當AI成為健康資訊新入口 資管跨校研究登PACIS 2026獲「Best Short Paper–Runner Up」
【管理學院提供】空腹運動好嗎？維他命到底該怎麼補充？面對生活中突然出現的健康問題，過去人們可能習慣先上Google搜尋，如今，愈來愈多人直接詢問ChatGPT、Gemini、Claude，或閱讀Google搜尋頁面最上方的AI摘要。當生成式AI逐漸成為人們獲取健康資訊的新入口，使用者為何會相信AI？資訊來源如何呈現，又會如何影響使用者的判斷？
國立中山大學資訊管理學系助理教授李怡珍、碩士生謝佳臻，與國立臺灣大學資訊管理學系暨研究所副教授彭志宏、香港城市大學資訊系統學系教授謝俊霖組成跨校、跨國研究團隊，以論文〈No-Belief and Verification Friction: How Evidence Presentation Shapes Reliance on AI-Generated Health Explanations〉於PACIS 2026國際研討會中獲「Best Short Paper–Runner Up」，從數百篇投稿中脫穎而出，研究成果獲得國際學術肯定，也凸顯AI健康資訊與使用者信任議題的重要性。
這項研究從日常使用AI的情境出發，探討當AI以不同方式呈現健康資訊的證據與引用來源時，是否會影響使用者對資訊可信度的判斷、查證行為，以及對AI答案的採納意願。此一研究延續李怡珍長期關注的健康資訊可信度議題，研究脈絡從多重來源可信度、搜尋引擎情境，逐步延伸至資訊品質、網站系統設計、UI／UX與確認偏誤等面向。隨著Google搜尋逐漸導入AI摘要，生成式AI成為新的資訊入口，研究團隊也進一步將研究情境延伸至AI生成資訊。
研究特別關注「No-Belief」使用者，也就是面對特定健康議題時，原本沒有明確立場、對自身判斷缺乏信心的人。李怡珍指出，過去探討確認偏誤的研究，通常區分使用者原有立場與資訊內容是否一致；然而，在實際收集樣本的過程中卻發現，不少受試者對空腹運動、高蛋白飲食等常見健康議題並沒有明確立場。「這些人可能經常聽聞相關資訊，卻不確定自己的知識是否充足，才會去問AI。」這群處於「中間、不確定」狀態的使用者，也因此成為研究團隊希望進一步探討的對象。
為貼近真實使用情境，研究團隊自行架設研究網站，模擬Google AI摘要介面。受試者進入AI摘要情境前，會先透過量表評估自己對特定健康議題的立場，再進行後續實驗。研究團隊將比較相同資訊來源以不同方式呈現時，是否會影響使用者查證資訊的便利性，以及對AI答案的可信度與採納意願。
研究另一項關注重點，是「驗證摩擦力（verification friction）」。這個概念指的是數位介面設計所帶來的「阻力」或「麻煩程度」——也就是使用者要完成查找、點擊、閱讀與核對資訊來源時，需要付出多少額外心力。研究團隊希望進一步檢驗，當引用來源更容易被看見、理解與查證時，是否有助於提高資訊的決策實用性，並進一步影響使用者對AI生成健康資訊的信任與採納。
因此，研究團隊不只關注AI模型本身是否透明，也將焦點延伸至使用者實際看見與操作的介面設計。李怡珍指出，提供引用來源並不代表使用者一定會主動查證；如何降低驗證過程中的阻力，讓資訊來源更容易被理解與使用，可能是AI健康資訊設計中值得關注的另一個面向。
目前研究團隊正準備進入正式實驗階段，接下來將公開招募受試者進行實證分析，歡迎符合資格的師生參與研究。團隊也表示，若實驗結果與原先假設不同，將進一步檢視研究設計、量表與實驗流程，持續修正研究方向。
