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学术可证伪性权威发布_学术不端最坏处理结果(2024年11月精准访谈)

内容来源：这家有保障所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

学术可证伪性

旧瓶装旧酒，其实挺好的 𐟍𗊦œ‰时候，旧瓶装旧酒并不是什么坏事。想想看，老师们的教诲在20年后依然经典，这不就是最好的证明吗？𐟑颀𐟏늊说到“用新瓶装旧酒”，这其实是个不太提倡的做法。概念这东西，可不是随便换个新名词就能焕发新生的。一个已经流行、被广泛接受的概念，比如“人是自私的”或者“人是社会交换的动物”，这些概念已经经过时间的检验，没有必要再换新名字来包装。反而，那些新的、模糊的概念，我们往往会怀疑里面装的是不是还是那瓶旧酒。𐟤” 学术研究也是一样，追逐重大事件、独特现象、突发事件、新名词、新媒体等等，这些陷阱都是要避免的。比如追逐新名词，你可能会觉得自己在做前沿研究，但其实可能只是在玩文字游戏。真正的学术研究，需要清晰的概念界定和具体的操作化定义。𐟧 再来说说“魔球现象”。有时候，我们迷信那些模糊的、不可证伪的逻辑。比如“信则灵，不信则不灵”，这种说法其实就是在玩弄一种不可证伪的逻辑游戏。一个假说如果表述得越模糊，就越不容易被证伪。相反，一个清晰、具体的假说，才更容易被证伪。所以，学术研究需要清晰的概念和明确的假说。𐟎总的来说，用旧瓶装旧酒没什么不好，只要内容依旧经典，形式其实并不重要。关键是要保持内容的真实性和价值，而不是追求表面的新奇和时尚。𐟍𗰟’က

传播研究：如何评估一个好创意？传播研究在社会科学领域还比较年轻，相比之下，社会学等学科已经形成了一套成熟的研究方法，包括问题驱动、机制识别、研究设计等。然而，对于初学者来说，如何评估一个好的创意仍然是一个挑战。最近，我读了一本社会学大师的书，其中第七章特别讨论了什么是好的（不好的）创意，给我带来了很多启发。以下是我在阅读过程中的一些心得： 𐟌𑠦Ž⧴⦕𐦍Ž自我预设很多创意来源于数据探索或自我预设，比如偶然发现一个显著结果。虽然这种做法可能会受到一些批评，但重要的是要养成不断追问创意背后预设和边界的习惯，并持续调整创意。优秀学者必须具备这种第二天性。 𐟔 允许被证伪所有的创意及其影响应该是可以被证明错误的，正确的范围越大，创意越不有趣。这一点类似于可证伪性，必须明确创意在何种情况下是不适用的。例如，现在满大街的媒介化理论，很多文章声称要用这个理论去分析某些空间或社会关系是如何被媒介化重构的。而更有趣的问题是，为什么A是这样被媒介化，而B是那样被媒介化？不同案例的媒介化是否产生了不同后果。 𐟤” 替代性解释好的创意通常都有真正意义上的替代性解释。当我们带着一个理论视角进入田野或模型时，我们都会竭力证明自己是对的，但往往忽略另一种解释可能也是对的。建议总是保持两个基本创意，并试图同样重视它们。 𐟏ƒ‍♂️ 不要急于求成一个创意进行得太顺利或太快，通常都不是好创意，大概率是对一些新现象在贴老标签。这一点可以说是所有社科的常态。不过，这也可以理解，毕竟学术界都有生存危机嘛。 𐟚렩‡新分类的创意试图重新分类的创意通常不太有趣。这可能是因为这些创意没有提供新的视角或问题，只是对现有分类的重新排列。通过这些方法，我们可以更好地评估一个创意是否具有研究价值，从而在传播研究中取得更好的进展。

