博士應該採取什麼策略讀文獻?

問題描述:看到兩種相反的觀點: 1、盡可能多讀並整理,全方位了解問題的背景和來龍去脈。 2、盡可能少讀,而且每篇用很短的時間(20 min),只需要提取與課題直接相關的資訊即可,然後直接開始幹活,干不動再找。期間讀盡可能少的文獻了解進展即可(類似於這個:Philip Guo - Opportunistic Paper Reading)。 想知道各位都是怎麼做的。
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陳司空:

此帖24h就突破2000贊,近5000次收藏,很有成就感,哈哈<原諒我這么容易滿足>

每天刷Aorqu就為了隔幾分鐘看消息框上的數字和Aorquer的留言,真的很感動!非常感謝大家的認可,歡迎支持我的Aorqulive搜羅更多乾貨。

Aorqu Live (點我有驚喜哦)

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我初讀PhD的時候,很懶,看到厚厚的書籍、長長的review綜述就頭疼。不想看!!!

雖然前輩高屋建瓴的給出很中肯的建議,然並卵。。。後來找到了一些技巧。

如果你和我一樣懶,就想想辦法盡量少看點文獻吧。。。

(注意:如果你是一個文科生、藝術生或者醫學生。直接跳轉文末,有彩蛋噢!!!)

初入一個學科,都希望前輩能整理出如上圖的脈絡幫自己抓住一下重難點;但是博士一般研究的內容都是細分領域,沒有書籍參考,reviewer類的文獻太長太長,有沒有人工智慧工具可以幫下忙呢?

先扒拉一下讀文獻有什麼用

除了第10條,其他都是有效的!

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神器1:Refviz和EndNote配合——統攬全局

EndNote是業內文獻管理鼎鼎大名的軟體,卻少有人知道Refviz插件可以「錦上添花」

由上面兩幅圖就知道自己感興趣的「關鍵詞」在哪些方向研究火熱及與其他內容的關聯。

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神器2:Histcite+webscience找出本領域的一顆顆高樹

以時間為主線,抓住歷史上堪稱經典,在業內發paper必引的那幾篇

任何分析軟體都不可能替代我們大量閱讀文獻,軟體充其量只是輔助並提高我們的效率,或者從另外的角度將資訊展示給我們。

有跟我研究方向<機器學習、深度學習、醫學AI(信號分析、影像處理)>很match的小夥伴,歡迎加微信,一起交流進步哈´∀`ahuchenkun

麻煩給個自我介紹,方便我備注好友(比如「姓名-學校/單位-研究方向」),謝謝

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文科生、藝術生、醫生–請看下文

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百度學術-開題助手

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快樂不包郵:

本人10年大陸985大學部畢業後進入美國一所一般州立大學讀博。2015年夏天剛剛畢業。在Aorqu上領教了眾位牛人的回答,每每自己也想動筆,總是自慚形穢。但是對於題主這個問題,我覺得我還是有點經驗和教訓可以分享的。

首先說一下搜文獻的工具。我在國外都是用google scholar。學校購買了大部分的數據庫,90年代開始的文章基本那個在google scholar上找到電子版。更老的則可能只有掃描版或者要去圖書館找紙質版。我從來沒有用過大陸的知網,也沒有查閱過一篇非英文的文獻。所以如何查中文文獻可能需要其他牛人指點了。

然後再說一下文獻管理軟體。我喜歡使用Jabref。它是一款開源的小程序。可以方便地做筆記和歸類。你如果有十篇文獻,可能用一個文件夾就能管理。但是想像一下你有幾百篇上千篇的文獻,怎麼最快找到你想要的就成了難題。Jabref還是很強大的,如果你用latex寫論文的話,它還能自動生成bib file。

