论文研究路线

之前给大家分享了本科开题报告答辩的一些注意事项，不知道有没有帮助到大家。今天给大家分享一个通用的“技术路线”，基本上是一个通用版本，希望能给你提供参考。接下来是重点，文字都不重要，直接看图论文设计技术路线图有什么需要了解的，可以私信笔者，大家一起进步呀！

雷锋网AI科技评论按：昨天在华为开发者大会上，华为首席科学家陈雷发布的全场景AI计算框架MindSpore开源框架，引起业界广泛关注，毕竟在短短一周之内，国内相继涌现出计图（Jittor，清华）、天元（MegEngine，旷视）、MindSpore（华为）三个深度学习开源框架，可谓“2020年是深度学习框架井喷的一年”。但在昨天的大会中，华为发布的另一项重要计划却似乎受到了忽视，这是由田奇博士主导的“华为计算视觉基础研究进展暨华为视觉计划发布”。田奇博士，计算机视觉领域的人士应该都不陌生，毕业于清华电工系，后赴伊利诺伊大学香槟分校，师从计算视觉之父 Thomas S．Huang 教授。在2018年加入华为之前，一直在德克萨斯大学圣安东尼奥分校任教，是2016年多媒体领域 10 大最具影响力的学者，并于当年入选IEEE Fellow。田奇博士加入之后，华为诺亚方舟在计算机视觉领域的研究突飞猛进。以论文来讲，ICCV 2019、CVPR 2019 分别有 19篇和29篇入选论文，CVPR 2020上更是多达 33 篇，且不论他们在类似ICLR、ICML这类篇算法的顶会上发表的论文。在这次“研究进展&计划发布”上，田奇博士将他们的研究内容梳理为三大方向，即数据：如何从数据中挖掘有效信息?模型：怎样设计高效的视觉识别模型?知识：如何表达并存储知识?在此基础上，他提出了华为诺亚的六大视觉计划：数据冰山计划、数据魔方计划、模型摸高计划、模型瘦身计划、万物预视计划、虚实合一计划。 每个计划听着都很带感，其中逻辑是什么？各自代表了什么？一、计算机视觉的三大挑战及华为的研究田奇博士在演讲中，将当下计算机视觉面临的挑战分为三大方向，分别为数据、模型和知识表达。（为什么没有算力？毕竟这不是做视觉的人所能决定的，其实对算力的考虑包含在模型里面）1、如何从数据中挖掘有效信息?在信息时代，做计算机视觉其实面临一个尴尬的事情，即互联网上存在着海量的视觉数据，甚至已经远远超过了人类处理的极限；标注数据，无论规模多大，都只是视觉大数据中的“沧海一粟”。如何从海量数据中挖掘出有效的信息，依旧是一个很大的挑战。华为在这方面提出了两个典型的场景，一是如何利用生成数据训练模型；二是如何对齐多模态数据。首先是生成数据，华为在这方面投入了大量的研究。具体来说，分为三部分。第一，自动数据扩充。这个以发表在ICLR 2020 上的 「Adversarial AutoAugment」为代表，这篇文章针对以前NAS（例如 AutoAugment）做数据增强计算开销大、policy是静态的问题，借用 GAN 的“对抗”思想，引入了 adversarial loss，这样一方面大大减少了训练所需的时间；另一方面，可以认为policy generator 在不断产生难样本，从而能帮助分类器学到 robust features，从而学的更好。（ICLR 2020 | 华为诺亚：巧妙思想，NAS与「对抗」结合，速率提高11倍 ）第二，利用GAN来模拟更多的数据。这个以发表在CVPR 2018 上的PTGAN 和 CSGAN 为代表。前者（「Person Transfer GAN to Bridge Domain Gap for Person Re-Identification」）是针对行人重识别问题的生成对抗网络，使用GAN将一个数据集的行人迁移到另一个数据集当中。后者（「Compressed sensing using generative models」）是针对感知的GAN压缩，换句话来说，即利用GAN来重构出“原始数据”，相比于其他的重构算法来讲，CSGAN在更少的测量（可理解为采样后的数据）情况下能够重构出很好的原始数据。 第三，利用计算机图形学技术来生成虚拟数据。这个以发表在CVPR 2019 上的「CRAVES: Controlling Robotic Arm with a Vision-based, Economic System」为代表。在CRAVES这篇工作中，他们设计了一套基于虚拟数据生成和域迁移的训练流程，机械臂只需要借助一个额外的摄像头，便可以完成抓取骰子并放置在指定位置的任务。注意，这里的数据是基于CG技术生成的，对机械臂的训练完全不需要提供额外的监督数据。田奇也介绍了他们在数据生成方面最近的一项工作，这是一项基于知识蒸馏与自动数据扩增结合的方法。我们知道，自动数据扩充（AutoAugment，以下简写为 AA）来源于对数据集的全局优化。对每个图片，AA可能带来图像语义的混淆。如左边的图所示，原图是一只狐狸；如果对它进行亮度变化，它看起来会更像一只狗；如果对它进行反转，这个时候看起来像一只猫。因此在训练模型的时候，如果仍然使用原来的硬标签（“fox”）显然是不合适的。为了解决这个问题，华为提出了知识蒸馏的办法，通过预训练的模型，对AA的图片，产生软标签，再用软标签指导图形的训练。上图便是知识蒸馏后产生的软标签。从结果上来看，这种知识蒸馏与自动数据扩增相结合的方法，在ImageNet上能够取得85.8%的效果。针对第二个场景，多模态数据，田奇博士认为多模态学习将成为未来计算机视觉领域的主流学习模式，因此非常重要，他们也将在这个领域进行重点布局。当前多模态学习面临的挑战包括：多模态信息表示，模态间的联合映射，模态对齐，模态融合，多模态协同学习。针对这方面的工作，即如何对齐多模态数据，田奇重点介绍了他们在ACM MM 2019 上获得最佳论文提名的论文「Multimodal Dialog System: Generating Responses via Adaptive Decoders」。他们称之为“魔术模型”，论文本身是针对电子商务场景，用户在与机器克服对话过程中存在输入文本或图片的需求。他们针对这一问题，使用了一个统一的模型来编码不同模态的信息，从而能够根据上下文来反馈文字或图片。2、怎样设计高效的视觉识别模型?田奇博士提出，华为诺亚在视觉模型方面的主要研究在于如何设计出高效的神经网络模型以及如何加速/小型化神经网络计算。换句话来说，即模型如何更快、更小、更高效。神经网络模型的设计，最初都是手工设计，但现阶段手工网络模型设计已经进入了瓶颈期。而作为对应，从2017年开始，自动网络架构搜索（NAS）迅猛发展，尽管只有三年时间，却已经取得了可喜的进展。田奇博士认为，NAS目前存在三大挑战，分别为：1）搜索空间仍需人工经验定义；2）待搜算子需要人工设计；3）相较手工设计网络，可迁移性较差。田奇博士在这方面仅举了他们的一个工作，发表在ICLR 2020 上的「PC-DARTS: Partial Channel Connections for Memory-Efficient Architecture Search」。PC-DARTS针对现有DARTS模型训练时需要 large memory and computing 问题，提出了局部连接和边正则化的技术，分别解决了网络冗余问题和局部连接带来的不稳定性。这个模型能够在性能无损的情况下，做到更快（与同类相比快一倍）。针对如何加速神经网络及模型小型化，田奇博士是这样思考的。目前大的网络模型发展如火如荼，但这样的模型更适合配置在云侧，而无法适配端侧。从2016年起，业界便开始探索模型加速和小型化的研究，也提出了大量小型化方案。但这些方案在实际中面临着诸多问题，包括：1）低比特量化使得精度受限；2）混合比特网络对硬件却并不友好；3）新型算子并没有得到充分的验证。田奇博士同样举了他们最近的一项工作，是CVPR 2020 上的一篇 Oral：「AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?」。在计算机中，浮点运算复杂度相比加法要高很多，但神经网络中存在大量的乘法运算，这就限制了模型在移动设备上大规模使用的可能性。那么是否能设计一种基于加法的网络呢？华为的这篇文章正是对这一问题的回答，他们将卷积网络中的乘法规则变成加法，并对网络中的多种规则进行修改：1）使用曼哈顿距离（取代夹角距离）作为各层卷积核与输入特征之间输出的计算方法；2）为AdderNet设计了一种改进的带正则梯度的反向传播算法；3）提出一种针对神经网络每一层数量级不同的适应性学习率调整策略。实验结果上表明，AdderNet能够取得媲美于乘法网络的效果，且在计算功耗上具有明显的优势。3、如何表达并存储知识?田奇表示，华为的目标是打造下一代视觉感知的通用视觉模型，并把该算法迁移到下游任务进行模型复用。那么，何为“通用视觉模型”？其核心思想事实上就是如何表达并存储知识。田奇博士提出两种场景。首先是目前比较热的预训练的方式，通过预训练获得的模型来表达和存储知识；其次是通过虚拟环境，在基本不需要标注数据的情况下来学习知识。针对预训练模型，田奇博士提到了他们在CVPR 2019上发表的工作：「Iterative Reorganization with Weak Spatial Constraints: Solving Arbitrary Jigsaw Puzzles for Unsupervised Representation Learning」。这篇文章提出了一种适用于处理任意维度拼图问题的自监督学习方法。拼图问题将无标签图像按网格分割为图像块，并打乱它们的顺序，通过网络恢复正确的图像块布局，来达到从无标签图像数据中学习语义信息的目的。这篇文章提出，以迭代的方式逐步调整图像块的顺序直到收敛。在ImageNet上能够取得非常好的性能。深度学习大量依赖于可标注的数据，但是很多场景下，数据标注成本很高。同时，标注数据也存在一个致命的问题，即知识表达不准确——比如在自动驾驶中，我们有大量的标注信息，但这些标注数据是否真的“最适合”自动驾驶任务呢？此外，人类对外界的感知依赖于常识，而依赖于标注数据来训练的模型则存在缺乏常识的问题。针对这一问题，田奇博士提出了用虚拟场景构建虚拟场景来学习常识的方法。田奇博士举了他们发表在CVPR 2019 的文章（CRAVES），主要是通过虚拟场景来训练机械臂抓骰子。我们在前面已经提到，这里就不再赘述。