的文獻回顧方式,重點是概括性描述、整理與評論既有研究。

    • 特點:沒有嚴格搜尋或篩選標準,依研究者判斷選取代表性文獻。

    • 優點:適合快速了解某議題的研究發展脈絡或理論基礎。

    • 風險:容易有主觀選擇偏誤,缺乏系統性與再現性。

  • 系統性文獻回顧(Systematic Review)
    強調明確、透明、可複製的文獻搜尋與篩選過程,目的是全面盤點所有符合條件的研究

    • 特點:事先設定搜尋策略與篩選標準,並詳列排除與納入依據。

    • 優點:提升文獻回顧的公正性與完整性,適合作為政策、實證基礎。

    • 風險:耗時且程序複雜,需要團隊合作與嚴謹執行。

  • 後設分析(Meta-analysis)
    建立在系統性文獻回顧基礎上,進一步統計整合不同研究的量化數據,計算總體效果量。

    • 特點:需要可比對的統計資料(如樣本數、平均數、標準差等)。

    • 優點:提供客觀量化證據,常用於醫學、心理學、教育等領域的效果評估。

    • 風險:只適用於有足夠可量化資料的研究議題,且易受資料品質與異質性影響。

使用文獻分析的小技巧

  • 善用工具:你可以用 Zotero 來整理和管理找到的資料或文章。當你要分析大量訪談或文章內容時,可以用 NVivo 這個工具來幫忙標記和分類,比手動一個一個抄還有效率。如果要做一些統計或數字分析,可以用 Excel,如果你想進階一點,也可以用 R 這種專業的統計工具來跑更複雜的數據分析。

  • 建立透明流程:保留搜尋策略與排除理由,日後方便審查與重複實驗。

  • 寫作層次:先描述文件特色,再提出詮釋,最後連結理論,讀者較能跟上你的思路。

質疑:文獻分析真的可靠嗎?

雖然文獻分析有他的好處,但是也可能有以下問題

  • 歷史情境錯位:老資料放進當代研究,若忽略時空差異,易產生錯讀。

  • 存活者偏差:能被保存下來的往往是主流、官方聲音,底層或邊緣群體的記錄可能蒸發。

  • 作者動機:檔案製作者帶著目的寫作;研究者若未拆解那些動機,解讀將失真。

  • 資訊疲勞:文件越齊全,分析負擔越重;當代「開放資料」雖好,但也可能拖慢進度。
    面對這些疑慮,研究者必須交叉佐證、標註不確定之處,並在結論節如實揭露資料盲點。

文獻分析法範例

範例 1:Systematic Literature Review of Supply Chain Management

Sinoimeri & Teta(2024,國際商管研討會論文集)

  • 樣本來源:從 Elsevier 與 Springer 抓出 76,493 篇供應鏈相關文章,透過關鍵字與主題篩選。

  • 方法亮點:作者用 PRISMA 流程圖說明篩選步驟,再以 Excel 統整期刊、國別、關鍵詞出現頻率。

  • 可學之處:論文篇幅精簡,但把「資料庫查詢策略→排除條件→可重製的程式碼」寫得一清二楚,很適合初學者仿作。ResearchGate

範例 2:Lessons for Crisis Communication on Social Media: A Systematic Review

Eriksson(2018,International Journal of Strategic Communication

  • 樣本來源:蒐集 2004–2017 間 104 篇危機傳播研究,限定有實務建議的文章。

  • 方法亮點:先質化編碼歸納出 157 項「社群媒體危機應對建議」,再跨文章比對五大主題。

  • 可學之處:作者把「建議 → 聯結證據 → 批判反思」三段式寫法套進文獻分析,非常適合想把質性內容轉成實務指引的研究者。ResearchGate

範例 3:The Role of Artificial Intelligence in Healthcare: A Systematic Review of Applications and Challenges

Udegbe et al.(2024,International Medical Science Research Journal

  • 樣本來源:檢索 2013–2023 間 AI 醫療應用文章,使用機器學習、NLP、預測分析等關鍵詞。

  • 方法亮點:將發現依照「診療輔助、個人化治療、院內營運」三類別歸檔,並對應倫理與隱私挑戰。

  • 可學之處:作者把挑戰直接對照對策,示範如何把文獻分析延伸到策略建議;如果你的研究要寫「限制與建議」段落,這篇很好參考。ResearchGate

範例 4:Bibliometric Review of Research on Green Building Assessment Methods Using CiteSpace & HistCite

Li et al.(2024,International Journal of Strategic Property Management

  • 樣本來源:收錄 420 篇綠建築評估文獻,透過 CiteSpace 畫知識圖譜、HistCite 算引用權重。

  • 方法亮點:先跑書目計量,再視覺化群集出「指標更新」「BIM 整合」等四大研究主流。

  • 可學之處:想把文獻分析升級成「誰跟誰在對話」的結構,這篇教你用圖形說服讀者。維爾紐斯 Gediminas 科技大學期刊

範例 5:Using Document Analysis Methodology to Explore Educational Reforms and Policy Changes in Post‑Soviet Ukraine

Kutsyuruba(2017,收錄於 Reimagining Utopias 專書)

  • 樣本來源:分析烏克蘭 1990 年代至今的教育法規、政策文件,並補充歷史脈絡。

  • 方法亮點:作者示範「政策文件 → 社會變遷脈絡 → 影響層面」的三層次對讀法。

  • 可學之處:如果你的研究材料是官方文件或白皮書,這篇的批判框架能直接搬用。ResearchGate

附註

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