💐傳統研究方法與AI科技的整合應用案例💐

📅  時間： 2025/05/15 (四)  12:00~13:30

🏠  地點： 管理學院 4069教室

👨  講者： EMBA 卓雍然 老師  tonychuo@mail.nsysu.edu.tw

👉  報名網址： https://forms.gle/xXTuNbnurFu98TQ29

隨著人工智慧的快速發展，機器學習方法將會成為大數據時代的主要的資料分析技術。對於習慣使用如階層式線性回歸(Hierarchical Regression)、結構方程式(SEM)等等傳統研究方法，又想要學習先進的資料科學方法的研究者而言，R語言是無疑是連接傳統研究方法和現代數據分析技術最好的橋樑。這一次研討會我們將使用幾個實際案例來示範如何結合傳統研究方法和現代數據分析技術來做學術研究：

  • 有條件的調變中介路徑分析 Conditional Moderated Mediation
  • 決策樹和階層式線性回歸的結合 Tree of GLMM (Generalized Linear Mixed-Effect Model)

透過案例我們將分享利用數據分析技術來開拓既有的研究範疇的具體做法。由於座位有限，請有興趣的老師和碩、博班同學儘快報名參加。

 

Topic 1 : Conditional Moderated Mediation Model in R

  • Intro. to R SEM Package : lavvan
  • Simple Mediation Model
  • Moderated Mediation Model
  • Conditional Moderated Mediation Model
  • Automated Script Generation
  • Parallel Bootstrapping

Topic 2 : Model Tree for Research Topics with Mixed Results

  • Research Topics with Mixed Results
  • Intro. to R Model Tree Package – `glmtree`
  • Model Specification
    • GLMM (Generalized Linear Mixed Effect) Model
    • Partition Variables
  • Model Tree for Mixed Results

 

厚植資料科學素養──中山大學用AI翻轉研究視角

當人工智慧遇上傳統統計科學會迸出什麼新火花？國立中山大學舉辦「AI與傳統研究方法整合應用」專題講座，由EMBA學程助理教授卓雍然分享實務案例，說明傳統統計科學與現代資料科學的差異，帶領師生了解AI工具如何協助處理龐大的資料、建立互動視覺化工具，並結合統計模型，開啟新研究路徑。

資料科學包含大數據運算、人工智慧、機具學習等，如何將資料分析技術落地使用於教材、研究、課程，第一步很難跨越。卓雍然表示，AI技術雖能處理龐大資料並快速簡化複雜現象，但無法告訴你「為什麼會這樣」，若缺乏傳統統計與因果論述支持，AI的應用仍難以通過學術期刊的審查門檻。他強調，真正重要的不是擁有最新的模型，而是學會用對的工具回答對的問題，研究者應先從觀察數據出發，再提出有根據的解釋與推論。

卓雍然以美國Yelp線上評論平台為案例分析，展示如何運用資料探勘與R語言將800萬筆評論轉化成一款互動式應用程式。這些評論涵蓋約20萬家商店、508種商業類別，分類為194種話題與10種情緒。透過視覺化工具，使用者可以探索不同評論話題與讀者反應之間的關係。例如，在酒吧類評論中，哪種語氣或話題會讓人覺得「有趣」？哪些內容會被點選為「有用」？這類資料分析不再依賴問卷或實驗設計，而是以巨量的真實文字資料為基礎，透過自然語言分析技術、探索性資料分析（EDA）與統計方法，利用互動式圖表在龐雜的資料之中尋找有用的資訊規律。

卓雍然指出，「傳統研究方法強調控制變數與設計樣本，以問卷與實驗為主，目的是驗證假設、推論因果關係；而AI與機器學習則處理的是來自真實世界的大量行為資料，不只是數字，還包含文字、圖片、影音等多媒體形式，讓研究者得以全面觀察而非抽樣預測，進行動態模擬與即時決策。」他以「決策樹結合線性混合模型（Tree of GLMM）」為例，說明如何從資料中先找出分群結構，再用統計模型驗證各群間變項關係，實現AI與傳統理論的雙軌整合。另一展示案例「Conditional Moderated Mediation Model（條件式調節中介模型）」進一步展現R語言在自動化和視覺化上的優勢。

該場講座吸引跨院系所師生參與，卓雍然鼓勵眾人換一種思維，從假設驗證走向開放探索，學習基礎的程式語言，「R語言則是實現這個過程最平易近人的工具。」並總結，AI時代的研究是將資料看作一種語言，結合演算法、統計邏輯與研究問題，創造出具社會洞察力與學術價值的成果。未來在任何領域，能夠理解並應用AI與統計邏輯，將是每一位知識工作者的關鍵能力。中山管院「商業大數據平台」即聚焦以行銷、社群評論、文化行為等真實資料為基礎，推動跨領域應用案例。該講座結合教育部智慧創新人才培育計畫，協助教師與學生掌握資料思維與AI實務，培養下一代具資料素養與解釋能力的AI人才。

 

新聞稿來源：中山新聞https://news.nsysu.edu.tw/p/406-1120-356374,r3979.php?Lang=zh-tw

 

中山大學EMBA學程助理教授卓雍然

中山大學舉辦「AI與傳統研究方法整合應用」專題講座

以美國Yelp線上評論平台為案例分析，展示如何運用資料探勘與R語言將800萬筆評論轉化成一款互動式應用程式