二、华为视觉研究计划延续以上提到的研究内容，田奇在随后发布了「华为视觉计划」。简单来说包括六个子计划：与数据相关的：数据冰山计划、数据魔方计划；与模型相关的：模型摸高计划、模型瘦身计划；与知识相关的：万物预视计划、虚实合一计划。1、数据冰山计划该计划是为了解决数据标注瓶颈问题，让数据生成真正代替手工标注。这里包含三个子课题，分别为：子课题一：数据生成质量拔高。即通过一到两年时间，解决生成数据质量差和不真实的问题；子课题二：数据生成点石成金。即设计数据自动挑选的算法，在海量的生成数据中，挑选高质量的数据；子课题三：通用自动数据生成。即对不同的子任务设计不同的生成数据方式，让数据生成具备普惠能力。2、数据魔方计划该计划主要解决多模态数据量化、对齐和融合的问题，从而构建下一代智能视觉。包括构建多模态数据量化指标，从而全面评估性能；多模态数据对应策略研究；多模态数据融合方案等。3、模型摸高计划该计划主要是构建云侧大模型，来刷新各类视觉任务的性能上限。同样包括三个子课题：子课题一：全空间网络架构搜索。即突破神经网络架构搜索空间受限的约束，搜索更多的范式、更多网络空间结构的变化，让神经网络架构真正实现自动搜索。子课题二：新型算子搜索。即让算子的设计从手工复用到创造新的算子。子课题三：搜索模型普适能力的提升。目前搜索出的网络泛化性能、抗攻击性、迁移性都比较差，该子课题希望能够提升网络架构索索的这些性能。4、模型瘦身计划开发端侧小模型，助力各种芯片完成复杂推理，是一个重要的研究方向。华为在这个领域中的目标是，打造高效的端侧视觉计算模型。该计划包含三个子课题：子课题一：自动搜索小型化网络。即将硬件的约束融入自动设计中，使得算法能够适配不同的硬件。子课题二：一比特网络量化。即设计一比特网络，使一比特网络能达到全精度网络的性能，目标是追求极致的性能。子课题三：构建新型加法网络。即在卷积网络中，用加法运算代替所有的乘法运算，同时与芯片计算相结合，探索高效计算的新路径。5、万物预视计划所谓万物预视，即定义预训练任务，构建通用视觉模型。具体做法是搜集大量公开无标签的亿级数量级的图片，完成知识的抽取与整理。6、虚实合一计划该计划的目标是在虚拟场景下，不通过标注数据，直接训练智能行为本身。目前业界在这个领域的研究非常还有限。这里涉及如何定义知识、如何构筑虚拟场景、如何模拟用户的真实行为、如何确保数据与智能体的安全等问题。虽然这个计划极具挑战性，但田奇认为这才是通向真正的人工智能的道路。雷锋网报道。雷锋网

文章的结构，通常是指文章内部的结合与构造。它体现了整体与部分、部分与部分之间的关系，是一种组合局部为整体的艺术。精心构思的文章结构，可以将主题的统帅作用通过对材料的巧妙组织、层次的巧妙布局、内容的巧妙搭配很好地体现出来，使文章的内容进一步条理化，各部分紧密关联、递进有序，形成一个有机的整体。如果不重视结构构思或结构安排不合理，文章就会整体感不强，各部分之间比例不当，缺少必要的联系，中心不突出，缺乏逻辑性，就会影响文章的质量。思路不清、结构不合理、层次混乱等，是科技论文稿件被拒的常见原因。即便是一些选题很好的科技论文，由于逻辑思维混乱，必然导致论文的论证过程是失败的，就算占有再丰富的材料，也无法把这些材料有效的组织起来论证一个论点。因此，达晋编译认为，正确地构思结构，是写作科技论文必须重视和解决好的关键问题。一、理清思路。思路是写作论文时思考过程的“路线”。思路是结构的内核，结构是思路的外在表现。只有思路清晰，结构才能严谨合理，所以思路对结构起着决定性作用，理清思路是构思结构的前提条件。关于怎样理清思路：一是要理出头绪。在众多材料中理出一个正确的头绪来，这个头绪就是主题。以主题为主线，就抓住了文章的总线索。二是要注重连贯。在总线索的牵引与贯穿下，分清先后次序，有条不紊地组合，同时要注重各部分、各段落之间的有机连接，形成递进、并列、总分、转折、因果等逻辑关系。三是要防止疏漏。文章思路要周密严谨，防止出现破绽，防止出现片面性和绝对化，注意能够自圆其说。二、优选框架。框架是文章的骨架，是结构的主体部分。好的框架不但使文章组合有序，而且给人以整体的美感。文章的类型和主题不同，框架的组合方式也不同，要选择适合自己文章的最优框架，注重体例统一。在写科技论文时，一般按照事物静态横向组合的并列式框架，或者按照动态纵向组合的递进式框架。在外在形式的组合方面：写3000字以内的短篇文章时，一般优选“二二式”框架，即分为2个部分，每个部分再分为2个小点；写5000字左右的中篇文章时，一般优选“三三式”框架，即分为3个部分，每个部分再分为3个小点；写7000字以上的长篇文章时，优选的框架则可扩展为“三四式”“四三式”“四四式”“五三式”等。三、统配内容。结构的内容包括开头、结尾、层次和段落、过渡与照应等。统筹配置好这些环节，也是酝酿结构的基本要领之一。只有掌握好这一要领，才能组成条理清晰、前后连贯、首尾圆合的篇章形式。统配的方法，既要依据主题全局的需要，也要具体情况具体分析。安排开头，或开篇点题，或形象导入，尽量新颖别致，一举吸引读者；安排结尾，或总结全文、揭示主题，或抒发情怀、感染读者，或意在言外、发人深思，或戛然而止、干净利落，尽量留有余味，言尽而意无穷。

医学科研论文是对医学或生命科学研究成果的总结与反思，是医务科技工作者与国内外同行之间进行学术交流的重要方式，也是医务科技人员体现学术水平和被同行与社会认可的一种方式。可见医学科研论文的发表对于医务科技工作者而言是何其重要，因此，蓝译现就医学科研论文的写作与投稿要点进行探讨。一、正确的选题是医学科研论文发表的关键。在开展科研工作之前，通常先要慎重选题，因为选题的成果与否，是科研工作能否顺利进行和文章最终能否发表以及发表质量的关键。对于课题的选择，可以是在充分理解某一课题的研究背景、采用的方法和技术路线、已经获得的研究成果和有待进一步解决和发现的问题基础之上，广泛查阅相关文献，了解国内外同行在该领域的研究工作，对课题的新颖性进行评价，并进一步明确该方向亟待深入研究的问题，从而选择一个既有一定创新又切实可行的课题。二、合理的设计是科研工作进行的保障。在选定课题，提出一个假设之后，为了充分验证这个假设，就需要对开展的科学实验进行设计，包括选取的实验对象、采用的研究方法和技术路线、仪器的使用、结果的收集和数据的整理等。实验对象的设计原则在于选择合适的研究对象，并尽可能采用较大的样本量，详尽地设置各类对照；采用的研究方法应当是较新、较前沿的；技术路线要求明确可行；仪器设备要能够满足实验的需要；结果的收集应尽可能全面，数据应精确、完整，图像应清晰。三、好的写作可提高论文发表的质量。与一般文学作品不同的是，医学科研论文发表的质量主要由课题的科学意义、创新性和科研设计的合理性、结果的可靠性决定，而不由文章写作的水平决定，但好的写作仍然可以为提高科研论文发表的质量加分。因为好的写作，既可凸显出研究的创新点、深化读者对研究意义的理解，又可对自身获得的结果进行深刻而适当的讨论，将有利于文章的顺利发表，提高论文发表的质量。医学科研论文的正文主要由前言、材料与方法、结果、讨论四个部分组成，其中前言与讨论的写作至关重要。在前言中，作者需要将整个课题的研究背景、理论基础介绍清楚，同时要将自己的研究与相关文献报道进行比较，体现本研究的特色与创新之处，并阐述出本研究的目的和意义。在讨论部分，作者首先需要对获得的结果进行充分的分析，将结果与前人的研究进行比较，对不符合预期或与现有理论相冲突的结果予以解释，然后提出本研究的不足和有待改进的地方，并交代下一步的研究计划或方向。四、理性的投稿可缩短论文发表的时间。投稿是医学科研论文发表至关重要的一步，需要选择适合论文发表的期刊去投。一般来说，每个期刊都有自己的主题和范畴，即便是质量再好的论文，如果超越了这个主题和领域，那么也不会被接受。所以投稿前应当充分了解目标期刊的主题和范畴，以免由于这个原因导致文章被拒而耽搁时间。另外，每个期刊对于文章的版面和形式都有自己的要求，例如对全文和摘要字数的要求、对全文结构格式的要求、对图表数目的限制以及参考文献格式的要求等，所以投稿前还要仔细阅读拟投期刊的投稿须知，明确期刊的要求，并相应修改自己文章的版面和格式，以免因形式审查不合格被拒，或被退回要求修改而耽搁时间。总的来说，医学科研论文从选题到刊发经历了一个较长的周期，这一漫长过程中的每一步都将影响文章的发表质量，因此从开始选题到投稿，每一步都要慎重。

机器之心整理参与：一鸣本周值得关注的论文主要有：贾佳亚等推出的利用点云数据进行 3D 目标检测新论文、美国 20 年人工智能技术路线图、目标检测算法回顾，以及一些在变分自编码器、神经架构搜索、目标函数、注意力机制可解释性方面的研究。目录：1. Fast Point R-CNN2. A 20-Year Community Roadmap for Artificial Intelligence Research in the US3. Recent Advances in Deep Learning for Object Detection4. Attention is not not Explanation5. One Model To Rule Them All6. AutoGAN: Neural Architecture Search for Generative Adversarial Networks7. On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond论文1：Fast Point R-CNN作者：Yilun Chen、Shu Liu、Xiaoyong Shen、Jiaya Jia论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.02990v1.pdf摘要：在本文中，研究者提出了一种统一、高效率和有效的框架，用于基于点云的 3D 目标检测。他们提出的两段式方法利用体素表征（Voxel Representation）和原始点云数据来充分发挥各自的优势。第一阶段网络以体素表征作为输入，仅包含轻量级卷积运算，并生成了少量的高质量初始预测。初始预测中每个点的坐标和索引卷积特征实现了与注意力机制的有效融合，并保存了准确的定位和语境信息。第二阶段网络对内点（interior point）展开融合，以进一步细化预测结果。