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整天泡在文献堆里找灵感,看起来很忙,一顿操作猛如虎,定睛一看原地杵。你是不是也有这种“努力了很久但找不到创新点”的挫败感?
今天就来聊聊,怎么快速、相对无痛地找出研究的创新点?
1 创新点有哪些类型?
创新点的核心:发现问题+提出解决方法。
常见的创新点类型:
1) 新问题,新方法
发现一个全新的研究问题,并提出一种全新的理论或方法来解决。这类最有创新性,一般能发顶刊。
2) 老问题,新方法
用一种新方法去解决一个一直存在的老问题,是最常见也比较稳的创新路径,主流期刊都很欢迎。
3) 新问题,老方法
虽然方法不新,但问题本身是新提出来的。创新点在问题本身,只要选题有价值、有现实意义,用成熟方法也能做出好成果。
2 如何找创新点?5个实用套路
1) 应用创新,老瓶装新酒/新瓶装老酒
◆ 将已有的方法或理论用于研究一个新现象或新问题。
例:采用回归分析方法,研究新能源汽车续航焦虑对消费者购买意愿的影响。
◆ 将新兴方法应用到已有现象或问题上。
例:将人工智能AI、机器学习等新技术,应用到医学、金融、教育等传统研究问题中,就是一种典型的“方法迁移型创新”。
注意:应用要合理,不能硬套,要有理论支撑、逻辑自洽。
2) 修改创新,在已有模型上加点料
对现有的理论框架或方法进行增、删、改。这也是目前学术圈普遍采用的创新方式,站在前人肩膀上往前走。
例:有个经典模型包含三个变量(X, Y, Z),你发现在某种特殊的应用场景中,还缺个限定因素U,于是加进去,模型更完整了。
反过来,如果你发现某个模型过于复杂,用不到那么多变量,也可以删减简化,适应特定情境。
这种“加加减减”,看起来不起眼,其实是很实用、很常见的创新方式。
3) 融合创新,把几个方法“拼起来用”
◆ 什么是融合创新?
有时,一个方法解决不了整个问题,我们就可以考虑“拼搭法”,将多个可借鉴的理论或方法组合起来用,这就是融合创新。例:
★ 文章第一部分用了A理论;
★ 第二部分用了B方法;
★ 第三部分又引入了 C 模型……
通过多种方法的配合,解决更复杂的问题,或者让研究结果更加全面、扎实。
这类创新的难度其实不大,但需要对每个方法都比较熟悉,知道它们各自适合什么场景。只是在某些领域不太容易发高水平论文,方法堆砌,新意显得不够突出。
◆ 什么情况下适合用融合创新?
最适合的一类问题是多过程问题,也就是整个研究过程被拆分成多个环节,每一环节的逻辑不同、需要不同的方法来处理。
例:研究供应链风险管理问题:
★ 第一步识别风险源,可以用文献分析法;
★ 第二步预测风险发生概率,可以用机器学习模型;
★ 第三步制定应对策略,可以引入决策模型或优化算法。
每一步都用了不同的方法,各司其职,组合起来解决整个复杂流程的问题,这就是融合创新的典型用法。
4) 比较创新,从评估中挖亮点
当你研究的问题已经被很多人做过,方法也很多,那不妨退一步:
★ 梳理一下已有方法 A、B、C、D;
★ 比较它们的优缺点;
★ 分析各方法在哪些场景下表现更优。
如果能在比较基础上提炼出优化建议或综合方法,那就更好了。实在没法优化,给出清晰的“使用指南”也能成为一种“软创新”。
5) 理论方法创新
这一类创新,可以说是科研中的“高阶操作”。
不是在现有理论上修修改改、加点内容,而是直接提出一套全新的理论框架、方法模型,去解决一个问题。
例:YOLO、R-CNN就是模型的创新。这类创新往往是从零起步的“原始创新”,也是难度最大的创新路径。
不建议新手轻易挑战。这条路需要扎实的功底、大量积累和灵感的爆发,否则容易打击信心。
说到底,创新不是凭空想出来的,而是在对已有研究“嚼烂嚼透”之后,你才熟能生巧。大量啃文献+多动脑子思考,不怕挖不到创新点哦。
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参考资料:
[1] Evans D, Gruba P, Zobel J. How to write a better thesis[M]. Melbourne Univ. Publishing, 2011.
[2] https://www.sciengine.com/AES/doi/10.5846/stxb201910302294