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学术成果“一石多鸟”设计。例:一张图,同时说明波普尔“科学是猜想与反驳的文化过程”等若干命题

已有 869 次阅读 2023-6-1 13:46 |系统分类:科研笔记

学术成果中“一石多鸟”设计,近似修辞中“双关”技巧,或者,心理学格式塔图(一图多意的创意设计)。指创作者在不增加知识传播质料损耗前提下,开启倍增的知识,“加量不加价”大大提升知识丰度。

如一篇学术论文,主题为:基于知识图谱的知识图谱综述(有现实原型)

实现两个目的:1.综述功能,梳理了“知识图谱”研究脉络;2.方法论功能,展示了最先进的知识图谱技术。

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“一石多鸟”设计


简介:这是一张博士论文综述部分一个四级标题的用图,原初目标是:说清楚,研究题材A(五角星),是如何产生的,而这段科学史,正如卡尔·波普尔的观念:科学是“猜想与反驳”的文化过程

它的倍增知识,将在最后呈现。

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5 示意图:“方法-问题”研究溯源

“方法―问题”研究的源头,可溯源至共现分析法(Co-occurrence Analysis)和爬虫技术出现。

第一阶段:”填空式“的试错(波普尔语境中的”猜想“)

当手握锤子,一切都像钉子。网络论文数据库的题录数据,包括题名、作者、关键词、机构等特征项,两种数据挖掘方法的出现,激活人们沿着题录数据固有形式,展开“填空式的”试错,如图中“试错1-5”。


第二阶段:抛弃、悬置、又或改进(波普尔语境中的”反驳“)

产出学术价值的程度、暴露出的困难能否克服,这些因素决定了一条试错思路是被抛弃、悬置,又或改进。

例如试错4:多重(三元组)共现分析,研究者难以从分析结果中知觉到潜在的有用知识(试想“三模网络”可读性),因此它被抛弃。方法关键词是从文献中选出的“方法类”术语,“方法”相较其他术语类型分布更收敛,同时,产生关涉方法论的新知识,基于方法关键词的三项“试错”获得学术界接纳。


第三阶段:再次,试错和改进(猜想-反驳)✖ 2

由于方法关键词具有主观性特点,同时,词层面固有“同量不同质”、“高频孤立词”等漏洞,这使得它们尚不能令人满意。为获取更有方法论指导意义的结论,在内容分析法和扎根理论(编码技巧)启发下,研究者以文献中真实使用科学方法的“编码”取代“方法关键词”。而为了避免人工“编码”的昂贵代价、增加揭示范围,研究者们再度利用自然语言处理技术、知识图谱技术深化两项研究。“科学方法―科学问题”适用关系研究,最终渐进完善至“方法知识元-问题知识元”共现分析研究,即“方法―问题”研究。


第四阶段:形成固定的解题套路(波普尔语境的”常规科学“阶段),研究题材A产生

学术共同体成员通过一个接一个的范例,不断对某项“试错”进行补充和声援,当它的解题方法和适用范围(方法―问题)稳固下来,“试错”渐变为一项可以预期的科学解谜活动,则 “试错”将被奉为经验并得以保存、进入到一种“常规科学”阶段。

第五阶段:”研究范畴“的形成

那些紧密联系的“方法-问题”二元组,将构成一个新研究范畴。


如果完全看懂了,下面进入“一石多鸟”阶段

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这张综述图,为视作很多重要科学哲学理论判断的实例,帮助读者更好领会”名人名言“

1.卡尔·波普尔的观念:科学是“猜想与反驳”的文化过程。

图中呈现了:”猜想(试错)-反驳(抛弃、改进、悬置)“的反复过程,科学知识实现了增长

2.乔治·萨顿在《科学的生命》里判断:在科学领域内,方法至为重要。一部科学史,在很大程度上就是一部工具史”....

图中呈现了:新方法和技术,是如何推动一个新”研究范畴“形成。

3.”拉普拉斯变换“的拉普拉斯:发现一种天才的研究方法, 对于科学的进步……并不比发现本身更少用处

图中呈现了,共现分析方法,是整段知识增长的肇始,它率先开启了质料(固有存在的”题录数据“)

4.哲学领域的普遍观点:创新的发生,是不同类型知识和不同类型思维,相互碰撞的结果

图中呈现了,”工具“与”质料“的碰撞


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这张综述图,启发的新灵感

1.真正的“神人”或者说“预言家”学者,是什么样子的?(学术预测问题)

这种人,在“研究范畴”形成之前,就粗糙地给出了一个”研究范畴“实例。

例如:我们假设制作桌子(研究主题A)需要锤子(方法B)。当现实世界尚无锤子(B)和桌子(A)时,有人就发表论文,在理念世界率先拿出“桌子”(A),也在现实世界粗糙地做出了“桌子”(A‘),只不过,现实世界无人识得“桌子”,更因为没有锤子,没法复制跟进,逐渐被人遗忘

这种人就是真正的“预言家”,而这种”预言家论文“,可能知之者甚少,甚至无人引用。

现实有没有,有!我做这个研究的时候,就看到一些文献(80-90年代,手工的方法,做出了当下刚成传统的研究),太震撼了!但是被引寥寥。


2.图中,哪些创新是人的”科学理性“自然展开,或者说,创新套路(创新模式问题)

”科学理性“自然展开,指,这项创新,你不做,自然别人有人做,或者说,按照理性,一定会有人来做。

(比如共现,就又三元组共现,四元组共现)

图中,(1)方法的引进、(2)”填空式“的试错、(3)不满意的改进,都是”科学理性“的自然展开

所以,虽然它们都是创新,但都不属于”原始性创新“,你不做,自然有人做。

除了2个人:1.发明共现分析方法的人,2.第一个用共现分析方法,开启”题录数据“的人。


3. 想象,当下,CHATGPT,够我们的学者在”常规科学“阶段,忙活了。

想象:如果我们文明没有想象力,同时,没有西方原始创新成果供给(ji)我们的”常规科学“活动,我们该怎么办??????



