科研工作者有哪些「新手常见错误」？
 经常看见“本科生几十篇SCI”、“某青年一年上百篇文章”这种， 我就觉得他的科研路基本也断了，因为真是扛不住查， 文章还是要精而不是多， 我并不是说文章数量多不好， 你仔细想想，差不多的东西，写几十上百篇，能不复制不重复？ 本科研究生期间没人在意，等到自己工作了， 这些文章，篇篇都是“原罪”，随便得罪点人就帮你免费查重， 不得罪人也不行，评职称、抢帽子，还怕你不翻车？ 还是主动离开学术界吧，SCI恒久远，一篇永流传， 完全是放着靶子让人打。 你说不给别人看行不行，你撤搞...emmm...撤搞... 横竖都是死。  所以新手不要觉得这是多光彩的事情， 真的是大概率就把自己给断送了...  类似的坑很多呀，以前那些当官的都喜欢搞点在职学历撑撑门面， 在我看来那也是给他们挖的坑， 论文什么的一查一个准，等于是把命根子交出去， 就看听话不听话了， 听话就压着不发酵，不听话那对不起，不是针对你，是你学术不端呀。    >>>贱贱的圈|群|站<<<
写几个我自己感触比较深刻的，有一些是我自己的问题，也有一些是研究中发现的别人的问题。 一. 追求完美 科学的本质是不一致性，世界错综复杂，我们难以充分挖掘出所有的规律。另一方面，由于抽样我们可能会观测到不是规律的规律。Earl Babbie把这个称之为" Pattern happens"。同时，随着量子力学的发展，越来越多的科学家、哲学家开始质疑科学的可预测性。 同一个时间节点，我们难以完美的归纳一个现象，相反，我们只能刻画一个现象的一个或者几个方面。更不要说完全挖掘出背后的机制。从时间序列来看，我们现在认为正确的，可能会在以后被证伪。 我们站在前人的肩膀上，我们会发现一个现象的背后，有非常多的moderator和mediator，或者不同的因素都会导致同一个现象。我们在进行实验设计的时候，总是难以把这些confounding factors和边界效应都考虑进去。 所以，不要追求完美。不要期望一篇文章，一系列实验，一个博士阶段的研究会把整个课题研究透彻。一个问题的研究，往往需要各国的学者，几十年的研究。但是，不追求完美不代表可以放松水平和要求。每一个文献该看还要看，对每个实验的思考该思考还是要思考。不仅如此，要广开言路，涉猎广泛，厚积而勃发。 从小处来，一点点去描述现象，分析问题，一步步理论进行推到，用实证去支撑。要一点点去证伪，一点点去发掘背后的机制和动态。不过分追求顶刊，但求每一个实验都尽可能严谨，每一份数据都务必真实，每一次报告都客观和全面。不追求完美，但是要保持敬畏。 二. 迷信实验数据和作者的解释分析 我在博士的第一年，接触了大量神经科学和认知心理学方面的研究，我经常看到一篇文章的结果，就认为其能够支撑我的理论。但是，事实上正是由于世界的复杂性，同一个现象可能有不同的原因。同一个原因可能有不同的边界。同一个原因还可能有更长的中间量。所以，单一的实验数据往往不能够提供非常强有力的证明。相反，要去寻找重复和证伪。不要盲目相信作者的实验设计和结果解释，要去思考其中的问题（比如效度的问题）和其他择备解释。有时候也要看看其实验结果是否还能说明其他的问题。这一点往往涉及从另一个学科的角度去解释这个学科的实验，方法论上我们称之为paradigm。 三. 忽略conception的差异 概念的本质，是指代一类事物。这些事物可以是liberal的，即客观存在有实体的。也可以是抽象的。尽管我们共同的agreement让我们拥有一些相对一直的概念，让我们能够在生活中沟通。但是这在学术研究中往往是不可行的。对于同一个概念，不同的学者会有不同的理解，基于这些不同的理解，会进行不同的实证，得出的结论也仅仅适用于这篇研究。所以每次在看论文的时候，请务必注意去看theoretical framework里面对概念的界定，必要时，列出一个表格，对比不同的研究者对同一个问题的不同定义以及不同定义下的不同研究内容。 四. 迷茫和挫败 研究的某一个阶段，随着你对这个领域了解的加深和提高，你会发现原本一个简单的问题，会变得非常复杂。但是，不要气馁，不要过度的挫败。不要过度去在意谁谁谁发了顶刊，不要在意谁谁谁一年发了几篇。统计学告诉我们，当一个事件由多有因素所影响时，其结果的分布理论上符合正态分布。所以，我们大多数人都是普通人，可能我们在本科的时候，可以轻松的拿到满绩点，可以在课上指点一二，但是当我们步入学术圈，我们大多数都是数学期望左右的点，再努力一点，也少有人能跑出2倍的标准差。要学会仰望大神，日日勤勉，但是要接受自己的普通。 最后，要保持动力，不忘初心。前些天，和我一个新加坡的基友聊天，他跟我说，既然选择了出国，就要努力工作，不忘初心。 想起一句话，送给大家，也送给自己。 "Keep seeking, don't settle." - Steve Jobs