FIG.07 — RESEARCH

東南亞小語種 AI 測量 · 研究合作

我們有學界拿不到的數據,學界有我們買不到的真值。誠邀越南語、泰語、印尼語、馬來語與繁體中文世界的研究者,用真實的 AI 回答語料做可發表的研究。

觀瀾智庫運營着一套持續運行的生成式引擎測量管線:每月向 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude 與 Google AI Overview(真實界面)發出數千條母語買家問題,完整留存回答全文、引用鏈接與結構化判定,並以人工盲標金標集校準機器評審。

這類縱向、多引擎、帶人工金標的小語種語料,市面上沒有公開等價物。我們將其開放給嚴肅的學術合作——以匿名化數據與聯合署名,換取母語真值標註與方法把關。

可供研究的四塊資產

金標語料與盲標系統

數月的多引擎 AI 回答全文 + 機器標籤,配套人工盲標界面與標注者一致性(κ)門檻機制——為「人機一致性」研究而生。

成對謂詞核驗法

以 C 與 ¬C 成對陳述核驗 AI 的事實一致性,含輪間穩定性判定;已公開方法頁,繁簡書寫形式差異 12.2% 為首個實測發現,待更多語種複現。

AI 引用信源圖譜

每次掃描落庫全部引用鏈接,跨掃描聚合出「AI 在該市場真正引用誰」;越南市場信源榜已按月公開,T1/T2/T3 分級標準在用。

干預前後對照數據

內容發布、第三方引用建設等干預動作的時間戳,與前後掃描的原始樣本對照——AI 可見度干預的因果素材。

六個現成課題方向

每一題的數據管線都已在生產運行,合作者從第一天就有真實數據可用。

LLM 評審在東南亞語言中的可靠性

金標語料 + 盲標系統 + κ 門檻

NLP / 計算語言學

跨書寫形式與跨語言的 AI 事實一致性

成對謂詞管線(繁/簡/越/英)

計算語言學

東南亞 AI 答案引擎的引用生態與媒體權力結構

引用圖譜 + 信源月度榜

傳播學 / 媒體研究

低資源語言中的品牌事實幻覺:真空、矛盾與遺漏

被引頁面抓取 + 品牌公開頁語料

NLP × 商學院

提示詞本地化偏差:母語問題面板 vs 翻譯面板

中文批次與母語面板的平行數據

測量方法論

GEO 干預的因果效應:引用建設如何改變 AI 提及

干預表 + 前後原始樣本

營銷科學 / 資訊系統

等價交換,不是外包

我們提供

· 匿名化研究語料與持續運行的測量儀器
· 聯合署名(貢獻定位事先書面約定)
· 標註補貼與會議差旅支持
· 工程配合:盲標界面、數據導出、複現腳本

我們尋求

· 母語標註與真值校準(越/泰/印尼/馬來/菲)
· 方法把關與審稿級別的批評
· 聯合課題申請(RGC/GRF 等,我們作產業夥伴)
· 將發現寫成可發表的論文

四種合作形式

學生標註 + 署名

母語學生參與盲標與質檢,達到貢獻門檻即進入作者名單;適合希望第一篇論文的碩博生。

教授聯合課題

以上述任一課題為基礎共同設計研究;我們出數據、儀器與工程,您出方法與學生。

開源數據論文

將匿名化金標子集整理為公開數據集,走 SEACrowd 式社區路徑發表。

標註松 / 工作坊

一場活動同時完成招募、標註與方法傳播——觀瀾的既定活動形式。

常見問題

數據如何交付?涉及客戶隱私嗎?

先簽一頁數據使用協議(DUA):品牌與客戶信息匿名化,原始數據不出研究用途,發表前匿名化複核。語料主體是公開 AI 引擎對公開問題的回答,隱私面本就很窄。

署名怎麼定?

啟動時書面約定:誰貢獻數據、誰貢獻方法、誰貢獻標註、誰執筆,對應位次。我們不掛名不做事,也不接受掛名不做事。

有經費嗎?

我們承擔標註補貼與必要差旅,量級是補貼而非科研經費;正式經費建議由教授方申請(RGC/GRF 等),觀瀾以產業夥伴身份出數據與配套。

為什麼不自己做?

機器評審準不準,最終要母語者裁定;而「研究 AI 引用誰」的論文,本身會成為 AI 引用的高權重信源。學術合作同時解決真值與公信力——這正是我們做測量這行該有的誠實。

表達合作意向

留下方向與聯繫方式,我們在五個工作日內回覆。