🐰 Research Rabbit

讓學術文獻整理效率提升三倍的智能工具
將雜亂無章轉變為清晰脈絡的研究神器

一、學術工作者的共同困擾——文獻整理的三大挑戰

不管你身處哪個學術階段——碩博士研究生、大學教師、還是產業研究分析員，在撰寫學術論文、執行研究計畫、或籌備學術發表時，「文獻探討」這個環節往往最令人頭痛欲裂。

📚 訊息過載，難以消化

透過 Google Scholar 檢索，動輒數千筆結果湧現，完全不知該從何處著手。

🌀 脈絡混亂，理不清頭緒

文獻之間的引用網絡錯綜複雜，哪一篇才是領域核心？經常迷失在論文叢林中。

⏰ 歸納困難，耗時費力

即使成功蒐集到相關資料，要系統化地呈現整個研究網絡依然困難重重。

這些障礙使得許多研究者投入數週乃至數月時間，對研究領域仍只能「略知一二」。

這正是 Research Rabbit 誕生的原因。

二、核心概念——打造學術界的「音樂串流平台」

Research Rabbit 是一款源自美國華盛頓州西雅圖市的免費學術研究工具，由創辦人 Jasmine Wang 與 Dineen Grow 在 2021 年共同推出。國際媒體將它譽為研究領域的 Spotify。

💡 核心理念

「轉變研究方式：從主動搜尋資料，到被動發現知識。」

Research Rabbit 將學術文獻轉換成可互動的視覺化知識網絡，讓使用者像在音樂平台上探索歌單一樣，輕鬆：

無論你的身份是研究生、教育工作者、或創新創業家，它都能協助你在短短幾分鐘內掌握整個學術領域的知識架構。

三、核心價值——改變研究流程的三大創新

🗺️

從「混亂」到「明晰」

建立視覺化知識圖譜

將每一篇學術論文視為一個「節點」，透過「引用與被引用關係」編織成一張可互動的知識網絡圖。

  • 辨識核心文獻（頻繁被引用的中心節點）
  • 找出延伸研究（分支節點）
  • 發現新興方向（較新且稀疏的節點）
成效： 從迷失方向 → 立即掌握研究架構
🤖

從「緩慢」到「智慧」

AI 推薦機制找出關鍵論文

如同 Spotify 會根據你的聆聽習慣推薦歌曲，Research Rabbit 的智能推薦引擎會依據你儲存的論文，自動推送相關研究文獻。

舉例而言：

當你收藏《生成式 AI 在教育中的應用》後，系統會自動推薦：

  • 探討 AI 寫作輔助對學習成效的影響
  • 學習者在 AI 環境中的認知負荷研究
  • 教育工作者對生成式 AI 技術的接受度調查
成效： 從「被動查找」→ 轉變為「主動探索」
📁

從「分散」到「系統化」

打造研究資料庫與主題地圖

每個研究主題都能建立專屬的「Collection」（收藏集），概念類似 Notion 或 Pinterest。

  • 針對不同主題建立多個收藏集
  • 添加標籤、撰寫註解與研究筆記
  • 與研究夥伴或指導教師分享
  • 與 Zotero 完全整合同步
成效： 從雜亂無章的 PDF 堆 → 轉變為有邏輯的知識架構

四、操作指南：五分鐘快速上手

1
前往官方網站
https://www.researchrabbitapp.com
2
完成註冊
透過 Email 完成免費註冊
3
建立收藏集
建立第一個 Collection（主題資料夾）
4
搜尋論文
搜尋你熟悉的一篇論文（輸入論文標題或 DOI 編號）
5
自動生成地圖
點選「Add Paper」，系統會自動產生視覺化地圖
6
探索網絡
點擊地圖上的節點，查看該論文的引用與被引用文獻
7
持續建構
持續收藏、標記、撰寫筆記
8
完成網絡
幾分鐘內，從單一論文延伸出完整的研究網絡

五、實際應用案例：碩士生的研究經驗分享

研究主題：「生成式人工智慧對大學生學習表現的影響」

❌ 傳統做法：

  • 在 Google Scholar 找到數百篇相關論文，許多標題雷同、內容重複
  • 需要花費整整一週進行整理、分類、比對引用關係
  • 最後仍無法確定哪些論文最具關鍵性

✅ 使用 Research Rabbit 之後：

  • 輸入關鍵字 "Generative AI + Learning"
  • 系統立即生成互動式地圖，標示出核心研究論文
  • 點擊節點後，自動展開相關領域的延伸研究
  • 15 分鐘內完成初步文獻架構建立
💬 「原本預計要花兩星期整理的資料，我只用了兩小時就建立起邏輯主軸，更重要的是發現了幾篇用一般搜尋方式根本找不到的關鍵文獻！」

六、收費模式與使用權限：完全免費且無限制

方案類型 費用 功能說明
免費版（Free） $0 • 功能無任何限制
• 可建立無限數量的收藏集
• 使用智能推薦系統
• 視覺化文獻關係圖
• 與 Zotero 雙向同步
• 支援多人協作
進階版（Pro/Premium）
尚未推出		 - 官方計畫未來將推出團隊專屬空間、AI 趨勢分析報告等進階功能
💡 資料來源： 所有學術資料均來自 Semantic Scholar API（由艾倫人工智慧研究所 Allen Institute for AI 提供），屬於公開學術資料庫，因此沒有版權爭議，可安全應用於研究、報告、論文撰寫與教學活動。

七、工具比較分析：為何研究者最終選擇它？

工具名稱 核心定位 主要優勢 使用限制
Research Rabbit 文獻探索＋視覺化呈現 智能推薦、互動地圖、協作功能完整 目前不支援 PDF 標註功能
Zotero 文獻引用管理 引用格式支援最完整 缺乏知識探索功能
Connected Papers 單篇論文關聯分析 視覺呈現美觀直覺 無收藏管理系統
Litmaps 引用關係追蹤 可即時追蹤最新研究動態 免費版功能受限
Semantic Scholar 學術搜尋引擎 收錄論文數量龐大 缺乏互動分析工具
結論顯而易見：
Zotero 負責管理文獻資料，Research Rabbit 負責探索知識脈絡。
兩者搭配使用，是當前最強大的學術研究組合。

八、AI 時代的學術啟示：從資料檢索到認知升級

在生成式人工智慧的時代，研究工作的瓶頸已經不再是「資訊匱乏」，而是「資訊爆炸」。

Research Rabbit 協助我們從龐大的資訊海洋中，找出邏輯脈絡、建立連結、獲得啟發。

💡 這代表一種全新的研究思維模式：

「不再只是蒐集整理資料，而是重新理解知識之間的連結關係。」

未來展望

隨著 AI 寫作與知識圖譜技術持續進化，Research Rabbit 可能整合 ChatGPT、Perplexity 等系統，自動產生：

研究者將從繁瑣的資料蒐集工作中解放，把寶貴時間投入在真正有價值的環節——深度思考、批判分析、與創新突破。

讓研究工作回歸思考本質

Research Rabbit 不僅是一項工具，更代表一種學術思維的轉變。

當你能夠視覺化地觀察整個研究領域時，你不只是找到文獻資料，更重要的是找到研究方向。

「Research Rabbit 讓你不再被海量資料淹沒，而是被靈感啟發點亮。」

如果你希望文獻探討工作變得更迅速、更聰明、更有系統

🚀 立即開始使用 Research Rabbit
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