本文提出的方法就 3D 和鸟眼观（Bird's Eye View，BEV）检测在 KITTI 数据集上进行了评估，实现了 15FPS 检测率的 SOTA 结果。图 1. 两阶段框架概述。在第一阶段，对点云进行体素化，并将其送入 VoxelRPN，以生成少量的初始预测结构。然后通过融合体素的内点坐标和上下文特征，生成每个预测的边界框特征。边界框特征被送入 RefinerNet 以进一步微调。图 2.VoxelRPN 网络结构。本图中 C 层的级联方式为：(kernel size)(channels) / (stride)。stride 默认为 1，除非以其它方式指定。图 3.RefinerNet 网络结构推荐：本文是由港中文和腾讯优图实验室贾佳亚等人完成的最新论文，实现了点云数据的二阶段 3D 检测。论文2：A 20-Year Community Roadmap for Artificial Intelligence Research in the US作者：Yolanda Gil、Bart Selman论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.02624v1.pdf摘要：现在，人工智能可以翻译多种语言、识别图像和视频中的目标、简化制造流程以及控制汽车。人工智能系统的部署既为业界创造了万亿美元的财富（这一数字预计未来三年将翻三番），也提醒人们需要关注它们的公平性、可解释性和安全性。未来的人工智能系统理应能够有效地判断出它们（以及人们）所运行的场景，高效并合乎道德地处理复杂任务和承担相应责任，参与有意义的沟通，并通过实践提升自我意识。充分发挥人工智能技术的潜能需要对人工智能研究企业进行根本性的变革，并通过大量持续的投资加以促进。这些是美国计算社区联盟（Computing Community Consortium）和人工智能发展协会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）给出的主要建议，从而为未来二十年的人工智能研究和发展制定路线图。报告目录。论文介绍了人工智能发展的目标和场景、首要研究问题、数据和硬件问题等。推荐：不仅要脚踏实地，也要着眼未来。20 年后的 AI 怎么发展？数据、算法、算力、应用落地问题如何解决？美国计算社区联盟和人工智能发展协会给出了美国未来的技术路线，适合研究科技趋势和未来发展的读者参考。论文3：Recent Advances in Deep Learning for Object Detection作者：Xiongwei Wu、Doyen Sahoo、Steven C.H. Hoi论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.03673v1摘要：目标检测是计算机视觉中的一个基本视觉识别问题，并在过去几十年中得到了广泛的研究。视觉目标检测是为了在给定图像中找到具有精确定位的特定目标类目标，并为每个目标实例分配相应的类标签。基于深度学习的图像分类取得了巨大的成功，因此近年来利用深度学习的目标检测技术得到了积极的研究。本文综述了近年来基于深度学习的视觉目标检测技术的研究进展。通过查阅大量近期相关文献，研究者系统地分析了现有的目标检测框架，并分为三个主要部分：检测组件；学习策略；应用与基准。研究者详细讨论了影响检测表现的各种因素，如检测器架构、特征学习、提案生成、采样策略等。最后，他们讨论了未来的发展方向，以促进和激励未来利用深度学习的视觉目标检测研究。近年来图像分割领域的发展一览。推荐：目标检测是计算机视觉领域的主要分支领域。本文回顾了这一领域的研究和发展，向读者全面介绍了相关的解决方案。论文4：Attention is not not Explanation作者：Sarah Wiegreffe、Yuval Pinter论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.04626.pdf实现地址：https://github.com/successar/AttentionExplanation摘要：注意力机制在 NLP 系统中起着重要作用，尤其对于循环神经网络 (RNN) 模型。那么注意力模块提供的中间表征能否解释模型预测的推理过程，进而帮助人们了解模型的决策过程呢？一篇题目为《Attention is not Explanation》的论文表示注意力机制并不能提高模型的可解释性。来自佐治亚理工学院的 Sarah Wiegreffe 和 Yuval Pinter 挑战了这篇论文中的诸多假设，认为该论断依赖「解释」（explanation）的定义，且判断该论断是否正确需要考虑模型的所有元素，使用严谨的实验设计。因此他们提出四种替代性测试方法来决定注意力何时可用作「解释」、是否能作为「解释」，这四种方法分别是：简单的统一权重基线、基于多次随机种子运行的方差校准、使用预训练模型固定权重的诊断框架、端到端对抗注意力训练协议。每一种方法都可以对 RNN 模型中的注意力机制做出有意义的诠释。研究人员证明，即使存在可靠的对抗分布，它们在简单的诊断框架上也无法取得很好的性能，这表明《Attention is not Explanation》这项研究并没有驳倒「注意力机制可用于解释模型」的说法。推荐：所以注意力机制是否可解释？即使是专业研究者也拿不准了，本文从研究注意力可解释性的方法上入手，提出了新的方法。不管读者朋友信不信注意力机制是否可解释，论文提出的针对某种架构的研究分析方法论，值得参考学习。论文5：One Model To Rule Them All作者：Felix Berkhahn、Richard Keys、Wajih Ouertani、Nikhil Shetty、Dominik Geiler论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.03015摘要：论文的研究者提出了一种变分自编码器架构，可以无缝地插入在无监督、半监督和监督学习领域。研究显示，无标注的数据点不仅可以启发无监督任务，也可以提升分类性能。反过来，每个标签不仅可以提升分类任务性能，但也可以用于无监督任务上。论文提出的架构非常简单：将一个分类层和最高的编码层连起来，然后和解码器的重采样隐层结合。常规的下界损失用一个在分类层上的监督损失目标补充，并且只用于标注过的数据点。这样一种简单的架构可以在现有的任何 VAE 架构上进行扩展。在语境分类任务上，研究人员发现这种方法比直接的监督学习设置性能更好。推荐：论文提出了通用于无监督和监督学习的变分自编码器架构，适合在图像处理任务中加入带标注或无标注数据，以提升模型的性能表现。这种模型性能增强的方法，值得读者参考。论文6：AutoGAN: Neural Architecture Search for Generative Adversarial Networks作者：Xinyu Gong 、Shiyu Chang 、Yifan Jiang、Zhangyang Wang论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.03835v1实现地址：https://github.com/TAMU-VITA/AutoGAN摘要：神经架构搜索（NAS）已经在图像分类和分割任务中显示出一定的成功。在本文中，研究人员提出了第一种利用神经架构搜索生成生成对抗网络的方法，名为 AutoGAN。研究人员在论文中将搜索空间定义为生成器架构变体，并使用了一个 RNN 控制器指导搜索过程，并且用参数共享和动态重设的方法加速进程。奖励则使用了 Inception score，并使用了多级别的搜索策略。实验验证了 AutoGAN 在无条件图像生成上的表现。具体而言，研究人员用这一算法发现了一种新的架构，相比于现有的 SOTA GAN 模型具有很大的优势，例如在 CIFAR-10 上取得了新的 FID 分数——12.42，以及 STL-10 上 取得了 31.01 的分数。图 1：RNN 控制器的架构。在每一个时间步，控制器会输出一个隐层向量，解码为一个运算步骤，以及其对应的 softmax 分类器。推荐：继图像分类、预训练模型之后，神经架构搜索又用在 GAN 上了！这是一个新的架构突破。论文揭示了 NAS 在深度学习领域的广阔潜力——人们不再需要费心手动设计模型架构，定义搜索空间和策略，一切由模型完成。论文7：On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond作者：Liyuan Liu、Haoming Jiang、Pengcheng He、Weizhu Chen、Xiaodong Liu、Jianfeng Gao、Jiawei Han论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.03265v1实现地址：https://github.com/LiyuanLucasLiu/RAdam摘要：启发式的学习率预热方式在稳定训练、加速收敛和提升适应性随机目标算法（RMSprop 和 Adam 等）的泛化能力方面取得了一定的成果。论文中发现了适应性学习率的一个问题——在早期阶段有很大的方差，说明预热起到了方差缩减的作用。论文进一步地提出了 RAdam，一种 Adam 的变体。这一算法引入了整流适应性学习率的机制。在图像分类、语言建模和神经机器翻译方面的实验说明，这一方法是有效且鲁棒的。推荐：优化算法也是深度学习的一个研究方向。新的 Adam 变体方法进一步加快了模型收敛的速度和鲁棒性，有取代 Adam 的可能，fastai 目前已集成。读者朋友可以了解下这一领域的进展。