此次合作不僅跨校、跨國，也串起不同研究世代。香港城市大學謝俊霖教授曾任國立臺灣大學資訊管理學系教授暨玉山學者，也是李怡珍就讀臺大資管博士班期間的指導教授；臺灣大學彭志宏副教授則是她博士後研究期間的指導教授。從過去接受兩位師長指導，到如今與師長並肩投入研究，再帶領中山資管碩士生謝佳臻參與其中，團隊也呈現從學術訓練、共同研究到人才培育的傳承脈絡。
即將升上碩二的謝佳臻分享，自己從碩一上學期便一邊修課、一邊投入研究。過程中若有新想法或遇到問題，會即時與老師討論，而非等到固定meeting才提出，讓研究能更有效率地推進。李怡珍也鼓勵學生，有疑問就應及早溝通。「研究本來就不會一次做好。」她表示，自己過去接受研究訓練時，一份研究修改四、五十次都很正常，重要的是不要因反覆修改而感到挫折，因為內容會在一次次修正中逐漸完整。
她認為，這也是研究所訓練的重要價值。無論面對研究回饋，或是結果不如預期，都要學會重新調整、繼續前進，而這項能力未來進入職場同樣受用。對團隊而言，此次獲獎不只是履歷上的一項成果，更重要的是完整經歷一個研究想法逐步落實的過程，也將以此次成果為起點，持續推進後續研究。
PACIS（Pacific Asia Conference on Information Systems）是亞太地區資訊系統與管理領域的重要國際學術會議，隸屬於Association for Information Systems（AIS）。每年吸引海內外學者投稿與交流。本屆PACIS 2026以「Leapfrogging the Future with Artificial Intelligence」為主題，Best Paper類獎項則分別於Full Paper與Short Paper中遴選優秀論文，此次獲得「Best Short Paper–Runner Up」，也展現研究成果受到國際學術社群肯定。
值得一提的是，PACIS與中山資管淵源深厚。早期已故梁定澎教授即積極參與會議創立與發展，本屆PACIS 2026大會主席（Conference Chair）魏志平教授亦曾任教於中山資管；2028年PACIS更將重返臺灣並由中山大學主辦。從前輩參與國際學術社群，到今日師生共同投入研究並獲得國際肯定，此次獲獎也為中山資管的學術傳承與國際交流寫下新的篇章。
（公共事務組編修）
國立中山大學資訊管理學系助理教授李怡珍、碩士生謝佳臻，與國立臺灣大學資訊管理學系暨研究所副教授彭志宏、香港城市大學資訊系統學系教授謝俊霖組成跨校、跨國研究團隊，以論文〈No-Belief and Verification Friction: How Evidence Presentation Shapes Reliance on AI-Generated Health Explanations〉於PACIS 2026國際研討會中獲「Best Short Paper–Runner Up」，從數百篇投稿中脫穎而出，研究成果獲得國際學術肯定，也凸顯AI健康資訊與使用者信任議題的重要性。
這項研究從日常使用AI的情境出發，探討當AI以不同方式呈現健康資訊的證據與引用來源時，是否會影響使用者對資訊可信度的判斷、查證行為，以及對AI答案的採納意願。此一研究延續李怡珍長期關注的健康資訊可信度議題，研究脈絡從多重來源可信度、搜尋引擎情境，逐步延伸至資訊品質、網站系統設計、UI／UX與確認偏誤等面向。隨著Google搜尋逐漸導入AI摘要，生成式AI成為新的資訊入口，研究團隊也進一步將研究情境延伸至AI生成資訊。
研究特別關注「No-Belief」使用者，也就是面對特定健康議題時，原本沒有明確立場、對自身判斷缺乏信心的人。李怡珍指出，過去探討確認偏誤的研究，通常區分使用者原有立場與資訊內容是否一致；然而，在實際收集樣本的過程中卻發現，不少受試者對空腹運動、高蛋白飲食等常見健康議題並沒有明確立場。「這些人可能經常聽聞相關資訊，卻不確定自己的知識是否充足，才會去問AI。」這群處於「中間、不確定」狀態的使用者，也因此成為研究團隊希望進一步探討的對象。
