您提供的這些文章來自 《Journal of Marketing》2024 年各期，涵蓋營銷學多個前沿領域（如醫療健康營銷、AI 影響、消費者行為等）。以下是使用 NVivo、Zotero 7、Kimi 和 DeepSeek 對這些文獻進行系統管理和智能分析的完整方案

：

1. 文獻收集與整理（Zotero 7）

步驟：

1. 批量導入文獻

• 在 Zotero 中新建文件夾（如 JM 2024），按 Issue 分設子文件夾（Vol88-Issue1、Vol88-Issue2…）。
• 通過 DOI 或 PDF 批量導入（支持直接從期刊官網抓取元數據）。

2. 標準化命名與標籤

• 使用 Zotero Quick Format 重命名文件（如 作者_年份_標題縮寫.pdf）。
• 添加標籤（如 #AI_in_Marketing、#Healthcare、#Consumer_Behavior）。

3. 導出文獻庫

• 導出 .bib 或 .ris 格式，供 NVivo 或 AI 工具調用。

2. 智能閲讀與摘要（Kimi / DeepSeek）

步驟：

1. 批量解析 PDF

• 將 Zotero 中的 PDF 批量上傳至 DeepSeek 或 Kimi，使用以下指令：

請分析以下論文，提取：  
- 研究問題  
- 理論框架  
- 關鍵發現  
- 方法論（數據來源/分析工具）  
- 對營銷實踐的啓示

• 示例輸出（以 Huang & Rust, 2024 為例）：

### [Huang & Rust, 2024] The Caring Machine: Feeling AI for Customer Care  
- **研究問題**：情感化AI如何提升客户關懷體驗？  
- **理論框架**：情感計算理論 + 服務主導邏輯  
- **方法**：混合方法（實驗+企業案例）  
- **關鍵發現**：AI的“擬人化情感表達”可提高客户滿意度，但過度擬人化會引發恐怖谷效應。

1. 生成文獻對比表

• 使用 AI 整理多篇文獻的核心要素（如 Issue 5 中 AI 相關論文對比）：

3. 深度編碼與分析（NVivo）

步驟：

1. 導入材料

• 將 PDF 和 AI 生成的摘要導入 NVivo，建立以下節點結構：

- 理論框架  
  └─ 情感計算  
  └─ 消費者決策模型  
- 研究方法  
  └─ 實驗法  
  └─ 案例研究  
- 行業應用  
  └─ 醫療健康  
  └─ 數字營銷

1. AI 輔助編碼

• 使用 NVivo 的 自動編碼 功能（基於關鍵詞識別，如 AI、patient choice）。
• 對 AI 生成的摘要進行 情感分析（如“擬人化AI”相關文本的正面/負面評價）。

2. 可視化分析

• 生成 詞頻雲（突出高頻詞如 trust、consumer behavior）。
• 使用 矩陣查詢 交叉分析（如“醫療健康領域 vs. 研究方法”）。

4. 主題趨勢與論文寫作

步驟：

1. 識別研究趨勢

• 通過 NVivo 項目地圖 發現：

• 2024 年熱點：AI 在客户關懷中的應用（Issue 5）、醫療營銷中的患者選擇（Issue 1）。

2. Zotero + NVivo 協作寫作

• 在 Word 中插入 Zotero 引用（如 [Huang & Rust, 2024]）。
• 直接引用 NVivo 編碼結果（如“70% 的醫療營銷研究採用混合方法”）。

3. AI 潤色與邏輯優化

• 將草稿輸入 Kimi：

請優化這段文獻綜述，使其更符合學術風格，並增加對 [Huang & Rust, 2024] 和 [Moorman et al., 2023] 的對比分析。

5. 特別應用：AI 相關文獻聚焦

針對 Volume 88 Issue 5 中 Huang & Rust (2024) 的 AI 研究：

1. Kimi 深度問答：

Q: Huang & Rust (2024) 提出的“恐怖谷效應”在營銷中如何規避？  
A: 論文建議通過漸進式擬人化設計（如分階段情感反饋）降低用户不適感。

1. NVivo 關聯分析：

• 將“恐怖谷效應”節點與“消費者信任”節點關聯，發現負相關性。

工具分工總結

通過此流程，您可以從 800+頁的期刊文獻 中快速提取價值，並生成高質量的文獻綜述或研究提案。如果需要針對某一篇論文的詳細分析模板，可以告訴我具體標題！

NVivo 是一款專為定性研究（Qualitative Research）設計的計算機輔助數據分析軟件（CAQDAS），主要用於系統化地管理、分析和可視化非結構化數據。

一、核心定位：它是做什麼的？

NVivo 的核心使命是幫助研究人員處理無法直接用數字量化的數據，例如：

• 文本：訪談記錄、問卷調查的開放題、田野筆記、政策文件、社交媒體內容
• 多媒體：訪談錄音/視頻、現場觀察錄像、圖片
• 文獻：PDF格式的學術論文、報告

它通過編碼（Coding）技術，將海量零散數據轉化為結構化的分析結果，是敍事分析、紮根理論、主題分析等定性研究方法的利器。

二、四大核心功能

1. 數據管理與組織

• 案例節點：為每位受訪者或研究對象建立獨立檔案，附加性別、年齡等屬性，方便後續按特徵對比分析
• 多源整合：支持導入文本、PDF、音頻、視頻、圖片、網頁截圖等多種格式，統一在一個項目文件中管理

2. 編碼與檢索

• 靈活編碼：通過“高亮選段→分配代碼”的方式標記數據中的關鍵信息，同一個段落可歸屬多個代碼
• 層級結構：支持構建父節點-子節點的層級編碼體系（如"工作壓力"下細分"時間壓力"“人際壓力”）
• 智能查詢：可快速檢索所有標記為某代碼的內容，或執行矩陣查詢（如"錯誤類型×醫院科室"的交叉分析）

3. 可視化分析

• 詞頻分析：自動生成詞雲、詞彙列表，快速把握數據中的高頻主題
• 關係圖：繪製概念圖、模型圖，直觀展示主題間的邏輯關係
• 聚類分析：通過算法自動發現數據中隱藏的關聯模式

4. 協作與質量控制

• 團隊協作：通過NVivo Collaboration Cloud，多人可同時編碼同一項目，系統會記錄審計軌跡（何時創建代碼、誰做了什麼修改）
• 一致性檢驗：支持計算不同編碼員之間的Kappa係數，確保編碼信度

三、適用場景與研究領域

NVivo 特別適合以下研究：

• 敍事分析：梳理個人或羣體的生命歷程故事
• 紮根理論：從數據中構建理論模型
• 政策文本分析：挖掘官方文件中的隱含立場
• 用户體驗研究：分析訪談錄音和視頻觀察資料
• 醫學/護理研究：整理臨牀訪談，分析醫患關係主題

四、與同類軟件的對比

相比MAXQDA等競品，NVivo的優勢在於：

• 可視化工具更豐富：詞雲、聚類、矩陣編碼等一應俱全
• 案例系統更強大：對個體或組織作為分析單位的支持更友好
• 協作功能領先：實時雲端協作能力突出

而MAXQDA更側重手動結構化編碼，適合偏好精確分類的研究者。

五、一句話總結

NVivo = 定性研究的"數據操作系統"，它不會替您思考，但能幫您高效地組織數據、標記線索、發現關聯、呈現證據，讓研究過程更透明、嚴謹。