摘要：同学们在论文写作过程中，常常把握不好写文章的重点、难点、顺序以及相关规范等问题。在这篇文章中，笔者将与同学们一起分享如何动手写实证文章的个人经验。第一个经验是，时刻要想着自己的观点，即文章的重点是命题或观点，要有能推进某一个领域某个方面的理论认识。第二个经验是，观点是搭在架子上的。写文章的难点是搭架子，这个架子由三部分组成：理论框架图、研究设计图和研究路线图，架子上搭的东西是问题和假说。第三个经验是，写文章的顺序是先做文献综述以发现和提出问题，然后借助模型、跑数据看结果，结果不错就可以考虑进入写作了。第四个经验是，写文章要符合相关规范，保证文章内容完整，从题目、摘要到参考文献等，该有的都要有。平常和学生交流，他们常常抱怨，写一篇实证论文，抓不住重点，有种无从下手的感觉。任教这么多年，我在文献阅读与写作的教学实践中发现，同学们开始论文写作时，通常都会遇到下面这些阻碍：内容不完整、架子搭不起来，不知道先做干什么后干什么，该有的没有。正是这些阻碍，导致要么是比较灰心，不愿意再尝试，要么是费了很大力气，收效甚微。概括起来，主要有四方面的问题：第一种是没有观点，没有观点的文章是无法做到目标明确、重点突出的。第二种是搭不起架子，内容都是散乱堆砌在一起。第三种是想动手之后，搞不清楚先做什么后做什么。最后一种是对写论文考虑不够全面，即按期刊发表的要求来看，文章内容上是有缺失的，搞不清楚一篇文章到底应包括哪些部分。在这篇文章中，我将探讨聚焦于以下几个关键词：实证文章写作、年轻朋友、初次尝试写作，在此基础上从大的方面讲讲写一篇实证论文需要注意的地方，需要做哪些准备等。在我看来，这个大的方面有四个：第一是观点，第二是搭架子，第三是行动顺序，第四是内容完整性。个人觉得，以上四个方面注意到了，尤其是一篇文章的观点搞定了，一篇文章能够写出来也就八九不离十了。其他一些方面（如模型、变量与指标、估计方法等）都是一些细节，可以具体做的过程中着手解决。希望我的分享，能够帮助大家严肃、冷静地面对论文写作中的千头万绪，不至于灰心。从不会到会，从不熟练到熟练，都有一个过程；很多时候，这个过程都是反复的，需要有毅力和耐心。一、观点最重要！众所周知，写一篇文章，最重要的是要有观点。那么，什么是观点？从问题来看，观点就是针对某个问题所给出的正面回答，它是对某个领域、某个问题在认识上的推进。从命题来看，结论是根据分析结果对命题或假说进行检验，然后经过论证得出的。可以说，结论是就是暂时可以接受的命题（这是证伪意义上的）。观点有两个特点：一是问题导向性，即观点都是针对问题的。什么是问题？问题是理论预期与事实现状的差距。从这个角度来看，观点要能针对这个“差距”提出具体的判断和看法。二是针对性，即观点都是针对已有认识而存在。在这个方面，既要搞清楚别人的问题和命题，也要搞清楚自己的问题和命题，做到知己知彼。观点是一篇文章的核心，所有的准备工作都是围绕这个核心展开，提出和检验都是针对这个观点的；不仅如此，还需要对其进行论证。前人的观点，别人和自己的观点都是知识谱系中的一部分。在我看来，“今生”看到的是观点，观点的“前世”是命题和问题。因此，在一篇实证论文准备阶段，要下力气的地方就是把与观点有关的内容讲清楚：第一个与观点有关的是问题，第二个与观点有关的是命题，第三个与观点有关的是如何检验命题，并给出检验结果及相关推断，第四个是讨论。观点是开放性的，要将观点置于争论的场景。前面的三个方面是最基本的了。也就说，在准备环节需要准备、检查的方面至少包括：①关注的问题是什么？②针对这个问题，提出的新的命题或假说是什么？③检验这个新命题的思路和方法是什么？目前看来，最需要准备做的工作就是把问题和命题提出来（因为最后得出的观点，就是检验命题的结果），而这是需要在文献综述环节完成的。当然“打磨”和“雕琢”还有赖于阅读、思考和检验的反复循环。具体而言，在论文写作的准备环节，需要从观点的四种形态来把握、检查自己的前期准备工作，这四种形态依次是：问题、命题、实证结果、讨论。①观点的第一种存在形态：问题。新观点都是因问题而起，观点都是对某个困惑的解答。个人认为，从问题这一形态来把握观点，有两点益处：一是观点是有问题导向的，观点直接指向“某个理论预期与事物现状的差距”，它有针对性。二是观点生长于认识分歧点，观点是为了解释、解决或改善认识分歧点或不满意而存在的，它有具体性。从这个角度来看，研究者首先应从问题的角度来审视自己的观点，所支持的观点对应的问题是什么，这个问题内在的分歧点是什么？我们平常所讲的找准问题，其实讲的就是能不能找准这个差距和分歧点。因此，把握观点的第一个关键点就是明了其问题针对性，作者在这一点上要将自己观点与分歧点的联系勾勒和显示出来。显然，从文献入手来梳理和归纳已有研究的认识及分歧是必要的，也是基础性的。②观点的第二种存在形态：命题。命题是研究者提出的针对于问题（或差距、分歧点、不满意）的另一种不同的猜想。个人认为，从命题这一形态来把握观点，才真正给问题的认识和解决注入了研究者自己的理念和血液。可以说，命题是研究者对问题或分歧点给出的正面解答。问题与命题的显著区别是：问题呈现出来的是差距和分歧，而命题给出了针对差距和分歧的具体解。一些初学者搞不定的地方就是，问题部分找不准差距和分歧点，命题部分提不出具体的猜想式回答。简言之，命题是“实”的，而不是“空”的。对研究者而言，观点从问题到命题，是惊人的一跳。把握观点的第二个关键点就是针对某个分歧点提出新的理论性猜想，其难点是选准理论或提出新的理论视角。同样，通过文献综述工作，有助于形成这种猜想，实现这惊人一跳，即找到改善不满意的可能方向。③观点的第三种存在形态：实证结果。从实证结果来看，观点是检验后、暂时接受的命题。计量模型、数据、变量和回归这些忙活了半天，目的就是为了检验，就是试图从实证角度检验所提出的命题或假说。实证结果至少在两个方面有助于观点的成立：第一，它是经验性，它是基于反映现实世界的数据的。第二，它从一个方面（如统计意义上）暂时接受了新命题，它是具体的，至少在统计意义上排除“不显著”的可能性。也就是说，实证结果是支持观点进而论证观点的一个有效路径。如果新命题阶段是观点的出生阶段，那么，到了实证结果阶段，才算是把观点“坐实”了。从这个角度来说，经常没事多用软件跑跑数据、看看结果是必要的。实证结果阶段是从数据、经验、统计等意义上支持了新的命题。因此，把握观点的第三个关键点就是尽可能更加全面地搜集支持新命题的经验证据。④观点的第四种存在形态：讨论。观点的第四种存在形态是说它处于讨论阶段。这个讨论有两层意思：第一层意思是指在该研究的内部，既要探讨基于数据实证结果的其他可能性竞争性解释，还要从文献、数据检验（包括稳健性检验）和数据变量等方面全面统筹这些工作的匹配性和合理性。第二层意思是指该研究的外部，有必要将该研究的内容、结果及结论拿出来和其他人（如老师和同学）交流、探讨，注重观点的可沟通性，看看别人从经验上是否可以理解和接受该研究所提出的观点。因此，把握观点的第四个关键点，就是要从竞争性的角度审视自己的观点，同时对那些“损害”新命题的负面证据和可能给出合理解释。在我看来，准备写一篇实证文章，要随时随地把观点的四种形态拎出来，审视一下自己所做的准备和工作，问一下自己准备是否充分。小结一下：从这部分探讨的内容来看，大家可以发现，我所讲的观点与大家通常上所讲的有明显区别：（1）我讲的观点是在认知和证伪的语境下，观点需要经历不同的阶段，它有一个认识的螺旋式上升过程。（2）我所讲的观点是明确、具体的，既能看清楚与已有认识的联系，也能看清楚其新颖性。（3）我所讲的观点是可以检查的，即整个认知和研究过程可以从“技术环节”上检查和审视。训练题目：可以拿出一篇自己感兴趣的实证论文，尝试归纳概括一下这篇论文观点的四种形态。具体而言：（1）这篇论文的观点所针对的问题是什么？（2）这篇论文所提出的新命题是什么？（3）这篇论文实证结果是什么？（4）在讨论环节对该文观点有挑战性的观点还有哪些？二、搭架子搭架子的目的就是论证观点，在实证论文中就是提出并检验命题。在一篇文章中，观点是论证出来。就实证论文而言，论证观点的思路和过程是：提出问题和命题，然后实证检验，进而讨论最后得出结论。搭架子首先要搞清楚一篇文章的目标和重点，一篇文章的目标是要推进某个领域或对某个事物的认识，而重点就是要提出和检验一个或多个命题。因此，搭架子就是要围绕目标和重点展开。一般而言，搭架子包括三个部分：提出问题、提出假说、构建研究设计。相对而言，搭架子体现的是专业的研究能力了。从观点的四种形态来看，第一种形态（问题阶段）是在文献综述下完成的。接下来的三种形态，最为紧要的是命题阶段和检验阶段。其中，命题阶段，对应的是理论框架图或分析框架图。检验阶段，对应的是研究设计图。从具体准备和行动的角度来讲，还有一个研究技术路线图，它要在具体研究部署上落实理论框架图和研究设计图里面的考虑和想法。观点是搭在架子上的，写文章的难点就是搭架子。通常来讲，写文章就是讲观点、论证观点，可以将这种套路称为传统范式。而目前实证论文的要求则是提出问题和命题，并检验命题，论证是在提出命题和检验命题的过程完成的，这符合实证研究的证伪范式，可以将这种套路称为新范式。从形式上看，传统范式与新范式的区别在于：新范式有明确的架子，而传统范式的架子，要么是没有，要么是隐藏起来的。搭架子有助于检查研究者的思考和研究过程是否合理，当然也有助于别人来认识和了解文章的思路、内容及观点。对于初学者而言，需要想着找架子并把架子搭起来是必要的。从个人经验来看，搭架子要明白两点：一是架子上搭的东西是什么，架子上搭的是命题。二是架子有哪几类。具体而言，搭架子的架子通常有三类：①理论框架图或分析框架图。②研究设计图。③研究技术路线图。对于每位研究者或者作者而言，都需要问一下自己：这三个架子：是什么、有什么用，怎么来搭建。很多时候，尽管在文中没有呈现出这三个图，但在脑海里还是应该有的。第一、是什么。①分析框架图或理论示意图（相对而言，分析框架图有些时候可以是概念性的，即没有明确的理论直接对应），一般来讲都是在讲基于某个理论对某个事物或研究对象的行为逻辑的认识和理解，通常把这种行为逻辑用机理或机制来表示。其中，有三点需要重视：首先，这个图瞄准的是针对某个具体研究对象的命题。可以这样来讲，理论示意图或分析框架图是对所考察问题或命题的理论猜想。其次，这个图里要有理论，只不过理论示意图中的理论更加明确。本质是在讲理论，选择理论很重要。最后，所使用的工具是概念或变量，用它们之间的逻辑联系来阐释作用机制。②研究设计图体现的是借助数据和模型检验命题的思路和方法。也就是说，一个研究设计图中至少要包括三个元素：第一个元素是待检验的命题（一个或多个）；第二元素是检验命题的素材，如数据或案例等；第三个是检验命题的思路和方法。③研究技术路线图是实施步骤，体现的是工作部署。技术路线图的核心和基础是研究设计，要体现出问题、命题以及对命题的检验。技术路线图对瞄准研究目标的工作步骤进行分解，即技术路线图要做到：其一是目标导向，所有的工作环节都要指向目标，都是为实现目标服务的，工作环节之间要有逻辑性和递进性。