碩論：AI 代理人影響文獻｜資料科學視角｜2026-10-31
主題一：AI 代理人影響
本日納入 2 篇，涵蓋數位健康與人機互動。方法由 865 人、28 天隨機對照試驗與 473 人橫斷偏好問卷構成；前者較能辨識短期健康效果，後者適合探索角色與模態，但共同缺口是未整合工具呼叫日誌、客觀任務績效、成癮量測及停用追蹤。
文獻
1. Effect of an AI agent trained on a large language model (LLM) as an intervention for depression and anxiety symptoms in young adults: A 28-day randomized controlled trial.
- 方法與資料：28 天隨機對照試驗，865 名青年，介入組與等待組比較。
- 指標：憂鬱與焦慮問卷的時間點差異；摘要未列量表名稱、效果量及信效度。
- 資科碩論借鑑：加入系統使用日誌與停用後追蹤，以混合效應模型估計時間、組別與使用劑量關係。
2. A Multi-Modal Human–AI Collaboration Framework for E-Scooters: Evaluating AI Roles in User Preference
- 方法與資料：473 份有效問卷，比較三種 AI 角色及視覺、聽覺、觸覺呈現偏好。
- 指標：角色與模態偏好及顯著性；摘要未報效果量及信效度。
- 資科碩論借鑑：將角色與介面模態設為可控因子，加入任務時間、錯誤率與操作軌跡。
可執行設計
- 代理人角色×介面模態任務實驗：以顧問／共同執行者及文字／語音作交叉操弄，分析完成時間、錯誤率、工具呼叫軌跡與信任。
- 代理停用後恢復曲線研究：以基線、代理輔助及短暫停用的密集縱向資料，估計焦慮與任務績效的中斷及恢復曲線。
師資對接
蘇明祥副教授（自然語言處理、口語對話系統、情緒與人格感知）；呂明頴副教授（人工智慧、資料探勘、行為分析）。
主題二：ChatGPT／Grok 聊天成癮與生活強制性
本日納入 2 篇，涵蓋聊天依賴與信任／可解釋性。方法包含小樣本一週原型比較，以及跨十情境、五模型的反事實模擬評估；前者有真實使用脈絡但統計力與時長不足，後者有客觀指標，卻缺一般使用者的成癮、察錯與拒絕行為。
文獻
1. Moodie: An Early-Stage Design Exploration for Supporting Fear of Missing Out with LLM-based Chatbots
- 方法與資料：形成性研究、原型建置及一週 N=21 的 Moodie 與 GPT-4o 比較。
- 指標：FoMO、參與及社會連結；摘要未列量表名稱、效果量與信效度。
- 資科碩論借鑑：延長追蹤並蒐集互動頻率、時長、主動開啟與功能損害，以成長曲線區分高參與和問題性使用。
2. Integrating Counterfactual Simulations with Language Models for Explaining Multi-Agent Behaviour
- 方法與資料：跨十個自駕情境、五個 LLM 的反事實模擬與多指標評估。
- 指標：穩健性、偏好、正確性、目標及動作預測準確率；摘要報告感知正確性至少提升 7.7%，四個模型的目標預測準確率提升 23%。
- 資科碩論借鑑：建立具真值聊天題庫，比較原答、來源提示與反事實解釋對錯誤辨識及信心校準的影響。
可執行設計
- 聊天使用強度—功能損害切點研究：蒐集 8 週去識別化日誌及每週量表，以廣義加法模型與 ROC 描繪非線性風險曲線。
- 反事實解釋的信任校準實驗：比較原答、來源與反事實解釋，評估辨識率、Brier score、校準誤差及採納率。
- 錯誤察覺×有害建議拒絕聯合行為測試：以低風險模擬情境和混合效應羅吉斯迴歸估計依賴、流暢度與來源提示效果。
師資對接
丁德天副教授（精神流行病學、物質濫用、青少年健康）；鄭江宇副教授（行動裝置 UX 設計與實驗、巨量資料分析）。
跨主題爭議
1. 方法論： 短期或橫斷自陳資料難以排除反向因果與新奇效應，應加入隨機分派、重複量測、行為日誌及停用追蹤。
2. 量測： 高互動、偏好、FoMO、信任、依賴與功能損害並非同一構念；不可只以使用時數宣稱成癮，也不可用主觀正確性取代客觀察錯率。
3. 倫理： 代理與聊天日誌可能含健康、情緒及敏感提示；有害內容及停用操弄須資料最小化、去識別化、明確退出、風險轉介及 IRB 審查。
三個爭議點
1. 方法論爭議：代理健康介入與聊天依賴研究若只用短期或橫斷自陳資料，難以排除反向因果與新奇效應；應加入隨機分派、重複量測、行為日誌及停用追蹤。
2. 量測爭議：高互動、偏好、FoMO、信任、依賴與功能損害不是同一構念；兩主題都不能以使用時數或參與度單獨宣稱成癮，也不能以主觀正確性取代客觀察錯率。
3. 倫理爭議：代理與聊天日誌可能含健康、情緒及敏感提示，有害內容與停用操弄亦可能造成暴露風險；須資料最小化、去識別化、明確退出、風險轉介與 IRB 審查。