文獻回顧的真正角色，是橋接前言與研究方法的關鍵橋梁——它必須清楚說明：為什麼你的研究必要、為什麼你的方法合理。
可是現在卻有很多人反過來，讓AI生成、有著「假性完整感」的文獻回顧去主導研究。
我們要知道，文獻回顧需要精準引用，讓引用去佐證你的論點，而不是建造龐大的引用資料庫，也不是生成某個領域的完整脈絡，然後在那邊用根本沒受過訓練的大腦試圖要找到什麼研究缺口，或是以為自己有辦法提出什麼整合性策略，這些其實是你在學習某領域知識時的前端輸入過程，而不是撰寫文獻回顧的重點。
要記得，我們是研究者，不單純是文獻整理者，更不是「由AI輔助的資料處理生物體」
你當然可以使用AI來寫，但你需要一個清晰的架構和藍圖，來引導你自己和AI去找到真正需要的、精準的文獻，而不是讓AI帶著你在資料的迷霧中打轉。
這裡提供一個研究文獻的架構，即使你使用AI生成，要記得這些部份的分別，才不會繞在一起
1. 定義文獻（議題簡史）
這是最前端的鋪陳，用來銜接前言，包含界定研究主題的範圍與基本概念。過去的文獻和研究者是怎麼界定這個議題的？過去怎麼被描述？研究空缺在哪裡？
2. 操作文獻（議題研究簡史）
你除了必須知道這個領域的狀況，也需要知道這個領域的「研究狀況」，他可能包含：
(1) 本領域操作文獻
目前本領域的研究發展、方法學發展的歷程與目前研究發展情況。
(2) 近似領域操作文獻
不同領域在討論相似現象或議題時使用的研究方法，做為我們現在可以考慮的選擇，比方說我做的是環境行為的研究，但我們可以從健康研究、消費者研究去找需要的文獻。
(3) 理論或方法學操作文獻
以相同或相似的理論或方法學為中心，去探討他們實際應用的情況，並提出你認為這個理論或方法學應用是在你研究最佳方式的論證。
3.假設文獻（理論依據）
最後你要提出你的假設或假說，並且使用文獻來奠定你的理論基礎。
當你的文獻回顧能以這樣的邏輯架構呈現時，你應該可以大幅減少不必要的資料生成量，更重要的是，研究問題與方法之間的合理性會變得一目了然。
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