【漾新聞記者陳雯萍／高雄報導】人工智慧正加速改變研究方式！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Yelp評論資料實作案例，說明如何以AI技術翻轉資料分析，結合統計邏輯與互動視覺化，打造具學術價值與社會洞察的創新研究模式。
卓雍然指出，資料科學融合大數據運算、機器學習與自然語言處理等技術，雖能快速處理龐大資訊，卻無法直接解釋資料背後的因果關係，唯有透過統計模型補強理論基礎，才能通過學術審查。他強調，「關鍵不是用最新模型，而是用對工具，問對問題。」研究應從觀察數據出發，提出有根據的推論。
講座中，卓雍然以Yelp線上評論為實例，運用R語言處理800萬筆資料，開發互動應用程式，讓使用者探索20萬家商店、508類商業項目、194種話題與10種情緒分類之間的關聯。他說：「與其仰賴問卷調查，不如用真實評論觀察行為，從中發掘有價值的洞見。」這樣的資料處理方式已超越傳統問卷與抽樣限制，進一步提升了研究的廣度與即時性。
此外，他介紹決策樹與線性混合模型的結合方式「Tree of GLMM」，展示如何先進行分群，再驗證群組間的變項關聯；也以「條件式調節中介模型」說明如何透過R語言強化模型自動化與圖像化，提升解釋力與說服力。他表示，AI與統計的整合，讓研究者從靜態推論走向動態模擬，拓展傳統研究的邊界。
講座現場吸引來自不同學院系所的師生參與。卓雍然鼓勵學生掌握程式語言基本能力，尤其是R語言的親民與彈性，更適合初學者。他認為，AI時代的資料分析就是學會「用資料說話」，將統計邏輯、演算法與研究問題整合，才能創造具解釋力與應用價值的研究成果。
中山大學管理學院設立「商業大數據平台」，推動以行銷、文化與社群評論等真實資料為本的跨域研究，也結合教育部智慧創新人才培育計畫，協助師生掌握資料科學與AI實作技術，厚植新世代的資料素養與研究能力。
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