前幾天驗完企畫，今天正式進入問卷與資料。第一關不是統計，而是題目有沒有偷偷替受訪者回答。

AI 很會把句子修順，但「讀起來順」和「問得中立」不是同一件事。例如：「你是否支持學校提供更方便、更有效率的活動平台？」方便又有效率聽起來這麼美好，按不同意彷彿在反對幸福。這題不是在問態度，比較像把答案扶上紅毯。

今天的示範實驗

我準備三種常見題型，請 ChatGPT 先優化，再逐題抓偏誤：

1. 引導題：「你是否認同更完善的平台能提升參與意願？」
2. 雙重題：「你對活動資訊與報名流程是否滿意？」
3. 預設題：「你較少參加活動的主要原因是什麼？」

第一題先暗示平台有效；第二題一次問兩件事，資訊可能滿意、流程可能不滿意；第三題預設每個人都較少參加。AI 若只調整語氣，三個問題可能一個都沒修到。

我的驗收方式

我不先問「這句好不好」，而是讓每一題通過五道檢查：

接著把一句話拆成三欄：題目想量什麼、受訪者可能怎麼理解、答案會被什麼字影響。只要三欄對不起來，就先不放進正式問卷。

AI 會修語病，不一定會守研究目的

這次最明顯的問題，是 AI 喜歡把題目變得更完整，順手加入「方便」「有效」「優質」等正向形容詞。句子升級了，立場也跟著偷渡進來。

我的修正規則是：一次只問一件事、不預設行為、不替方案加評價。如果要問平台是否影響參與意願，就先分開量目前參與狀況、使用需求與採用意願，不能把因果關係直接塞在題目裡。

可重複使用的反向試讀

寫完題目後，我會做四件事：

1. 把正向形容詞拿掉，看意思是否改變。
2. 嘗試站在不同立場回答，看某個答案是否特別難選。
3. 圈出「以及、並且、同時」，檢查是否一次問兩件事。
4. 請一位不熟研究的人說出他以為題目在問什麼。

最後一步不能完全交給 AI，因為真正填問卷的是人，不是提示詞高手。

今日結論

ChatGPT 可以當快速的題目檢查員，協助標出引導、雙重與預設；Codex 可以整理題目版本、變項對照與修改紀錄。但問卷的中立性不能只靠一句「請客觀」。題目像方向盤，歪一點點，收回來的資料可能整車都偏。