我的導師是剛剛評上tenure的中年才俊。在科研上生機勃勃,但是也不像其他仍舊在為tenure奮斗的AP一樣push。總體來說,他會給一個大方向,然後具體的細節都是由學生自己去解決,所以我在讀博的期間看了很多很多的文獻。回顧我五年的博士生涯,其實看文獻的方法也是分階段的。

a) proposal 階段 (開題階段)
proposal階段可以分為兩種情況。一種是博士開題,也就是為自己整個博士幾年寫一個規劃;另外一種是給學術機構或者企業寫proposal,申請funding。兩者類似,對象都是一個寬泛的問題,而不涉及細節。所以在這個階段,文獻的閱讀一定要求廣而不是求深。我的建議是:
a.1) 找一些review paper。一般在你的領域,學術大牛隔三差五都會寫點review paper來灌水。雖然這些論文都是水文,但是對於剛剛接觸該領域的新手往往是醍醐灌頂
a.2) 找實驗室之前畢業學長的論文。如果你恰好不是你們實驗是第一個研究該領域的人,那麼你查文獻也就輕鬆了。你可以看看學長之前的畢業論文,然後看看他們都看了什麼文獻。然後你自己再取所需。
在這個階段,我讀文獻一般就看abstract,看conclusion。對於某些可能也掃一眼method。這種文獻閱讀的目的就是要了解大意,了解該領域的大趨勢,和總體發展狀況。我一般會把看過的文獻歸類,然後簡化成圖表。比如說,用流程圖來描述該領域的發展過程,用樹圖來表示對同一問題的不同解決方法。我推薦使用ppt或者visio。不要小看這些圖,你以後寫論文,做presentation,他們都是你的好朋友。

這個階段的文獻閱讀一定一定要廣!要盡力把一切可能想到的方法都想到。不然等你研究了兩年,發現自己做得和前人一模一樣,或者別人的方法更加簡潔直觀,那麼你的博士就悲劇了。我也常常給老闆審稿子,有時看著別人花了大力氣卻得出與文獻中一樣或者尚且不如的結果,只能默默地reject。要記住,你才是這個領域的精英,你老闆只是曾經是精英。他的idea可能有時拍著腦瓜子就想出來了,你不要也跟著想當然。

b) 解決問題階段
通過proposal階段,你一定得到了兩三種可行的方法。然後對於這些篩選出來的方法你就要找相關文獻細讀了。我的建議是:
b.1) 要從最近的文獻開始查找。比如從2015年的開始看。然後通過2015年文章中的引用找到更早的文獻。這樣的好處是,你找到的文章一般是引用數高的。而那些不好的文章自動被過濾掉了。
b.2) 有些人一旦沉浸於自己的問題之中,往往就停止了文獻搜索。其實文獻搜索是一個不能停止的過程。因為在你研究過程中,你的研究方向也在發展,所以你的想法也得與時俱進。google scholar有個好處就是能根據你以往搜索的關鍵字來推送最新的文章。當然,我老闆也會定期轉發一下我們領域知名刊物的news給我們。

這階段,一定要盯著文章中的limitation去讀,去想。以建模為例,如果文獻中做出了A,B,C三個assumption。你就要想,我能不能改進方法,去掉這幾個assumption,讓這個模型適用性更廣。我能不能通過改進演算法來讓模型更快更准。這樣的思考能幫助你出paper。你每解決這么一個小問題,可能就是一篇paper。(說起來好像很簡單,但是解決起來都是淚)

c) 收官階段
收官階段一般是指把自己的結果轉換成論文的階段。這個階段的文獻已經不是很重要了。但是還是要做到幾點:
c.1)一定要確保你文獻引用的專業性。有些文章,你看的時候可能是conference,但是過了一陣,作者可能已經改進完在journal發表了,你最好也要把引用修改為journal。不知道是不是各個領域不一樣。就引用的可信度而言:journal (peer review) > book > conference > presentation > website。你引用什麼直接決定了文章的專業度。引用wikipedia就讓人笑掉牙了。
c.2) 一定要確保引用的準確性。有些文章你以前粗看的時候,可能理解錯了。如果要把它放在你的paper里一定要確保這個錯誤不會發生。我們老闆常說,你的文章就是你的臉,你的reputation。一旦發表,你就改不回來了。寫得好,千古留名,寫得不好,遺臭萬年。


