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围观:一篇不足700字的论文,咋就发了Science?
送交者: 董小骚很OK[♂★★骚年一呼百应★★♂] 于 2022-11-01 22:37 已读 1362 次 1 赞  

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一篇不足700单词的文章为什么能发表在国际顶级期刊 Science 杂志上?
刊登在 Science 上的这篇文章,题目为:Human Voice Recognition Depends on Language Ability (2011年7月29日),作者是美国麻省理工学院(MIT)的三位研究人员。
文章的篇幅只有一页,字数不足700个英语单词,只有一个行为实验,既没有采用先进的实验设备,也没有使用复杂的统计方法,结果也只是一张图表



在课题组的一次大组讨论会上,一位研究生向大家介绍了这篇文章,引起了大家很大的兴趣和热烈的讨论。就是这样一篇看去“很简单”的文章,为什么能发表在“顶尖级”的刊物 Science 上呢?我个人认为,可能有几个原因,提出来供大家参考:1、提出了一个好的科学问题这篇文章采用了成人阅读困难者和正常阅读者(控制组)为被试,比较了他们对熟悉的语言(母语-英语)和不熟悉的语言(汉语)嗓音识别上的差异。结果发现,两组被试在母语的嗓音识别上有明显差异,阅读障碍者的正确识别率显著低于正常阅读者,而在第二语言的嗓音识别上,两组被试的成绩没有差异。英语阅读障碍者确认母语的能力并不优于确认汉语的能力。阅读障碍者在母语的嗓音识别上有显著差异,而在不熟悉的汉语上,差异不显著。如果文章的作者仅仅关注阅读障碍者存在什么认知缺陷,而且用结果来说明“语音表征缺陷”是阅读障碍者最重要的认知缺陷,那么这个结果只是支持了目前国际学术界关于阅读困难的一种理论,成果的原始创新性就会大打折扣,文章也不可能发表在顶尖级的学术刊物上。作者们没有从阅读困难的角度提出问题,而是提出了一个新的假设,即不同语言能力对人类的嗓音识别的影响。文章把两组被试的差异看成是语言能力的差异,或语音表征上的差异。对于熟悉的语言(母语),语音表征的影响大,因而两组被试在识别母语嗓音时有差异;而对不熟悉的语言,这种差异可能就消失了。实验结果很好的支持了上述假设。语音识别问题是一个非常前沿的科学问题,而语言能力与语音识别的关系,还很少有人进行过探讨,这是这篇文章的一大亮点。爱因斯坦说得好:提出一个问题往往比解决一个问题更重要因为解决问题也许仅是一个数学上和技术上的技能而已。而提出新问题,新的可能性,从新的角度去看旧问题,却需要有创造性的想象力,而且标志着科学的真正的进步。我没有问过作者本人,也许他们在开始研究这个问题时,也是从阅读困难的角度提出问题,以后才想到这个更好的问题。人往往不是先知先觉者,而是后知后觉者,只有在反复、不断深入的思考和探索中,才能发现和找到更好的问题。因此,要把“提出问题”贯穿在研究的始终,要用问题来引导研究,从实验设计,到数据处理,到文章写作,每一步都要思考自己研究的问题是什么。一篇文章从实验设计到发表,可能要从各个不同的角度提出问题,不断更新自己的问题,才能使研究不断向纵深发展。2、有一个高起点的开头文章开头难,这是大家都熟知的一个事实。这篇文章没有从“阅读障碍的认知机制“这个大家很熟悉的问题开始,而是从动物的嗓音识别开始。作者指出,包括人类在内的所有社会性动物,都能从用于交流的声音中识别个别的“特定声音”(conspecifics),这是他们适应环境的一种特性。人类对自己理解的口语中的语言,其嗓音识别会更加精确。这种能力依赖于听话者的语音知识。接着作者引用了发表在 Nature 和 Science 上的两篇关于阅读障碍的文章,提出了从阅读障碍入手研究嗓音识别的意义。人类和非人类动物的“嗓音识别”是近年来研究“语言与脑的进化”关系中一个非常吸引人的问题,而阅读障碍与正常人的比较又为研究这个问题提供了很好的切入点,这可能也是这篇文章能为 Science 接收的一个重要原因。记得有一次,我请谭力海教授介绍他的写作经验,他说:好文章在开始时一定要引用“高端刊物的文献”,要关注最前沿的有重大意义的理论问题,使自己立足于高起点,高水平。我想这是很有道理的。文章的起点站得不高,提出的问题不是学术界普遍关心的重要问题,也就很难有希望发表在高端的国际刊物上。3、选择了一个有特色的实验任务在以往关于阅读障碍的研究中,研究者通常都采用词汇水平的语音或语义判断任务,如押韵判断任务、词汇判断任务、语义范畴判断任务等。本文作者别出心裁,采用了嗓音匹配任务,即要求被试判断所听到的句子是5位说话者中的哪位说的,这也是作者另避蹊径的地方。实验任务或实验范式的创新,需要研究者创造性的思考,一种新的实验范式常常会为研究开辟一个新的天地,揭示出许多未知的现象和规律。当然,发表一篇好文章,还需要许多其他的条件,如研究者在某个领域的研究积累和声望,写作经验和能力,语言的表达水平等等。本文的通信作者在这个领域很有影响,已经在 Science 上发表过文章,可能存在“名人效应”,这些就不必分析了。

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