其二是要体现整个研究工作的重点和难点，按重点分节或分块，使得路线图体现出阶段性和层次性。第二、有什么用。这三个图对于把文章写出来尤其是把观点讲明白、讲清楚是十分重要的。它们起的作用是“指导”，指导作者如何展开具体的检验命题工作。具体而言：①理论框架图的指导作用是，选出一个更适合的理论（或理论视角）来缩小分歧或改善不满意，同时也借助理论将命题的内在逻辑呈现和提炼出来，供计量分析进一步检验。②研究设计图的指导作用是，将命题、计量模型、数据及变量与指标统筹起来考虑如何实施对命题的检验工作。③研究技术路线是在时间顺序上，根据研究条件对研究设计进行部署和安排。因为不可能一口气就能把所有工作都干完，这就涉及一个工作步骤的问题。研究技术路线图首先应该显示的是将对命题检验的工作进行分解的考虑和部署。这个图的作用：一是对研究工作分出节点来。二是对命题的分解，即一个核心命题可以分为几个子命题。三是对单个命题的检验，要能体现出检验思路。第三、怎么搭。当然，以上三个图都要有一段文字（这绝对是必要的！）来阐述图中的内容及其关系，而不是一个光秃秃的图，让读者自己来猜。此外，搭架子需要注意的是：（1）核心是命题及其检验。命题是焦点，它是观点的主体和核心。上述三个图都是关于问题的新命题或新假说展开的，也就是说，上述三个图都是针对观点的第二个形态即“命题”展开的。（2）提醒自己是否在思维上做到简洁直观。如果这三个图在脑海里还是比较乱，不清晰，甚至图中的字数都很多，则需要完善。（3）查缺补漏，看看自己是否有遗漏，还缺什么条件等。关于上述提及的这些需要注意点，都可以找一些范文来研读、揣摩体会。由搭架子想起的，还有两个事情：一个是理论基准问题，另一个是研究工具和手段问题。从上面的阐述来看，在写论文搭架子的过程中，可以发现，如果平时学习过程中不重视理论和方法的学习和积累，真的动手起来，就会捉襟见肘了——没有理论基准，要画个理论示意图是困难的，没有研究工具和手段，即使能提出一个好的命题，也无从下手。显然，这两点都是要在平时留意并下大功夫的。训练题目：（1）可以拿出一篇自己感兴趣的实证论文，假设自己是作者，尝试“复原”一下这篇论文的三个图：理论框架图、研究设计图和研究技术路线图。（2）以三个图中的某一个图为例（如理论框架图），搜寻三篇都有理论框架图的实证论文，比较分析一下作者在构思和“创作”理论框架图上的同与不同。三、行动顺序观点和搭架子都要落实在行动上。写文章有千头万绪，究竟从哪里开始才算合理和高效的，又该如何一步一步有条不紊地进行呢？行动顺序，可以分为准备和写作两个阶段。根据我的认识，这两个阶段在行动顺序上有四个要求：第一、行动顺序要符合认知理性。即思考、研究和写作都是为了更好地提出猜想并对猜想进证伪。第二、行动顺序要符合实证检验的思路。文章最终的观点起始于问题，途经问题、命题和检验，终于讨论，准备和写作过程都要对观点的四个阶段保持敏感性。第三、行动顺序要符合反复检验的特点。实证研究是一个反复干的循环过程。第四，行动顺序要是在理论分析框架等三个图的指导下进行的。第一个阶段是准备阶段。总的来看，准备阶段的工作思路是：提出问题——提出命题——初步检验——深入考察——得出结论。如前所述，文章的核心是观点，观点的“前世今生”分别是问题、命题和实证结果。而一篇文章的问题和假说从哪里来，主要是从文献综述来。那么，工作的起点就是围绕自己感兴趣的一个领域进行阅读，然后提出问题和命题（或假说），即主要依靠文献综述提出问题和命题。随后，针对该命题，先用计量模型和软件跑一下数据，这是第二步，即初步检验命题——用计量模型和软件跑数据。如果估计结果差不多。根据文献综述和跑出来的实证结果，在脑海里构思理论分析框架等三个图，然后根据这三个图开始思考和布局研究设计，这是第三步，即统筹考虑文献综述、问题和命题、数据检验结果后，开始谋篇布局。这是一个比较全面的整体性考虑。第二个阶段是写作阶段。根据我的个人经验，整个写作可以分为六步：第一步，写综述，提出问题和命题；第二步：写研究设计和实证分析部分；第三步，写引言和结论部分，对综述做修订；第四步，审视全文，写摘要；第五步，补充引用、注释和参考文献；第六步，聚焦观点，全面修改完善。这六步是为了概括起来方便而已，当然仁者见仁了，各有各的写作习惯。关于行动顺序，年轻朋友常常问：从哪里开始，要注意什么？我的个人体会就是：第一、一切始于文献综述。文献综述很重要，它不仅有助于界定“差距”、揭示分歧点、提出新的猜想，而且还为实证检验环节的模型、变量、指标及估计方法输送“炮弹”。显然，如果没有夯实文献综述工作的地基，则后续环节都很被动了。给年轻朋友的一个忠告就是，不要以为文献综述就是走过场，可以混过去。第二、判断一篇文章可以“进入”写作环节的标准就是假说是否形成。这个形成有两层意思：一是针对差距和分歧点，提出了新的猜想，这个猜想是具体的，有理论针对性。二是这个新的猜想经过了数据和模型的初步检验。第三、写一篇实证论文最容易忽视的环节就是讨论阶段。很多年轻朋友认为有了文献综述、实证分析就大功告成了，实则不然。同样重要的是讨论，它担负的是排除竞争性假说的重任。第四、整个行动是有反复的，而不是单向流程，其中，有些环节，要反复做。做实证研究、写论文如同打铁——加热、捶打、放置于冷水中淬火，然后再反复。概而言之，在具体行动上，有必要问问自己：（1）文献综述扎实吗？（2）假说搞定了吗？（3）讨论是否充分？（4）还需要把哪些工作再反复做一下？四、内容完整在这里，我将根据期刊论文发表的标准来概括一篇实证文章所应该包含的内容，具体见表1的左列。从内容完整性来看，一篇论文至少应包括“引言”等六部分，即使最后一部分里包括的注释等都是不可或缺的，都是这个“作品”应有的。接下来，我将讲讲文章结构及内容与观点四个阶段的关系。文章的目的是提出问题、进行实证检验最终得出结论。可以从观点的四种型态来检查内容的完整性。了解文章内容完整性的要求是必要的。第一、了解认识一篇文章应包括哪些内容或部分，既是开始准备时要考虑的，也是做好之后检验的必备。第二、在准备的过程中，要随时提醒自己，以避免遗忘有关内容部分。一篇实证论文包括的内容很多，百密都有一疏，因此谨慎和细心的态度是必要的。表1给出了文章每一部分的具体位置和功能。具体而言，引言的功能是“提出问题及命题并论证观点”；文献综述及假说提出的功能是“发现问题与提出命题”；研究设计的功能是“检验命题”；实证分析的功能是分析与讨论“实证结果”（其中“（四）进一步讨论”与观点的第四种型态对应）；“结论及政策建议”的功能是得出“结论”。其他的功能是辅助性的。可以看出，每一部分都和观点的四种型态有关。脑海里有了表1，大家对一篇实证文章的大致格式、具体作用和篇幅就可以做到心中有数。对于初学者而言，总结出以上这些内容，其用意有这么几个：一、通过这些归纳和梳理，有助于大家先从形式上进行模仿、照猫画虎。二、帮助其明白这些内容在文中所扮演的功能和位置。同时，初学者自己也应该找到一些自己感兴趣的论文，揣摩与体会文中有关内容的好与不好；同时，对好的表述或呈现方式进行总结，以备己用。本篇文章很长，能看到这里的同学们都是很有耐心的，希望以上经验能对你有所帮助，收藏起来慢慢看，你一定能够写好一篇实证论文的

黄典林，中国传媒大学传播研究院副研究员。本文为教育部人文社科青年基金项目“斯图亚特·霍尔传播思想研究”（编号：17YJC860004）和中国传媒大学科研培育项目“斯图亚特·霍尔传播思想研究”（编号：CUC17A55）的阶段性成果。一引言按照美国媒介社会学家迈克尔·舒德森的说法，在社会科学领域，对新闻传媒的研究大体采取了三种不同的研究视角：第一，宏观视角的政治经济学分析，关注是的媒介和新闻生产系统与国家权力和资本机制的关系；第二，中观的新闻职业和传媒机构的组织社会学。这一视角的研究从新闻生产的常规机制、媒介从业者的职业意识形态和身份意识的建构、媒介的组织化信息生产活动与现实的社会建构之间的关系等维度出发分析媒介机构的运作逻辑；第三，文化视角，突出强调广泛的文化价值、传统和表征系统对媒介运作及其意义建构过程的影响。关于媒介社会学的不同范式在思想史或学术史意义上的差异，也随着一系列媒介社会学经典著作的译介，近年来成为中文学界持续关注的议题。但中文学界对媒介社会学不同理论方法传统的讨论，总体上呈现出集中关注美国传统而对美国之外的研究关注不够的倾向。同时，由于美国媒介社会学研究的经典文本大多局限于舒德森所说的第二种范式，即新闻生产的机构视角，故而对美国传统的过分关注也导致中文学界的讨论局限在新闻生产和媒介组织的范围之内，而对其他视角的关注不足。其结果是，研究议题和研究范围广阔的媒介社会学被窄化为以机构和职业活动为核心的狭义的新闻生产社会学。本土媒介组织运作的现实所引发的问题性和期待与外来的美国媒介社会学知识资源的结合，共同导致了本土媒介社会学学术焦点对某些传统的放大和对其他路径的遮蔽。但随着新闻生产所处的技术和政治经济的剧烈变动，传统新闻生产研究所依赖的社会条件、理论预设和方法路径都面临着危机和重构的压力。在这样的背景下，我们认为，有必要通过引入替代性的学术视角和理论资源来平衡这种以美国和媒体组织或从业者为中心的论述倾向。本文的意图在于以文化研究的灵魂人物、英国文化理论家斯图亚特·霍尔在媒介社会学领域的研究为主要考察对象，由此透析媒介社会学的文化研究路径的理论和方法特征以及与其他范式的差异，从而试图平衡中文学界对媒介社会学研究不同范式关注的失衡倾向。二斯图亚特·霍尔的媒介社会学研究作为一位具有高度学术整合力的理论家，霍尔的研究范围除了对文化研究基本理论资源的挖掘与阐释，还涉及到移民、种族、流行文化、新闻传媒、意识形态等诸多领域。但在霍尔发表的卷帙浩繁的学术作品中，新闻媒体和传播问题始终是一个十分重要的议题，对这个问题的兴趣几乎贯穿了他的整个学术生涯。整个1970年代是霍尔等人深度介入到传播研究领域的一个时期，以霍尔领衔的英国文化研究为媒介社会学贡献了大量经典论著，所涉议题的范围极其广泛。