吳思涵:

首先是文獻的來源,我們實驗室有個非常好的機制,就是每個月由實驗室的成員提供閱讀列表,每個人分別負責2-3本期刊,甄選出與我們的研究相關的文獻。

首先是每月中旬主管會發郵件要求大家發送列表。死線之前會再催一次。
保護隱私,所以打碼。。。

然後由主管整理,製作成PDF

然後PDF大概長這樣

大概會有十幾本期刊每月的最新論文都會在PDF中。

然後讀的話,先瞄一眼標題,有感興趣的點開,看摘要,發現有意思,繼續往下讀。
由於實驗室主要由博後組成,所以看英文就跟喝水一樣簡單了。

現在基本是泛讀為主,畢竟同領域的東西都太熟悉了,看一眼圖片就知道在做什麼。

精讀方面,每三周會有一次journal club,大家按照審稿人的角度來解讀實驗結果並評論,抽籤,每人抽一個圖。基本上就算髮CNS級別的我們都會挑出很多刺,極少遇到做得特別好的。然後這些刺我們就要記下,自己的文章盡量避免這種失誤。


熊辰炎:

別的專業不了解,只說計算機。

如果是跟conference的學科的話,每年自己領域那3-4個一線會paper list出來,全部abstract看一遍,然後裡面相關的和感興趣的看全部就行。
相鄰領域的頂會盡量保證paper title都看一遍,相關的看過。這樣算下來每年100-200篇感覺就差不多了。

如果是跟Arxiv的話,每天早晨起來也要搜一下。

另外,很多人可能覺得有些黑色幽默,其實微博,微信群,和微信公眾號是很好的消息來源。基本上最新的學術消息在這幾個地方都能第一時間看到… 我也是驚呆了。這點要感謝學術大V和辛勤的小編們…

講真,微博上學術內容一不小心就實在是太多了,資訊過載的不要不要的。有一段時間由於實在是受不了滿屏的學術消息我都停用了… 也不知道我都關注了啥… (人家明明是要來看花邊新聞的啊!)

現在Facebook也快淪陷了,有一次大半夜的我在哪裡狂刷手機,妹子問我:「你在幹啥?」 我支支吾吾半天只好承認:「我在Fb上跟人討論學術問題…」


Aorqu用戶香港城市大學 管理系助理教授:

分享一下管理學讀文獻的經驗吧。總結下來,其實就三個點。

少即為多 Less is more.

帶著想法回顧文獻

推薦用Web of Science進行關鍵詞的搜索,而非Google Scholar。後者雖然更全面,但是容易將一些不值得引用的內容也加進來。如果你引用了一些低質量的文章,行家可能就會對你有負面的評價許多審稿人第一眼,先是看你的參考文獻引用了哪些文章。如果你經常引用且依賴一個不知名期刊的結論,如果你經常引用且依賴這個領域的非主流期刊的文章,那麼就可能影響我對你的學術品味的判斷。

這一輪,你可能得到上百上千篇文獻,需要通過快速閱讀摘要(abstract)來篩選是否進行全文閱讀。如果你的課題很火,估計能沖到一千篇相關文獻。如果少於一百,要麼就是非常前沿,要麼就是這個課題走偏了,需要重新檢視一下出發點是不是錯了,或者關鍵詞是否選得不好。

選擇閱讀側重時,經典文章優先,頂級刊物的文章優先,飲用量大的文章優先,和自己的點子接近的文章優先(如果你是的話)。這類的文章不會超過十五篇。希望你可以縮小到五篇。

為什麼要這么選?

