Kuidas uurimistööd analüüsida

Kui ma aastaid tagasi magistrikraadiga alustasin, tegelesin omamoodi teadustööga metsikult ja pimesi. Haarasin paberi järele paberi ja püüdsin vihaselt võimalikult palju lugeda. Tahtsin oma MSc-st läbi tormata.

Ja nagu mul puudus vigade lahendamise strateegiast, oli ka mul samalaadne adhoc paberilugemis- / analüüsimisstrateegia. Minu “anti-protsess” koosnes adhoc märkmete kirjutamisest, juhuslikust esiletõstmisest ja hajutatud ideedest. Mõnikord lugesin terveid pabereid, mõnikord ainult järeldusi. Mõnikord lugesin neid ülalt alla, vahel lugesin jaotisi suvalises järjekorras. Mõnikord kirjutasin märkmeid ise paberile, mõnikord kirjutasin need eraldi paberitükile, teinekord kirjutasin need google'i arvutustabelisse. Noodid ise olid erineva formaadi ja sügavusega. Mõnikord olid minu märkmed hästi kirjutatud ja arusaadavad, mõnikord (enamasti ka) olid need TÄIESTI seosetud ja kasutud.

Ma mäletan, et pärast oma paari esimest kuud innukalt paberilugemist tahtsin hakata kirjutama taustapeatükki, ainult et teada saada, et olen jätnud enda valdusesse korrastamata ja prioriseerimata kaose. Ma ei teadnud, kust alustada ja kus lõpetada ning millised lüngad olid endiselt olemas. Ma polnud kindel, mida ma õppisin, ega teadnud ka seda, kas olen põllust aru saanud või mitte. Kuidas saaksin ma olla hea teadlane, kui ma ei suudaks välja mõelda uurimistöö lugemise protsessi?

Alles viimastel kuudel (nii 6 aastat hiljem, pärast magistrantuuri) otsustasin veeta aega enese kajastamiseks ja paremate paberilugemisharjumuste arendamiseks. Olen rääkinud paljude oma lemmikteadlastega, et püüda mõista nende protsessi ja kinnistan nende tegevuse enda protsessiks. Ma loodan, et ma pole ainus kurb mäda, kes võitleb paberilugemise nimel palju ära ja et ehk aitavad mu ebaõnnestumised ja õppimised teisi.

Nüüd teen (loodetavasti) sellest blogis paar blogi, kuna uurimistööde lugemiseks on mitu nurka:

  • Kuidas valida, milliseid pabereid lugeda?
  • Kui „põhjalikult” peaksite igat ettekannet lugema?
  • Kuidas paberit tegelikult lugeda?
  • Kuidas analüüsida ja struktureerida oma mõtteid konkreetse paberi kohta?

Selles ajaveebis käsitletakse peamiselt viimast neist neljast: “Kuidas analüüsida ja struktureerida oma mõtteid konkreetse paberi kohta” ja puudutab “Kuidas paberit tegelikult lugeda”, kuna see toob esile selle, mida peaksite lugemisel tähelepanu pöörama.

Kohustustest loobumine: mul on arvutiteaduse taust. Nii et minu strateegia on tõesti tõeliselt mõttekas ainult siis, kui olete just selles valdkonnas. Loodetavasti on mõned strateegiad valdkondadevahelised. Saatke mulle oma mõtteid, kui näete oma valdkonna jaoks midagi olulist (või mitte)

Minu uue paberi analüüsiprotsess

Uuendatud "protsessis" kipun tegema järgmisi toiminguid: Pärast paberilugemist (üritan ülalt alla), äärealadele esiletõstmist ja suvaliste märkide tegemist ning mulle meeldib neid tagavara märkmeid hiljem läbi vaadata, neid kategoriseerida ja koguda need sammhaaval analüüsiks, mis käsitleb iga konkreetset teemat / mõõdet. Ühel päeval, kui seda on veelgi täpsustatud, tahan välja töötada malli uurimistööde analüüsimiseks, mida saaksime jagada ja mida loodetavasti saaksime kasutada oma teadusuuringute lugemisprotsessi optimeerimiseks.

Julia Evansist ja tema eepostest inspireerituna joonistan allpool väikese mõttekaardi, et kirjeldada neid teemasid, mida ma nüüd paberi analüüsimisel vaatan (ühel päeval konverteerin selle koomiksiks!)

Kuna minu väike mõttekaart (a) tuleb digiteerida ja (b) vajab veel üsna palju tööd, siis kavatsen selle läbi vaadata. Lähme!