归纳而言，包括如下几个主题：（1）媒体娱乐，例如，1970年发表的论文《休闲、娱乐和大众传播》（“Leisure, entertainment and Mass Communication”）；（2）新闻生产，例如，1973年的论文《新闻照片的规定性》（“The determinations of News Photographs”）、CCCS论文手稿《事件的“结构性传播”》（“The ‘Structured Communication’ of events”）；（3）广播电视媒介研究，例如，1972年发表的《广播电视业的外部影响》（“External influences on Broadcasting”）、1973年的著名论文手稿《电视话语中的编码与解码》（“Encoding and decoding in the television discourse”）、1974年的论文《电视暴力：犯罪、戏剧和内容分析》（“Television Violence: crime, drama and the analysis of content”）、1975年的论文《作为传媒的电视及其与文化的关系》（“Television as a medium and its relation to culture”）、1976年的论文《电视时事节目的“统一性”》（“The ‘Unity’ of current affairs television”）；以及（4）最能体现媒介社会学文化研究范式特征的议题——媒体或广义表征系统与权力和意识形态的关系，例如，1973年的论文《越轨、政治和媒体》（“Deviancy, politics and the media”）、1977年发表在詹姆斯·柯兰（James Curran）等人编著的文集《大众传播与社会》中的论文《文化、传媒与“意识形态效果”》（“Culture, the media and the ‘Ideology-Effect’”）、1978年与其他学者合著的《监控危机》（Policing the Crisis）一书（其中有专章讨论新闻的社会生产与文化霸权危机的关系）、1982年发表的著名论文《“意识形态”的再发现：传媒研究中被压抑者的回归》（“The rediscovery of ‘ideology’: return of the repressed in Media Studies”）、1986年的论文《媒介权力与阶级权力》（“Media power and class power”）等。霍尔对这些主题的研究并不是完全割裂的，而是相互交错，齐头并进的。从微观的文本符码结构分析，到中观的新闻组织运作机制和价值体系研究，再到宏观的社会政治历史分析，构成了完整的文化研究视野下媒介社会学研究的框架路径。霍尔关于媒介和传播问题的论述不是孤立的，而是为他从左翼批判立场出发对西方社会文化政治问题的整体思考服务的。但这并不妨碍我们从媒介研究的基本问题切入，梳理霍尔对传播和媒介概念的理解，以及文化研究范式是如何解释传媒运作机制以及以此为主体的社会表征系统如何与其他社会维度产生复杂的互动关系。从霍尔本人在媒介社会学方面的代表性论著出发，有助于我们把握媒介社会学的文化研究范式的基本逻辑，从而为当前本土的媒介社会学研究提供不同于美国传统和媒体组织范式的替代性的理论资源。下文将结合霍尔本人发表的与媒介和传播议题有关的主要文献，从理论方法的基本框架和学术旨趣的现实关怀两个维度对媒介社会学的文化研究范式进行评述。三意义结构与媒介运作的表征维度恰如舒德森所指出的那样，从文化视角切入媒介社会学研究的学者，大多会特别强调表征和意义体系对新闻和媒介实践的影响。就这一点来说，霍尔等英国文化研究学者也不例外。实际上，文化研究的重要特征之一就是强调表征体系的内在结构和运作逻辑相对于外在政治经济结构、组织模式和主体实践的一定程度的独立性，从而突出了意义生产的复杂性、循环性和开放性这一基本文化事实。在媒介运作所涉及到的诸多环节要素中，意义生产的内在结构与外在条件成为文化研究范式的媒介社会学关注的核心焦点。与美国媒介社会学所采取的进入媒体生产的机构语境中进行田野观察不同，文化研究从表征系统的符码维度入手，认为为了理解新闻媒体如何建构现实，必须对媒体生产和消费环节所依赖的意义结构的内在机制和手段，即符码体系的运作规则进行符号学分析。对不同表征方式和策略的选择反映了不同媒体机构的价值观以及对社会图景和传播对象属性的不同预设。用霍尔自己的话来说，这里的关键议题是：“在处理复杂的历史和社会变化主题的过程中，报纸调用了什么样的现有可用的意义来对这一过程进行解释从而使之能够为读者所理解？报纸必须具备什么样的核心价值才能不仅保证报纸的从业者，同时也使读者能够具备一个虽不是一成不变但大致逻辑自洽的解释框架？这些核心意义是否会发生变化？如果是，这些变化是什么事件导致的？”（Hall，1975：12）显然，这些议题一方面涉及文本内部的符码结构，以及这些结构所反映的价值偏好；但另一方面，更重要的是，霍尔在这里已经初步提出了文化研究视角下的传播观念所要求的对组织制度分析、符号学和沟通人类学方法的整合问题。因为从文化研究的视角来看，媒介生产不仅涉及到生产的制度环境、组织机制、专业意识形态、职业实践常规及其所处的物质技术条件和编码的语言学规律，还涉及到这些环节所处的“意义结构”，即媒介从业者和媒介使用者在意义维度上的互惠关系和相互确认。霍尔通过一系列具体的案例研究来丰富和完善了他所强调的这种以意义结构为核心的媒介社会学框架。在《新闻照片的规定性》一文中，他运用罗兰·巴特的符号学方法，对摄影这一新闻生产中最常见的视觉符码形式进行了分析，目的在于阐明新闻的意识形态属性及其实现机制。霍尔进一步对新闻文本这一专业化的符码体系的价值基础进行了更加细化的辨析，提出了两类对新闻生产来说至关重要的价值类型：一是专业化的职业标准规范，即通常意义上新闻价值。霍尔将这一维度称为形式化的新闻价值（formal news value），即这一价值体系的基本逻辑是在新闻生产的操作手法和文本的呈现形式上设定一系列职业规范，从而确保新闻文本和新闻从业者自身的程序合法性。形式价值符合新闻生产的经济学逻辑，因为它确保了新闻的可交换性。与此相对的是第二种价值体系，即意识形态性的新闻价值（ideological news values）。这一价值体系源于社会整体的道德政治话语秩序，无论新闻生产的具体形式化操作机制在不同媒体组织之间如何存在差异，这些形式背后所体现的内涵式意义的光谱都被框定在特定历史条件下社会整体所允许的意识形态范围之内。更为关键的一点是这两个层面的关系：新闻生产的形式价值是实现其意识形态价值的前提或手段，而一旦进入到意识态领域，新闻生产就从纯粹的组织运作或文本层次进入到社会主体生产的领域。换言之，新闻在内涵维度的意识形态意义生产离不开新闻从业者对在特定社会权力结构中处于不同位置的阐释主体对新闻文本进行“角度化”阐释的具体方式的假定。恰恰是这一点将以新闻价值为逻辑基础的新闻职业的内部话语体系与社会整体的意识形态话语联系了起来，并确保前者为后者服务的功能定位，即把高度意识形态化的社会权力秩序自然化为新闻价值所规定的一系列形式要素，从而再生产现存权力秩序的合法性。我们可以把新闻生产实践所处的这两种不同的意义结构层次及其逻辑关系归纳如下（如表1）：这样，从新闻摄影的符号学分析出发，霍尔从一个貌似简单的文本分析符号学方法框架再度引申出文化研究范式的媒介社会学中极其关键的议题之一：媒介运作所处的意义结构及其来源。显然，要解答这一问题，媒介社会学的学术视野就不能仅仅局限于新闻组织或新闻文本本身。因为表征系统的运作或意义生产的社会过程涉及到媒介内部和外部的复杂关系，而对这种内、外部结构之间勾连的分析应当成为媒介社会学的重要议题。霍尔反复论证了媒介社会学的文化研究范式所着重强调的一个基本观点：确保媒介运作或广义的传播活动能够正常进行以及促使媒介生产和消费两端能够产生有效互动的前提或结构性条件，不仅仅是媒介组织的政治经济结构、组织模式、媒介技术、职业意识形态和从业者的个体属性等要素，还包括以符码系统为中介的意义和价值维度。意义维度是横贯表征系统运作所有环节的核心要素。意义结构不仅为媒介生产提供了观念基础，同时也通过文本符码系统的策略性建构使之与媒介使用者语境化的社会阐释产生勾连。而为媒介生产和语境化阐释提供意义结构来源的则是表征系统所处的复杂的历史和政治语境。这就必然要求把分析的触角延伸到历史政治分析的视野，从而构成媒介社会学的文化研究范式的另一个重要特征：摆脱以机构和文本为核心研究对象的媒介中心主义思路，进入到文化政治批判的社会分析领域，从而形成一种去媒介化的媒介社会学路径。四媒介社会学的批判视野作为一篇为文化研究的方法框架和学术议程确立基调的纲领性文献，最初于1973年以CCCS手稿形式发表的《电视话语的编码和解码》一文不仅阐明了文化研究所主张的建构主义传播观，确立了媒介研究的文化研究进路的方法框架，更重要的是指出了文化研究视野下媒介社会学研究的现实指向性，使之呈现出与其他媒介社会学范式不同的问题意识、现实关怀和强烈的社会批判色彩。从方法论上来看，在这篇文献中，由于引入了符号学和语言人类学的概念工具，霍尔得以从符码系统和意义生成结构的角度出发，将传播由一个行为和效果问题转变为一个意义和权力关系问题。延续前述研究中所提出的意义结构的观念，霍尔指出，媒介生产的讯息产品的意义属性使得媒介组织的运作不仅依赖物质和技术条件，相比其他领域更加依赖对符码规则的把握。霍尔对媒介符码运作规则的语言学分析的真正目的不在于文本内部，也不在于生产这些文本的媒体机构及其从业者，而是在文本之外：一方面，在学术上，从1970年代早期刚刚兴起的文化研究范式的角度对实证主义和行为主义主导的主流媒介社会学范式提出批评，并为人类学视野的媒介社会学研究提供理论合法性；另一方面，从媒介研究的问题意识和现实关怀的角度来说，霍尔在这篇经典论文中的所要强调的是媒介社会学研究的政治批判立场，即对主导社会权力结构的质疑和对知识与权力合谋的警惕。霍尔在这里指出的路线图是借助沟通民族志和葛兰西的文化霸权概念来开辟文化意义生产和阐释的研究路径，并坚持把媒介和文化分析与对现实政治“情势”（conjuncture）的分析结合起来的文化批判视野。霍尔与同事合作出版于1978年的《监控危机：行凶抢劫、国家与法律-秩序》一书是体现这种分析路径和批判视野的最好范例。简而言之，该书要回答的问题是：“‘行凶抢劫’这一容易引起社会情绪反应的标签是如何以及为什么在1970年代变得如此影响广泛；对这一标签的定义是如何建构并被放大的；为何当时的英国社会——警方、司法机构、媒体、政治阶级、道德卫士以及国家——会对此作出极端的反应；结合当时特定的社会政治背景，这些事件发生的过程说明了什么。”（Hall，et al.，2013：x）显然，这里的考察对象不是传统犯罪社会学意义上的犯罪现象本身，而是以犯罪现象为表征的政治道德秩序及其在话语层面的呈现，即关于犯罪的一系列的复杂的意识形态观念及其在政治经济意义上的存在条件。