【全創碩訊】
國立政治大學全球傳播與創新科技碩士學位學程（全創碩，GCIT）於 11 月 28 日舉辦 114 學年度第一梯次專業實務報告發表會，由傑出獎得主楊明以及三位優良獎得主溫柔、黃昱清、吳晨右發表正在進行的研究計畫。德國艾爾福特大學（University of Erfurt）傳播學教授 Sven Joeckel 與 Leyla Dogruel 應邀擔任審查委員，針對學生研究提供深度回饋與建議。此次發表會由全創碩主任林翠絹特聘教授主持，展現學程在培養學生獨立研究與國際學術交流能力方面的成果。

德國學者跨海參與　以國際視野啟發研究思維
Sven Joeckel 教授專長於青少年數位媒體使用、媒體素養與數位隱私研究，現任艾爾福特大學兒童青少年媒體碩士學程主任。Leyla Dogruel 教授則關注數位化與自動化如何重塑個人與社會的傳播樣態。兩位教授甫於 10 月來校主講演算法與 AI 素養相關講座，本次再度受邀擔任評審，以豐富的研究經驗與全球視野，為學生研究提供專業建議與理論啟發。

傑出獎研究：AI 時代的職場溝通與種族偏見
傑出獎得主楊明以「英語母語者對非英語母語者借助生成式人工智慧撰寫文本的看法」為題，探討在職場溝通中日益普遍的「AI slop」（AI 生成的劣質內容）。「我們都是非母語英語使用者，常在意他人對我們語言能力的看法。當 AI 寫作成為常態，這個議題更顯重要。」楊明指出，AI 使用者的差異甚鉅：在美國，使用 AI 的知識工作者佔了全體的 71%，但在整體勞動力中則僅有 16% 人口曾使用過 AI；且亞洲對 AI 的接受度明顯高於西方。
研究採用實驗設計，操弄郵件內 AI 資訊揭露的程度（揭露／不揭露／人類撰寫）與寄件者族裔（東亞、歐洲、美國姓氏），並測量受試者對郵件發送者的「親切度」、「能力認知」與「社會接受度」，並以 AI 態度與文化智慧為調節變項。
Dogruel 教授對此研究給予高度肯定：「這篇研究計畫的品質極高。理論架構扎實，將 Joe Walther 的超個人模型應用在 AI 情境中也非常新穎。我的研究發現，人們難以分辨內容是否為 AI 生成，這也取決於提示詞（prompt）的品質。你的揭露程度設計非常有意義。」

優良獎研究：AI 揭露的跨文化品牌策略
優良獎得主溫柔以「當 AI 傷害品牌：跨文化與高涉入產品情境下，AI 內容揭露策略邊界之探討與建構」為題，探討品牌在 Instagram 廣告中揭露 AI 生成內容對消費者信任的影響。「華盛頓州立大學的研究指出，僅提及『人工智慧』就可能降低品牌信任與真實性認知，尤其對智慧手錶等高涉入產品影響更大。」她比較臺灣與美國消費者對 AI 生成、AI 揭露與人類創作內容的反應，並以 AI 熟悉度與風險認知為調節變項。
Dogruel 教授建議將研究聚焦於 AI 揭露組：「不揭露 AI 內容時，受試者可能無法區分內容來源，導致實驗結果變成『好廣告與壞廣告』的比較。」她也建議加入不同品牌類別作對照。「若是像環保或道德導向品牌，消費者期待看到的是『有溫度的人』而非『冰冷的科技』，會讓 AI 的負面效果更明顯。」
 

優良獎研究：群眾募資的說故事策略
黃昱清的研究「社群媒體對群眾募資成功的影響：行銷策略之探討」聚焦臺灣捐贈型募資平臺，探討說故事策略對募資成效的作用。「台灣嘖嘖平台的成功率高達 77%，高於美國 Kickstarter 平台的 42.47%，顯示本土募資市場潛力可觀。」研究以推敲可能性模型（ELM）為理論基礎，採 2×2 實驗設計，測試理性／感性訴求與說故事／無故事內容的效果，讓受試者分配模擬捐款以觀察行為差異。
Joeckel 教授提醒：「說故事的效果取決於故事品質。每個版本都必須投入相同心力，才能確保結果真實反映理論差異，而非受寫作技巧影響。」他也建議簡化設計。「研究者常想加入太多變項，結果樣本需求倍增、詮釋更複雜。保持設計簡潔，才能聚焦主要假設。」

優良獎研究：跨國電影的文化爭議分析
目前在泰國交換的吳晨右則以預錄影片發表研究「璀璨女人夢，是爭議還是英雄：國際觀眾接收分析—以 IMDb 為例」，分析這部法國與墨西哥合製、探討跨性別議題的音樂劇電影如何引發全球文化論戰。該片雖獲 13 項奧斯卡提名，卻被批評為文化挪用與性別刻板印象再製。吳晨右運用結構主題模型（STM）與語言探索與字詞計算（LIWC）語料分析法，探討 IMDb 等平臺評論中不同文化觀眾的詮釋脈絡。
Joeckel 教授對此研究很感興趣：「這讓我想起當年攻讀電影與電視研究碩士的時光。」他分享自己研究愛爾蘭與奧地利電影，以及《亂世浮生》如何影響非二元性別者的經驗。「今年我訪談的一位非二元受訪者仍提到該片某些場景帶來的衝擊。電影能深刻影響個人認同，你的研究結合文化研究與文本分析，是非常值得深入發展的方向。」

國際學者建言：以理論為根、以簡馭繁
兩位教授皆強調理論基礎的重要性。Joeckel 教授指出：「許多研究採用超個人模型、推敲可能性模型與編碼／解碼理論等經典架構，值得嘉許。初期研究應該奠基在經典理論上，未來再發展更具創新性的模型。」他也提醒：「與心理學的簡單操弄不同，傳播研究常設計過於複雜的刺激材料。事實上，越簡單的設計越能清楚呈現理論效果。務必確保各組條件品質一致，結果才可信。」
林翠絹主任總結了這次的發表會：「此次發表作品皆經嚴格盲審，我們將持續擴大獎項名額，鼓勵學生投稿。全創碩鼓勵採取多元的研究方法，學生可尋求校內不同專業的教授指導，研究主題也不僅限於課堂領域。」
此次發表會不僅展現全創碩學生在 AI 傳播、跨文化研究與數位行銷等尖端領域的研究實力，也透過國際學者的專業評論，為學生提供寶貴的學術養成經驗與全球視野，體現全創碩的教育使命，即為致力於培育具獨立研究能力與國際競爭力的傳播科技人才。
[全球傳播與創新科技碩士學位學程獲文化部與教育部高等教育深耕計畫補助。]