  • 首先,學術界的總體狀況是「大牛挖坑,小牛灌水」。大牛開戰場,單作的引用量高。小牛補漏缺,每篇的影響力有限。知道了大牛的坑,可以推導小牛的縫。抓住了框架,可以得知枝葉。

一個人的寫作風格和品味,是閱讀塑造的。你每天讀地攤文學,那麼你就是陰謀論的專家。你每天習讀凱恩斯的文章,那麼你的寫作功底會得到他老人家的真傳。你每天看福柯的文章,總免不了沾染他晦澀的毛病。

為了保證自己少被「爛文章」污染,盡量使得自己被好文章熏陶,你也應該重點讀經典

  • 最後,抓撈經典/重要/相關/最新的文章,還有一個重要原因,是你要記得恰當地引用它們。如果你聲稱做制度理論,卻沒有引用Meyer & Rowan 1977和DiMaggio & Powell 1983;聲稱做資源依賴,卻沒有引用Pfeffer & Salancik 1978……那麼,專家們就可能強烈懷疑你連基本的功課都沒有做好,那麼你這篇論文的命運也就懸了

沒有想法探索文獻

第一,你可以選擇參閱綜述性的文章,例如在管理學界這樣的期刊是AMA或者JOM的部分文章。這里沒有其他法門。認認真真讀,才是王道。

第二,如果你是剛入門,那麼如何高效地獲得閱讀書單呢?其實你可以去搜索業界大牛的主頁,他們很可能貼了自己博士課程的綱要,裡面往往附帶閱讀清單。例如Ezra Zuckerman在MIT Opencourse上有Sociology of Strategy的詳細材料。這些閱讀全都是精挑細選,凝結了那些教師的很多心血(自己編過課程自己知道),已經幫大家省卻了許多甄選的功夫。

第三,如果找不到文獻綜述,怎麼辦? 這可是大好事!如果你能把綜述做了,那你就可以發表了!

慢即為塊 Slow is fast

其次,這些文章要精讀,要熟悉文章的細節,要能信手拈來,就好像是你自己親手寫的似的。這個過程不要怕慢。要重深度,不要重速度。這里越慢,進步越快。囫圇吞棗,是你熟稔整個文獻以後的事。當你對某片文獻很熟悉的時候,會發現很多邏輯是接近的,點子是雷同的。你還會發現很多人的引用是錯誤的。這時候想慢也難,一篇低質量的文章,你也許只需要10分鐘就可以掃完。這時候,你對這片文獻的了解已經到了「飽和」的階段。

具體如何做呢?其實最好的閱讀,是寫作。我引用一下自己在另外一個回答(第一次寫學術論文無從下手怎麼辦):

多做活躍閱讀,少做被動消費,積極地與論文進行對話。如果看到一篇段落非常有意思,趕緊用自己的語言復述並且記錄下來。如果對某些觀點這篇存疑,也趕緊記錄下你的疑惑,並且思考一下:(1)作者如果再多做哪一步,你就信了; (2)我可以設計一個怎樣的研究,來證明對方是錯誤的。這樣一篇論文下來,你可以積累不少經過了積極思考的短評了。這些閱讀筆記,是你的專有知識庫,決定了你內化這篇論文內容的程度,也影響著你自己論文的高度和深度。

閱讀的目的是「既能看到森林,也能找到樹葉」。看到森林,指的是隨時可以回憶出森林的概貌。找到樹葉,指的是隨時可以搜索出文獻的具體實踐。例如,隨時可以復述領導力有主要理論ABC,並且可以比較他們的主要觀點,隨時可以找出這些理論用來測量領導力和相關變量的方法。

笨即為智 Stupid is smart.

很多真正的大道理,是簡單的,但不淺顯。很多復雜的觀點,看似深刻,但名不副實。許多晦澀的東西,不是作者高明,你笨;而是作者的邏輯紊亂。如果你能釐清,可能是你的機會。真的是自己不懂,也不要輕易放過。

既然是博士了,就不要做被動的知識消費者,而要做主動的知識生產者。既要學會欣賞文獻,也要學會有自信地批判文獻,更要學會有創意地在文獻的不足上開拓新知識。

附:我還寫了六篇學術導向的問題,希望可以幫助到你:

學術研究中資質或天賦跟勤奮哪個更重要?

導師的選擇和建議?

在國際學術會議上如何社交?

第一次寫學術論文無從下手怎麼辦?

做學術期刊的審稿人是怎樣的體驗?

怎麼問教授要推薦信?

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