[collect]如何快速研究透一篇paper并提出有价值的问题？

如何快速研究透一篇paper并提出有价值的问题？

@欧阳笠
答案很简单，包括两点。第一，比较阅读同领域10篇以上文章。第二，画思维导图。

先说第一点，原因有二。

1. 巧妇难为无米之炊
现在学术界的细分已经达到了一个很高的程度，科研上的全才越来越少，绝大多数是在某个领域深度挖掘的大拿。即使是诺奖得主，拿到不熟悉领域的单一某篇文章，要看出个门道来也不是一件容易的事情。任何一篇学术论文都是建立在大量相关研究的基础上，没有对相关背景知识的积累，指望自己灵光一闪是不大现实的。证据就是投稿大多数杂志时，编辑都会找相关领域的专家来审稿。因为，很多东西只有内行才看得出来。

2. 是骡子是马，牵出来遛遛
同一个科学问题，可能不同实验室的研究者用不同的方法得到相似或者相反的结论。通过全面比较不同研究者的文章，更容易得出一些有价值的想法。举个简单的笠子吧。

年初小保方晴子发表了一篇Nature文章（Stimulus-triggered fate conversion of somatic cells into pluripotency : Nature : Nature Publishing Group），如你所知，她用简单的改变培养基pH的方法制造出了induced pluripotent stem cells (iPSCs)。别说作为一个门外汉，当时我身边的不少PhD看了文章都在啧啧称奇，讨论如果早点发表，诺贝尔奖说不定就要易主了。

其实只要比较阅读小保方晴子的文章和诺奖得主山中伸弥06的文章（Induction of Pluripotent Stem Cells from Mouse Embryonic and Adult Fibroblast Cultures by Defined Factors: Cell）就不难发现，山中伸弥费了九牛二虎之力，用4个转录因子通过病毒载体才以极低的效率产生了ips。随后几年，各大实验室也都苦心孤诣提高ips诱导效率。比较两篇文章也能发现，山中伸弥的文章证据充分，各项数据，证据链齐全，实在是很扎实的一篇文章（Cell的一贯风格）。反观小保方晴子，她谈笑间樯橹灰飞灭，直接放点醋就行了，听上去就像水变汽油的神话。果不其然，数月后，泡沫就被戳破了。所以，比较阅读实在是一把利器。
第二点就是提纲挈领，画思维导图。
第一步，先看文章abstract，对文章的主题有个大概印象。

第二步，直接去看Results部分的小标题。这是文章的脉络，把这些标题串起来就组成了文章的故事主体。分析其逻辑结构，看能不能自圆其说，以及证据链完整与否。可以使用GRE argument写作中的思辨方法。

第三步，深入Results的各个部分，简单来说，就是看提供的数据能不能支持每个部分的总结句子（往往在段落末尾）。

第四步，研究Discussion部分，这是文章的精华所在。最近看到的一篇discussion写得很好的文章，大家可以借鉴一下（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17015822）。文章有点老，大家别介意~

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总结下，要读透文章并提出有价值的问题，读一篇文章肯定是不够的。那么问题来了，如何找到相关文章呢？最简单的方法是看文章的References，把其引用的相关文献看一看。最后还有个高阶版方法。

当搜索一篇文章后，在箭头所示位置会显示被引用次数，点进去，就可以看见引用过这篇文章的相关文章了。而且这些文章比该文章的References新。在科学界，时效性是很重要的。所以看越新的文章一般也会越好。
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@狐狸先生
我个人的感觉是要靠积累，所谓功夫在诗外。
科技论文自身有比较清晰的逻辑结构。
摘要会概述论文的内容和最重要的结果。
介绍部分会阐述论文相关领域的研究脉络和本课题的目的，意义。
方法部分会介绍本论文的实施方法，技术，计算公式等等。
结果部分会有一两副图展示最重要的结果，还会有若干支撑图表，说明结果的可靠性。
最后结论部分会按项列举本文做过的事情，得出的结果。

所以如果阅读无碍，科技论文很容易理解。
但是，很多问题并不能靠论文自身解释，例如：
论文的价值究竟如何，这不光要看介绍部分作者自己的综述，因为作者往往倾向于夸大自己研究的意义，因此还需要你对相关领域研究情况有一定的把握。
再比如，论文的结果是否合理，可信。这就需要你对该论文使用的方法，理论的框架有比较深刻的理解。
解决这些问题，除了多读，多学习，没有太多别的方法。
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@zheye zhihu
跟着自己的思路走。看看作者有没有回答好四个问题：

第一，科学问题是什么？
第二，用什么方法解决的？
第三，为什么用这个方法？
第四，得到了怎么样的结果？

作者回答的不好的地方也许就是你可以挖掘的地方。

原文地址：如何快速研究透一篇paper并提出有价值的问题？

25 10 月, 2014

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