一方面，关键的分析对象是对越轨行为的标签和意义赋予机制，而不是越轨行为本身；另一方面，还要进一步进入广阔的社会政治历史情境之中，分析围绕越轨现象建构起来的意义世界如何在现实层面引发舆论漩涡和道德恐慌，进而导致复杂的政策后果；在媒体、控制机构、公众围绕国家这一核心制度展开复杂的互动过程中，公众意见的起伏变化与复杂的国家文化霸权转型的内在机制是如何相呼应的。这一向国家视角的转移，使得《监控危机》一书将“分析推向了社会的核心地带，即公众意见的起伏变化和社会权力与政治权威的核心”（Hall，et al.，2013：xii）。在这里，国家既作为实施强制性宰制关系的暴力机器，也作为“制造共识”或“生产赞同”的意识形态机器而存在，两者在围绕“行凶抢劫”这一越轨标签所形成的话语螺旋和道德恐慌中是相辅相成的。为了理解媒体的角色，霍尔等人在本书中详细论述了新闻的社会生产机制及其与控制机构和国家的关系。这里涉及到新闻生产的三个关键要素，即“促使新闻生产以类型化模式进行的媒体机构组织方式”（尤其是现代媒体组织模式中的时间和常规化压力）、“决定新闻选择及各类新闻事件的重要性序列的新闻价值结构”（公正、客观等专业主义意识形态要求），以及将新闻事件“置于一系列已知的社会和文化关联性之中”的识别和语境化过程（Hall，et al.，2013：57）。这三个方面要素的结合，导致媒体的报道在信息来源的获取上往往与现存社会权力秩序的话语权分配格局高度一致。尽管媒体与权势集团之间经常出现矛盾冲突，但由于这种媒体自身的组织方式和专业规范所产生的结构性压力，代表国家权力和控制机构的权势者言说者在媒体报道中的话语权往往远远高于其他言说者，从而成为“首要定义者”。他们与作为“次级定义者”的媒体之间存在一种结构性的依存关系。这种结构性屈从关系的结果就是媒体总是倾向于复制主导意识形态并将其转化为社会共识。媒体营造的道德恐慌成为国家文化霸权合法性危机重构过程中提供意识形态合法性来源的话语配置手段。由此，霍尔等人把分析的焦点从媒体和社会观念的分析引向了战后历史语境下的政治分析，即必须理解战后这一时期英国社会特定的经济政治形势和意识形态状况才能充分理解围绕“行凶抢劫”建构起来的舆论漩涡和道德恐慌的政治功能，也就才能理解作为话语运作配置的媒体机构在宏观的政治经济结构中所扮演的角色究竟是什么。五走向文化研究视角的媒介社会学通过以上对霍尔在媒介社会学领域的代表性成果的概要评述，我们可以看到媒介社会学的文化研究范式具有这样几个特征：第一，汲取了语言学转向以来人文社会科学领域的符号学、语言人类学、结构主义、新马克思主义等众多欧陆思想资源，确立了传播观念的建构主义范式，文化研究视野下的媒介研究正是在这一观念的基础之上进行的。在这里，文化研究范式与美国以媒介组织为核心研究对象的“新闻生产社会学”的学术旨趣有重合之处。例如，塔奇曼（1978/2008）在《做新闻》（Making News，1978）中和霍尔等文化研究学者一样，都反对媒介社会学的实证主义范式对传播的行为主义界定，转而把传播视为对现实的社会建构。第二，理论资源的差异进一步导致文化研究范式与其他范式在研究方法上的差异。与主流的实证主义媒介社会学对个体行为或媒体组织功能或效果的量化界定，以及美国建构主义媒介社会学对媒介组织如何制造出关于现实的“知识”的具体机制的民族志研究不同，文化研究范式是从共享的意义结构这个嫁接了媒介生产和消费以及表征系统所处的广阔政治历史语境的核心要素入手，试图勾连编码和解码活动这两个符码运作的关键环节及其与广阔的社会政治经济条件之间的意识形态关系，从而确立了一种以批判话语分析为核心路径的研究框架，形成了包括组织逻辑、文本结构、语境化阐释以及作为语境存在的意识形态系统和历史情势之间的表征循环模式。第三，相比于知识社会学传统的媒介社会学研究，文化研究范式除了阐明媒介作为现实的社会建构机制的角色之外，还具有强烈的去媒介中心主义色彩和政治批判意识。在文化研究范式中，媒介研究的出发点不只是为了阐明媒介机构或文本符码系统运作的逻辑，而是对社会，尤其社会中的权力结构的意识形态基础的批判性考察。其目的既不在于解释一般性规律，也不在于对通常意义上的作为定义现实的“共识”、“知识”或“意义”的阐释，而是在于对学术写作者所处的特定历史情境中的现实问题性做出反应。相比而言，尽管主流媒介社会学的许多研究也对媒体与主导权力结构的关系进行了不同于新闻专业主义逻辑的另类解释，但这些研究总体上维持了学术表达的“专业性”，追求的是对新闻媒体这个特定社会领域的“运作机理”的人类学阐释，而非作者自身所要表达的现实政治判断或价值立场。我们可以从表2中看到对两种不同传统的媒介社会学主要差异的归纳。当然，我们并不是要主张用文化研究范式来取代聚焦于媒介机构的新闻生产社会学范式。纵观霍尔等人的研究，文化研究视野下的媒介社会学研究的重点的确是放在文本和使用者这两个维度，对媒介组织运作机制的论述大多基于其他学者的研究成果或逻辑推论，并未以自己进行的经验研究为一手证据。但从意义生产的角度来说，文化研究所理解的“生产”已经远远超出了经典马克思主义所理解的狭义生产概念，生产和消费都成为广义生产的构成要素，故而侧重于对解码一端的意义阐释研究。从这个意义上来说，文化研究范式与关注媒体机构的组织社会学范式之间不是相互取代，而是互补的关系。考虑到当下中国媒体和新闻实践面临的日趋复杂的技术、政治、市场和文化环经过文化研究视角的转化，中国语境下的媒介社会学，尤其是新闻生产研究可以在传统的机构、制度和生产维度之外，纳入意义和意识形态维度，从而把研究的焦点从行业/职业视角转向历史和政治视角，从媒介视角转向社会和国家。由此，媒介社会学研究将不再是对机构逻辑、行业态势、职业规范或专业价值危机的简单白描，而将成为从经验和规范两个维度理解社会世界（social world）的一个新工具，并在一定程度上成为霍尔所说的在思想领域的“一种对现实的干预”（Hall，et al.，2013：4），从而凸显传媒和传播研究的现实价值。本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2018年第6期。本期执编 / 小束封面图片来源于网络订阅信息全国各地邮局均可订阅《国际新闻界》，国内邮发代号：82-849，欢迎您订阅！您也可访问《国际新闻界》官方网站 http://cjjc.ruc.e.cn/ ，免费获取往期pdf版本。此外，编辑部还存有少量过刊，您若需要，可微信私信我们或发邮件至 gjxwj@ruc.e.cn 与我们联系哦！

半年来，他先后荣获博士生学术之星、校优秀研究生标兵、屈伯川奖学金等大工顶尖荣誉，也荣获博士生国家奖学金、大连市三好学生、博士生一等学业奖学金等众多奖项；一年半来，他先后发表9篇SCI论文，其中第一作者或通讯作者8篇，领域Top期刊7篇；四年来，他先后担任校研究生会部长、副主席，两届校团委研究生工作部主任，研究生工作处博士生思政助管等职务，荣获各类荣誉和奖项50余项。庞锐觉得，自己可能是大工最“不安分”的博士生之一。庞锐是大连理工大学建设工程学部2014级直博生，中共党员，2010年考入我校建设工程学部攻读本科，2014年保送到我校工程抗震研究所直接攻读博士学位。研究生四年，他始终牢记导师孔宪京院士“静心学习、培养兴趣、勇于创新、善于合作、学会宽容、懂得感恩”的谆谆教诲，不断磨砺自己，提升自己，完善自己，“不忘初心，做国家社会之栋梁；尽心尽责，筑学术科技之桥梁”。庞锐的好友林宏晓和于洋这么评价他，和其他专注于科研的博士生不一样，庞锐的视野更为宽广、思维更加独特，爱与大家交流沟通。和同学交流时，像一个“搞传销的”，摆事实讲道理，条分缕析，又能发散到不同的方向，既能结合自己的工作帮助到他人，也能从别处吸收优秀的想法。坚定信念做好党员 心中有阳光，脚下有力量。多年来，庞锐始终坚定理想信念，锤炼党性修养，争做先锋模范，敬党爱党，忠诚于党，积极践行党的十九大精神，用党的理论武装自己，坚持“两学一做”，知敬畏、明底线、守规矩，胸怀一颗服务社会、报效祖国的赤子之心，立志做一名有理想、有本领、有担当的优秀青年，积极参与到“两学一做”、“十九大会议”、“校党代会”、“校青年成长沙龙”等理论时政活动学习之中，先后当选为共青团大连市第十六届代表大会代表、大连市学生联合会第十三次代表大会代表、大连理工大学第十一届教代会学生代表，并被选派参加大连市第十一届青年马克思工程培训班，曾荣获大连理工大学优秀共产党员（2014-2016年度）。多次邀请校内外知名专家教授讲解时政理论，号召广大青年团员更加自觉地在思想上、政治上、行动上与以习近平同志为核心的党中央保持高度一致，更加坚定实现中华民族伟大复兴中国梦的信心。一人优秀不算优秀，还需要带动身边人。多年来，庞锐始终坚信这句话，尽力帮助身边的同学。他先后指导或协助指导多名同学在科技竞赛和科研项目上取得优异成绩，如数学建模竞赛、“挑战杯”科技竞赛、大学生创新项目等；在社会工作中也能耐心指导帮助同学。坚守匠心做好科研 “研究要立足工程，能解决实际问题”。导师的这一教导是庞锐科研工作的指南针。庞锐的博士论文研究方向为“基于性能的高土石坝极限抗震能力研究”，这是课题组为规范修订标准新开拓的领域，选题新颖、难度大，具有重大的工程意义和科学价值，在课题组无相关研究基础、无前序工作承接的情况下，一年内阅读了大量的文献书籍并与课题组老师多次探讨，找到课题的突破口，并制定关键技术路线。曾经很长一段时间，庞锐也非常迷茫。研究生刚入学时庞锐在学生工作上投入了许多精力，给老师和同学们留下了不太安分的印象。直博入学一年半，也一直没有确定课题方向，导师交代的任务是“多读文献”，但是眼看着身边的同级同学在半年前就已经有了自己的课题，有人已经做出了成果。然而相关领域的论文浩如烟海，没有具体的目标无法深入研究，这让他感到焦虑、彷徨和无力。后来，通过与导师的多次沟通交流理解了博士课题的工程背景和关键科学问题，也意识到博士课题的确定会有早晚，把博士论文聚焦到“抗震性能”这一方向。在副导师徐斌副教授的具体指导下，进一步明确了课题研究的方向，制定了具体可行的技术路线和研究思路，研究渐入佳境，方向更明确、思路更清晰、路线更宽广。两年多来，庞锐先后参与包括国家重点研发计划和自然科学基金在内的纵向课题6项，发表各类学术论文15篇，在审SCI期刊检索论文3篇；参加了9次国内外学术会议，通过与国内外同行交流学习，进一步开拓了研究思路；此外，他还参加了包括世界最高土石坝-如美水电站在内的多项横向课题。