DrustZ的论文小课堂[研究方法]
这周要切入论文最核心的部分：研究方法啦
是最核心的部分，也是最没有固定框架的部分……这里所指的“研究方法”，包括了对核心工作的介绍部分，也包括对实验的陈述部分。因为每篇论文讲的东西都不同，所以很难像“相关工作”一样有一套通用的框架。然而还是有一些common sense可以分享的！
一句话总结
无论是介绍自己的工作还是介绍实验方法，都要记住一个词：“可以复现”；所写的详细程度也要达到令读者可以复现的标准。
目录
可复现 reproducibility
如何把研究写炫酷
实验介绍三步走
可复现 reproducibility
为什么把这个词当作标题使用？因为它太重要啦！直白讲，可复现性就是根据论文上的内容，别人可不可以照葫芦画瓢地做出类似的结果出来。评判论文的标准中有一项叫做 “validity”，就是这个工作是不是经得起验证和推敲，而影响validity很大一部分是 reproducibility 可复现性。设想如果一篇文章做出了时间穿越的机器，却在方法部分只写了“你猜”，那你们猜这篇论文会不会被发表呢？
所以在介绍自己的项目，无论是一个新发明，还是一个问卷调查，抑或是一篇文献综述，都得把所有重要的细节安排地明明白白。如果是新的发明，在介绍如何实现的时候，就需要把使用到的算法、技术都列举出来；如果使用的模型需要调制参数，还要把参数汇报一下。如果是问卷调查，就要把设计的问题，采样的方法，以及执行的过程说清楚。总而言之，写完之后你可以重读一遍，如果从头来过，按照自己写的文字足不足以完成这些工作？
单有可复现性是不够的：除了摆事实，我们还得讲道理：为什么这么做？工作中使用了A技术，为什么（因为以往工作证明A比B技术更快，可以实时操作blabla……）？训练B模型时选择了参数C，为什么（因为在研究人员反复测试中经验总结出的结果blabla……）？在设计的问卷中采用了7而非5种里克特度量（Likert Scale），为什么（因为这样设计更容易发现不同条件之间的差异blabla……）？如果没有这些“为什么”，而直接将所作所为甩到paper里，那么小朋友读完之后头顶的问好就会又增加了！
而优秀的论文，会让我头顶都是感叹号！
如何把研究写炫酷
论文炫酷，全靠作图。图片质量高级，就算读不懂也令人赏心悦目（狗头。在这里分享一些我作图的小心得。
首先，图片是为内容服务的，文章中的每一幅图片都要在段落中有所引用（除了第一页的介绍图之外）。其次，虽然一图胜万言，图片的标题依然要写得详实。详实到什么程度呢？应该是就算没有读文章，仅看图片也能知道这幅图展现的是什么，有哪些值得注意的点。
这里我想强调一下标题的重要性。有很多论文放上一张图片就万事大吉，标题简简单单：“实验设备”，或者“软件界面”；看了和没看一样。收到我老板的影响，我会把标题写得尽可能完整（即脱开段落看依然是一个独立的元素）。譬如，一幅图展示了你的软件界面，你可以介绍这些界面上有哪些重要的元素，各自的功能是什么；一幅图展示了数据，你可以介绍数据反映出了什么事实，有怎样的趋势——标题详实的另两个好处，其一是不方便看图的读者（例如视力有障碍的人）也可以透过标题来对内容有所了解；其二是你可以把一些重要但是过于具体的介绍放在标题里，来节省正文的空间，增强读者的阅读体验。
另一方面，就是尽可能地把图片处理的具有“设计感”。虽然这是个很抽象的定义，但可以关注的点包括且不限于颜色、清晰度、简洁度（图片元素是否过于复杂）、整齐度（图片风格是否类似）。比如在做一些图标时，可以采用一些推荐配色（拒绝红绿！；展示交互界面时，突出重点，把不重要的部分裁切掉等等。
至于制作图片的工具，本懒人一直使用PPT（PPT是一款万能的工具好嘛！；涉及到复杂数据处理的图像，有时会写一些代码（我会在下一期“实验结果”部分展开！（如果忘记展开也请不要怪我！。
实验介绍三步走
写完项目核心部分之后，大概率要接实验来验证自己的工作。对于定性的研究（例如采访、问卷），整个研究过程其实就算是一个大的实验。最后一节来说一下写实验的方法8！
其实非常八股：首先写实验对象（Participants），包括如何找到这些对象（狗头，他们的年龄、性别以及其他与实验相关的信息分布，还有实验报酬。接着写实验设备（Apparatus），包括实验中使用的硬件和软件信息。最后是实验过程（Procedure），将实验的流程复述一遍（依然要注意可复现性！），并且把设计的变量、条件等都列举一下。有时人们也会专门写一段实验设计（Design/Analysis）来专门讲述实验中涉及到的变量、实验条件以及过程的设计。
对于定性研究，也许还需要添加一些理论的段落，由于我涉及的不多，就不好发言
以上就是我写论文研究方法部分的一些小经验，希望帮助到在论文写作边缘苦苦挣扎的小朋友。论文写得糟糕不用怕，熟能生巧~ 本小课堂就是让这个过程变得快一些，让你的论文写作遍地开花！我们下期见！（狗头
本文引用： [1] Mingrui Ray Zhang, Shumin Zhai: PhraseFlow: Designs and Empirical Studies of Phrase-Level Input, 2021
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