1. Peamised panused

Peamine panus võetakse tavaliselt kokku teie kokkuvõtetes ja järeldustes. See on ilmselgelt ülimalt oluline, nii et pühendan paar lauset selle enda sõnadele selgitamiseks

2. Teisene panus

Neid ei mainita alati abstraktselt, nii et üks korjab need lugemise ajal üles. See võib olla ainulaadne tulemuste analüüsimise strateegia või uus mõõdik, mis võib osutuda kasulikuks.

3. Isiklikud avastused

Uurimistöö on midagi enamat kui panus. Uurimistöö lugemine täiendab teie teadmiste mitmesuguseid osi - asju, millele on viidatud teistest paberitest, mida nad käesolevas töös kasutavad, või isegi kasulikke paberi kirjutamisstiile. Mulle meeldib liigitada oma isiklikud avastused järgmiselt:

  • Nähtamatu eelnev töö, kontseptsioonid, algoritmid ja terminoloogia.
  • Huvitavad metoodikad, andmekogumid ja võrdlusalused.
  • Nutikad analüüsimeetodid.
  • Kasulikud paberikirjutamisviisid ja -stiilid, nt: valik panna seotud teos lõppu või lisada lisa põhjalike üksikasjadega.

4. Küsimused

Paberi esmakordsel lugemisel jääb palju küsimusi. Sageli ei ole paberil endal vastuseid. Küsimustele vastamiseks, mida mul on vaja midagi muud lugeda, vaadake lähtekoodi või pöörduge mõnikord mõne autori poole. Need on tüüpi küsimused, millega ma välja tulen:

  • Puuduv taust: "Mis see kõik on?"
  • Tundmatu terminoloogia: "Mis see on?"
  • Võimalikud vead: "See ei tundu õige!"
  • Seletamatud otsused: "Miks nad otsustasid seda teha?"

5. Olulised viited lugemisele

Ükski uurija pole saar, isegi mitte John Nash (kes viitas kurikuulsalt ainult ühele inimesele peale tema enda). Paberit lugedes panen tähele, millist tööd see paber põhineb ja tõstan esile olulised viited. Nüüd lugesime täiuslikus maailmas KÕIKI viiteid, kuid kahjuks pole see praktiline ja peame oma jõupingutused koondama. Mulle meeldib loetleda paar peamist viidet, mida pean tajutava olulisuse järjekorras tagasi lugema ja lugema, et ma teaksin, millise paberi järgmine kord valida.

6. Kriitika

Eelretsenseerimine pole täiuslik ja meie teaduslike standardite tasemed erinevad. Märkan sageli probleeme metoodika või autorite otsuste osas, mis mind häirivad ja mida tuleks esile tõsta. Mõned näited kriitikast, mis mul regulaarselt on:

  • Halvad või nõrgad eksperimentaalsed metoodikad. "Nad jooksid ainult ühte proovi!"
  • Vale analüüs: "Te ei saa sellest statistikast seda järeldust teha!"
  • Algoritmide halb kirjeldus: “See osa puudub!”
  • Puuduvad või ülekoormatud sümbolimääratlused: „Mis kuradi asi on?”
  • Halb kirjutamine: “Oota, mis?”

7. Ideed

Meie peamine ülesanne teadlasena on mõista teadmistebaasi, mõtiskleda “mis siis kui” või “miks” ja proovida sellele siis vastata. Nii et ideed, mis meil paberilugemise käigus välja tulevad, on ülimalt olulised!

8. Hinnang

Olen otsustanud hinnata kõiki loetud artikleid. See aitab juhendada valdkonda, tuua välja parimad teadlased ja mõista kaastöö olulisust. Ma kasutan lihtsat 5-tärnist. Need on teljed, mida hindan (andke teada, kui teil on rohkem)

  • Mõju: kas see muutis AI nägu igaveseks? Või oli see vanade algoritmide ümberjutustamine?
  • Metoodika: kui ranged olid nende eksperimentaalsed tehnikad? Mitu proovi nad konfiguratsiooni kohta käivitasid? Kas nad optimeerisid oma parameetreid?
  • Analüüs: kui range oli analüüs?
  • Kvaliteet: kui lihtne paber oli arusaadav?
  • Asjakohasus: kas see on minu uurimistöö jaoks asjakohane?

Niisiis, seal see meil on ...

Nüüd, kui ma olen selle kõik kirja pannud, vormistasin enda jaoks põhimõtteliselt protsessi, mida jälgin. Lisaks tahan veenduda, et iga paberi analüüsi esimeses ülemises osas oleksid autorid, aastaarv, ajakiri ja minu 5 tärnihinnangut.

See on väga palju EDASI TÖÖ, nii et kui teil on midagi lisada, mis teie arvates on väärtuslik, palun andke mulle sellest teada ja lisan selle oma protsessi. See on asi, mida üritan aktiivselt parandada, nii et tervitan kõiki kommentaare, kaastöid ja kriitikat