他积极参与各类文体竞赛，多年来，获得佳绩多次，曾荣获包括国际数学建模竞赛一等奖、全国高校环保科技创意设计大赛金奖在内的近20项国际或国家级科技竞赛奖项，东北三省数学建模竞赛一等奖、“挑战杯”辽宁省大学生课外学术科技作品竞赛一等奖、“弘扬抗战精神暨纪念抗战胜利70周年”主题征文辽宁省二等奖在内的10余项省级奖项，以及几十项校级奖项。庞锐经常用“拒稿乃论文科研常事”和“要像养育自己的孩子一样对待自己的科研成果”两句话激励自己，“勇坚持，勤思考，多运动，爱自己，终有成”！并一直遵从求真、诚实、守信的学术道德和学术规范，严格遵循科研规律，秉承课题组“力争做出的创新科研成果能够经受时间的检验，并能够真正服务于我国工程建设”的科研要求。坚持净心做好工作 研究生四年来，庞锐始终立足于学术创新、竞赛创新、就业创业、社团实践和团建工作，参与数百项团学工作，在大工新闻网发表新闻50余篇，结合学生工作在国家级期刊发表论文2篇，负责校级研究生团学课题3项。他先后组织三届“学术之星”评比、三届20余场“走好研途第一步——研究生入学教育系列讲座”、三届80余期研究生“名师讲堂”高水平学术讲座、三届120余期“学术沙龙”、三届研究生“廉洁学术文化月”、50余次研究生科技竞赛、三届研究生“学术科技节”、三届研究生“学术嘉年华”等，参与师生累计5万余人次；组织编写大连理工大学研究生学术科技简报、科技竞赛资助方案等。负责我校研究生团组织建设工作和团建工作，立足于“党建带团建，团建促党建”，以“学习习近平总书记讲话，做合格共青团员”为根本，宽口径、多角度、科学化规范研究生团组织建设，促进团建有效服务党建；多方式、宽范围、精细化组织开展研究生团建活动。此外，他还参与了东北地区“团学论坛”、研究生运动会、研究生迎新活动、研究生毕业季、研究生嘉年华、走近名企活动、创新创业企业行活动、研究生“模拟职场”活动、研究生社团工作等多项活动。为我校研究生团学工作的规范化、制度化、科学化管理贡献了青春力量。庞锐表示，科研和学生工作兼顾的目标，也曾让他感到力不从心和手忙脚乱。但是他坚信做好工作规划、创新工作思路、不断思索总结，慢慢就会游刃有余，取得突破。庞锐是近年来校研究生会主席团中鲜有的博士生，他担任副主席期间，研究生“名师讲堂”活动的数量增长到原来的三四倍；科技竞赛参与人次由原来的几十人增长至几百人，获奖数量大幅提高，我校拿到了全国研究生数学建模竞赛优秀组织奖，这是我校近十三年来首次获得该奖项；他率先组织开展了“学术之星”专题报道、廉洁学术名师寄语专题等栏目；组织汇编历届“名师讲堂”嘉宾讲稿……他说，“校优秀学生干部标兵”荣誉是对他工作最大的认可。不断创新和总结工作思路，做好工作规划，静心做好自己的工作，尽量减少功利之心，才能服务好广大师生，才能净心地做人做事，是庞锐几年来科研和团学工作的最大感悟。针对科研、工作和生活，庞锐总结了三个关键词：规划、坚持和感恩。规划是庞锐科研、工作和生活必不可少的一部分，一周、一月再到一年甚至五年十年，庞锐用专门的本子记录这些规划，他说这样才能够有的放矢。但是，庞锐也说，规划有时也会不断改变，由于自身心态、外部环境等的变化，就像一年前他想能够博士尽快毕业就行，如今他把“做一名具有科学精神和人文素养的好老师”作为规划。庞锐说，坚持是最长情的告白，信任是最深邃的智慧，奋进是最光明的前途。“旁人若解其中味，且到寒斋饮苦茶”，面对科研的不顺、生活的压力、家庭的影响、同学的不解、外界的诱惑……他也怀疑甚至动摇过继续读博的念头，但是心中“不忘初心，做国家社会之栋梁”的信念让他一直坚持。感恩心处世、宽容心待人、责任心做事，是庞锐的原则。他说，八年来，自己的成长和成绩离不开大家的支持和帮助，离不开学校和学部8年来的精心培养，离不开课题组老师提供优质科研环境，离不开科研路上师长的悉心指导，离不开工作路上领导和老师的大力支持，离不开生活之中亲朋、师长和同学的热情帮助。“最初的梦想紧握在手中，最想要去的地方怎么能在半路返航！”庞锐说，这些微不足道的成绩只代表过去，路漫漫其修远兮，他将始终秉承“海纳百川、自强不息、厚德笃学、知行合一”的大工精神，用创新和刻苦在这片他热爱的土地上为挚爱的事业奋斗终生、贡献终生，开启新征程，当好追梦人！来源：大连理工大学 文字作者 | 张翠 图片作者 | 胡雨微 本人提供 责任编辑 | 周学飞

本期内容编排自芝加哥大学查尔斯·利普森的文章——该文是是从他的专著《如何写学士学位论文:从最初的想法到完成论文的实用指南》(芝加哥:芝加哥大学出版社，2005年春)摘取的要点。这篇文章介绍了关于论文内容的一些建议等多方面内容，既对本科生有参考意义，也对硕士生有参考价值。了解这些内容将帮助我们更顺利开展学位论文工作，并完成学位论文写作。——编者按关于论文内容的一些建议1、确定研究主题研究和写论文是一个需要几个月时间的大项目。做好它需要自律，但所选主题是自己感兴趣的主题将对写作有很大的帮助。为了长期保持你的兴趣和精力，你需要选择一个让你深感兴趣的主题，一个让你兴奋的话题。最好的开始方式是寻找一个有趣的问题。在这个阶段，你应该寻找一个好的问题，而不是它的答案。找到答案是你后续研究和写作的目的。2、将主题缩小到可管理的范围一篇成功的论文提出了一个你能真正回答的有趣问题。找到了你真正感兴趣的主题之后，你需要找到一个需要更多探索的经验或理论难题。与你的导师合作，把你的主题缩小到一个可管理的范围。这个范围具体是指你可以掌握相关文献、收集和分析必要的数据、回答你提出的关键问题这三方面。从定义良好的主题到“大问题”：也许你已经对定义良好且易于管理的主题感兴趣。如果是这样，那么你的任务就是厘清你的论文将涉及哪些更大的问题。例如，你的研究问题是北美自由贸易协定涉及的几个更大的议题，那么你需要选择一个你感兴趣的。你主要对美国的决策感兴趣吗?或者是墨西哥或加拿大的决策?大国与小国之间的多边谈判?舆论的作用?商业游说团体或工会的作用?由于你不可能解决所有的问题，所以你必须选择你的重点。你的选择将影响你对北美自由贸易协定的研究。这些都是关于北美自由贸易协定的有趣论题，但它们是不同的论题。你可以从大问题或小话题开始，两种方法都可以。一篇好的论文需要将两者联系起来:明确的主题和更大的问题。如何找到“正确”的论文题目?没有什么神奇的答案，但似乎有些有用的技巧。在确定题目之前你需要书面写出简明扼要且给出优先顺序的三个主题。为什么是三个主题?因为，有时候记下三个想法比只选择一个更容易。当你试图产生“单一的最佳想法”时，你会有很大的压力去选择正确的想法。毕竟，你得为此努力几个月。相比之下，写下2个、3个或4个想法会减轻你的压力。同样重要的是，你可以和你的导师讨论这些想法，导师会了解你的主要兴趣，当你们交谈时，你们可能会发现看似不同的想法却会有一个共同的主题。一旦你确定了这个共同的主题，你就可以找到一个可研究的主题，这个主题可能与你提出的3个书面想法中的任何一个都略有不同。3、提出中心论点或研究假设在论文的引言中，你需要清楚地说明想要解释的问题和基本论点。主要论点应该简明扼要。无论论文多么复杂和微妙，基本论点都应该用清晰并且用有针对性的语言表达出来。这需要一些严谨的思考来总结观点，需要一些理智的勇气来清晰地陈述它们。如果可能的话，主要论点应该与其他论点有明显的区别。这些可供选择的论点应该由特定的学者提出。写作中论文的重点应该是发展你自己的立场，并且对此进行严格地评估。形成一个令人信服的中心论点需要几周，有时是几个月。如果你在开始工作之前就知道自己要说什么，那么整个项目对你来说就会很无聊，对你的读者来说也可能如此。我们大多数人从一些一般性的想法和令人困惑的问题开始，然后逐渐地朝着对主题、论点和检验它的最佳方法的更清晰的定义前进，在这期间导师会在每个阶段提供帮助。换句话说，你应该提出一个重点突出的问题，并给出一个前后一致的回答。4、了解相关文献了解其他学者对你的话题是怎么说的。你需要解释你的问题有哪些主要的解决方法?为什么现有的答案不令人满意?为什么你的回答更好?认真、深思熟虑地提出这些替代方案并且用智慧面对前人的结果。最重要的是，随着论文的展开，你要证明你的答案比其他的选择是更有说服力的。你的答案可能依赖于一些主要的理论，并应用于你的特定问题。如果是这样，那就证明这个理论确实适用于你的主题，并让你找到一个比其他选择更好的答案，不仅是抽象的，而是在这个特定的情况下。5、论文分成清晰、连贯的部分论文的引言部分应该包括：用有趣的开头段落、引人注目的趣闻轶事、具体的例子或者现实生活中的难题来吸引读者进入主题;解释你正在研究的主题，将涉及的基本材料以及你的中心论点或可验证的命题;通过给读者提供一份整个论文的“路线图”来简要地解释每个章节的作用。随着论文的展开，你应该简要地介绍每一个新的部分，说明为什么它对你的整体论点很重要。大多数章节都应该以一些总结说明结束，并过渡到下一部分。有时，将转换放在新部分的开头更有意义。无论你把过渡句放在哪里都应该使读者顺利地进入下一个话题。这意味着你应该告诉读者你为什么要处理即将到来的话题，它对你的整体论点有多重要，以及为什么它在你的论文中符合逻辑。6、论文使用案例研究的要点你必须向读者解释：为什么选择使用案例研究?为什么选择使用这些特殊的情况?有些论文不使用案例研究，可能只是提出一个逻辑模型，通常是数学形式，或者可以使用大数据集(有时称为n样本)来测试他们的命题。但许多论文用个案来说明解释是如何进行的，并对其进行详细的评价。所选的案例不必是典型的。它们可以引人注目，也可以与众不同。但写作时必须阐明正在调查的普遍问题。读者需要被提前告知，并且用简单的语言告知你为什么要使用这些特殊的情况。最好的案例往往是最难的。也就是说，在这些情况下，你自己的论点似乎最不可能适用，但根据你的判断仍然适用。由于这些困难的案例展示了论点的力量和它的普遍性所以对读者也是最有说服力的。7、讨论论点有什么局限性讨论论点的局限性意味着你需要在论文中解释你的观点适用的条件及前提。提出论点时并进行讨论，这无疑是社会科学的主要目标之一，也是论文中的有益练习。如果你想验证一些论点，重要的是要考虑什么样的证据与之相关，也需要特别注意什么样的证据可以反驳这些观点。如果所有的证据与你的论点一致，那么你根本就没有真正的论点。讨论论点的局限性需要回答“什么条件会影响特定的结果?”和“这种泛化的极限是什么?”等问题。