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各位朋友們好：
研究所碩一時，必修課之一（沒記錯的話，必修只有兩門）是「研究方法」。授課老師有個特別的邀請（要求），他指定我們讀某篇論文，同時會搭配不曉得從哪兒變出來的「研究花絮」，買一送一加量不加價。
研究花絮是我們的戲稱，指的是論文作者或研究團隊會寫一篇文章，詳細說明這篇論文研究過程經歷的失敗掙扎與調整。例如，意見不合改了研究題目、實驗設計出錯只能砍掉重練、忽然發現早有人做出類似的結論……等各種情況。
老師說，搭配閱讀這樣的文章更能掌握研究背後的研究思路和邏輯脈絡，有時候價值遠超過成果本身。
當時仍處於研究半文盲階段的我，記住了這句話，雖然並不真正理解。
這些年持續進行《台灣產業 AI 化大調查》，才慢慢從經驗累積中，理解研究背後的思索、嘗試、錯誤，以及如何修改的過程，價值絕不遜於最後的研究結果分享。
例如最簡單的問題：產業 AI 化調查的問卷，會由企業的哪個部門負責填寫？
透過網路填寫的人，真的了解問題在問什麼？
同一家公司不同職能、職級的人，填寫出來的答案會一樣嗎？如果不同，可能原因是什麼？又提供了哪些值得深入探究的線索？
是的，這只是簡單的問題。問卷調查要考慮的事情非常多，牽涉到填寫意願、信度、效度等多種面向。就算這些都考慮到了，問卷畢竟是主觀認知的結果，有些人自我感覺良好，有些人保守內斂，這又會對整體結果產生什麼影響？
有位高齡九十的長輩曾是全球知名調查公司高階經理人，他告訴過我，在歐洲進行跨國調查時必須加入一個「膨風指數」，因為不同國家的人認知程度差異很大。記得他舉例說，西班牙人的「非常漂亮」可能只是德國人的「還行」；英國人的「好吃」跟義大利人的「好吃」差異很大。而這個指數也需要不斷調校，因為社會環境會影響人的認知……。
2026 年的《台灣產業 AI 化》大調查已經有初步結果，本週電子報也有整理。但為了讓結果更貼近真實情況，今年研究團隊從問卷形式、調查方式到統計分析，都進行了優化與調校，目前仍在持續進行中。完整結果預計在 4 月底會完整公佈，屆時歡迎各位朋友一起前來聆聽完整的分享。當然，現場也會提到一點背後的研究花絮。 人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲
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