為貼近真實使用情境，研究團隊自行架設研究網站，模擬Google AI摘要介面。受試者進入AI摘要情境前，會先透過量表評估自己對特定健康議題的立場，再進行後續實驗。研究團隊將比較相同資訊來源以不同方式呈現時，是否會影響使用者查證資訊的便利性，以及對AI答案的可信度與採納意願。
研究另一項關注重點，是「驗證摩擦力（verification friction）」。這個概念指的是數位介面設計所帶來的「阻力」或「麻煩程度」——也就是使用者要完成查找、點擊、閱讀與核對資訊來源時，需要付出多少額外心力。研究團隊希望進一步檢驗，當引用來源更容易被看見、理解與查證時，是否有助於提高資訊的決策實用性，並進一步影響使用者對AI生成健康資訊的信任與採納。
因此，研究團隊不只關注AI模型本身是否透明，也將焦點延伸至使用者實際看見與操作的介面設計。李怡珍指出，提供引用來源並不代表使用者一定會主動查證；如何降低驗證過程中的阻力，讓資訊來源更容易被理解與使用，可能是AI健康資訊設計中值得關注的另一個面向。
目前研究團隊正準備進入正式實驗階段，接下來將公開招募受試者進行實證分析，歡迎符合資格的師生參與研究。團隊也表示，若實驗結果與原先假設不同，將進一步檢視研究設計、量表與實驗流程，持續修正研究方向。
此次合作不僅跨校、跨國，也串起不同研究世代。香港城市大學謝俊霖教授曾任國立臺灣大學資訊管理學系教授暨玉山學者，也是李怡珍就讀臺大資管博士班期間的指導教授；臺灣大學彭志宏副教授則是她博士後研究期間的指導教授。從過去接受兩位師長指導，到如今與師長並肩投入研究，再帶領中山資管碩士生謝佳臻參與其中，團隊也呈現從學術訓練、共同研究到人才培育的傳承脈絡。
即將升上碩二的謝佳臻分享，自己從碩一上學期便一邊修課、一邊投入研究。過程中若有新想法或遇到問題，會即時與老師討論，而非等到固定meeting才提出，讓研究能更有效率地推進。李怡珍也鼓勵學生，有疑問就應及早溝通。「研究本來就不會一次做好。」她表示，自己過去接受研究訓練時，一份研究修改四、五十次都很正常，重要的是不要因反覆修改而感到挫折，因為內容會在一次次修正中逐漸完整。
她認為，這也是研究所訓練的重要價值。無論面對研究回饋，或是結果不如預期，都要學會重新調整、繼續前進，而這項能力未來進入職場同樣受用。對團隊而言，此次獲獎不只是履歷上的一項成果，更重要的是完整經歷一個研究想法逐步落實的過程，也將以此次成果為起點，持續推進後續研究。
PACIS（Pacific Asia Conference on Information Systems）是亞太地區資訊系統與管理領域的重要國際學術會議，隸屬於Association for Information Systems（AIS）。每年吸引海內外學者投稿與交流。本屆PACIS 2026以「Leapfrogging the Future with Artificial Intelligence」為主題，Best Paper類獎項則分別於Full Paper與Short Paper中遴選優秀論文，此次獲得「Best Short Paper–Runner Up」，也展現研究成果受到國際學術社群肯定。
值得一提的是，PACIS與中山資管淵源深厚。早期已故梁定澎教授即積極參與會議創立與發展，本屆PACIS 2026大會主席（Conference Chair）魏志平教授亦曾任教於中山資管；2028年PACIS更將重返臺灣並由中山大學主辦。從前輩參與國際學術社群，到今日師生共同投入研究並獲得國際肯定，此次獲獎也為中山資管的學術傳承與國際交流寫下新的篇章。
（公共事務組編修）