心理学研究：一场文字与数据的游戏 𐟎œ西ƒ理学界，如今的研究似乎已经演变成了一场以论文为导向的竞赛。𐟏† 论文的质量似乎成为了衡量一切的标准，而其他因素则显得不那么重要。𐟤𗢀♂️ 数据可以伪造，实验设计可以马虎，只要最终能发表在学术期刊上，一切都显得那么合理。𐟓ˆ 实验过程可以漏洞百出，只要结果显著，数据可以人为筛选，统计方法可以扭曲，甚至边缘显著都可以接受。𐟎ꨦ能发文章，面子工程必须做到位，学术不端的问题被抛在脑后。𐟚늊写论文更像是一场文字游戏，只要能把故事编好，扯上各种无法证实证伪的理论，包装得天花乱坠，就能在学术界获得一席之地。𐟓– 在学术界，鄙视链也无处不在。做核磁的看不起做行为实验的，做行为实验的又看不起做问卷的。𐟤𗢀♀️ 谁比谁高贵，谁比谁更有学问，似乎成了一个永远没有答案的问题。心理学研究，本应是探索人类内心世界的旅程，如今却变成了一场追逐名利的游戏。𐟎𒠦ˆ–许，我们需要的不仅仅是更多的研究，而是对研究本身进行更深层次的思考和审视。𐟔

设计学写作研究范式全解析 𐟓š 探索设计学写作研究范式的同学们，这里有一份详尽的指南供你参考！ 𐟔 研究范式是设计学中至关重要的概念，它涵盖了研究方法、论述方法和学术评价标准。作为学科范式的一部分，研究范式指导着研究者如何收集和解释数据，是研究方法和学科内容的统一体。 𐟌 在社会科学领域，研究范式主要分为三种类型： 1️⃣ 实证主义范式：𐟔젥𜺨𐃧瑥�–𙦳•和实证数据的重要性，研究目的是验证或证伪假设。 2️⃣ 解释主义范式：𐟓– 侧重于对社会现象的深入解释和理解，关注社会现象背后的意义和文化背景。 3️⃣ 批判主义范式：𐟏›️ 关注社会结构和权力关系，旨在揭示社会不平等和社会变革的可能性。 𐟒ᠤ𚆨磨🙤𚛧 ”究范式，可以帮助你更好地理解设计学写作的多样性和复杂性，从而在学术研究中取得更深入的洞察。

学术研究中的可解释性：真的有那么重要吗？最近我一直在研究知识图谱和语义推理，发现很多人都在关注可解释性这个问题。简单来说，可解释性就是要对每一个推理结果进行解释，说明为什么会得到这样的结果，受哪些因素影响，是一个因素还是多个因素。不过，大多数时候，这些解释更像是为了自嗨，缺乏实际的价值。回想两年多前，我刚接触神经网络时，很多研究者批评它的“可解释性差”。但实际上，传统基于控制理论的方法也不见得有多好的解释性，比如滑模控制里的扰动问题。有些传统滤波算法更不存在可解释性这一说，例如蒙特卡洛粒子滤波。目前来看，可解释性的概念至少存在以下几个问题：可解释性的定义和评估指标不明确：什么才是可解释？怎么评估？这些问题都没有明确的答案。不同工程背景和应用场景，解释的侧重点和粒度不同：对于一个确定的结果，我需要解释到什么层面和程度？这个问题没有一个统一的标准。解释的正确性如何验证：存在多个解释时，如何证伪其中的虚假解释？有没有可能，整个解释都是在胡说八道？这些问题都值得深思。我一直同意Yann LeCun的看法：虽然可解释的模型（如逻辑回归、决策树等）相比深度学习模型在性能上稍逊一筹，但人们更关心的是性能而非解释性。只要能证明模型在特定场景下工作良好，那么就不需要那么能提供解释。而且，深度学习也不是完全的黑盒——你可以通过观察某个神经元的敏感性等进行细微的控制，尽管它在总体上不能提供一个明确的含义。世间万物，人类能完全理解其奥义的不到千万分之一，但并不妨碍人类使用工具和生活。人类不需要明白每一个细胞的组成，却并不影响种族的繁衍生息；人类不需要明白每一层神经网络的训练过程，也并不影响chatGPT生成令人惊叹的内容文案。所以，学术研究中的可解释性真的有那么重要吗？或许，我们需要的不是对每一个细节的解释，而是对模型整体性能和适用性的理解。毕竟，工具的本质在于使用，而不是理解其背后的每一个细节。

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