-----------------------------------------下面的“一石多鸟”,需要对我的研究有了解,或者有兴趣了。


这张综述,同时说明了我做出的一些命题

1.  如何理解哲学领域”研究范畴“这个概念?

“范畴”是一种高度抽象的结构性命题概念,是事物据此以类型化之共性或本质(引用的,晦涩难懂)

 一个“研究范畴”的提出,总是伴随着重要问题的解决和相应科学方法的产生(引用的,没有定义,有点抽象)

我给出的判断:“研究范畴”等价于“问题―方法”二元组集合,两者是一致的、对应的、可转化的,构成了本体与现象的“体用关系”,这张图说明了为何等价。

第五阶段,若干个”问题-方法“二元组,构成了一个新的研究范畴:”方法结构实践“活动


2.做出解释,为什么我把图书情报领域的”方法-问题“研究,概括为方法”范畴结构“实践活动。

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图书情报与档案管理领域”方法知识元-问题知识元“研究,简称为”方法-问题“研究

”方法-问题“ == ”问题-方法“  ==  范畴结构

所以,我概括为方法”范畴结构“实践活动。它们是等价,可以转化的。


3. 呼应了博士论文的主题(这里有点长)

博士论文,《面向社会科学创新评价问题的方法结构分析理论和方法研究》(暂定)

旨在解决的问题:社会科学领域,我们能否以理性为根据,围绕“创新”进行价值判断?即回答How to derive “Ought(应当)” from “Is(存在)”?――如何从“存在”(事实判断)中推导出“应当”(价值判断)。面对这样的价值理性难题,康德哲学通过《实践理性批判》在“建构人与人关系的活动”范畴中做出过回应。我们能否同样借助理性,从有关社会科学学术成果的事实判断中推导出围绕“创新”的价值判断,即理性能否论证:社会科学学术创新成果中,哪些是“好的,值得鼓励的”,哪些是“不好的,不值得鼓励的”?


图书情报档案管理领域给出的”直接测度学术论文的创新性“方案,我认为是徒劳的

“数学是一门纯粹理性的学问”“语言是‘存在’的家”,文献学和计算机领域的学者们正在发挥笛卡尔的理性原则,将数学理性直接作用于学术文本,从LDA、词向量到大语言模型,技术成就被不断运用于直接测度学术论文的创新性,并在这条道路上积累了丰厚成果,但是人类“认识”和“语言”的不同步,这条道路很难加以经验观察和思想实验的检验。譬如:“语言”是一种可以加以学习和利用的社会性技艺,工具理性允许人们综合“查重工具”“文字技巧”来改善“创新”水平。更为关键的是:科学知识增长被描述为一个“积累”与“飞跃”交替变化的过程,革命性创新往往是世界观的转变,好比“神创论”“进化论”,新旧理论使用两套截然不同的语言来描述世界。它们之间的“不可同约性”,使得“语言”甚至无法作为测度彼此的桥梁。


我的方案,是借鉴”艺术与审美哲学“”科学哲学“的证伪主义方案。

即:不通过计算证明你的论文有何种的”创新度",而是证伪,通过论文的过程结构,排除那些水论文,两种水论文的创新形式是:低水平重复,加码创新(特设式修改)


这张图其实说明了这两种形式:


经验研究的核心内容由“问题”、“方法”和“结论”三部分构成。当学术界,已经固定下来、形成传统的某个”问题-方法“二元组时:

  1.  低水平重复。

    研究者利用社会科学事项无限性的特点,通过变幻”问题“的实例,方法相同,结论不同,实现创新。

    例如:”研究热点识别问题----聚类技术“,已经成熟。 随之而来的《A学科热点识别》,《B学科热点识别》。。。《N学科热点识别》,这是无法查重的,因为学科不同,术语不同。

  2. 加码创新。

    研究者将知识增长活动改变为”方法知识增殖“活动。”问题“某个实例上,在”方法传统”基础上增加复杂度,实现方法创新。

    为解决领域问题,”方法“可以无限增加,例:A模型+B模型+C模型+D模型+N模型,不断加码的模型

       但是,特设性修改没有普适性,”创新方法“不适用”问题“,仅适用于”问题“实例,无法解决其他实例。

       这是创新的,但是是”增殖“的,无效的。

       反驳:虽然解决仅是领域问题,但通过增加复杂度,某个评价指标从80-95了,难道不是创新?

       回应反驳:1.深度学习出来,特征工程被淘汰;CHATGPT出来,深度学习被淘汰。

                         你用特征工程做到95,现在,能发表出来嘛?

                         2.特征工程做到95,你应该清楚,场景变换,很可能到60,毫无价值。

                         所以,你孜孜不倦的用4篇文章,在一个问题实例中,加码创新,把80做85,90,95,难道 不是水论文嘛?




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