快速发表核心期刊论文的几个小技巧—怎样构思论文选题
过完暑假,很多梦想读研读博的同学们马上要面临一个非常急迫的问题——发论文。论文发表的质量和数量不仅关系到能否有资格拿到奖学金,更重要的是还关乎到毕业大事。其实发表论文不算什么难事,尤其是很多依靠收取版面费存活的那些杂志更降低了论文发表的门槛,但是要想发表几篇核心论文可就得动动脑筋了,要知道很多成名成家的教授都在等着发核心呢,所以想快速发表核心期刊论文要注意使用技巧,结合笔者的经验,为大家提供几点建议。第一期先给大家简单介绍一下论文选题构思的一下小技巧。
选题很重要
从期刊编辑的角度看,他们每天都会收到大量来稿,根本不可能阅读每篇邮件,基本上就是扫扫标题而过(不要评论人家不负责任,你试试看),所以论文的选题角度就很重要,最好的效果就是让编辑一看到就会眼睛发亮。因为大家都是刚刚进行学术研究阶段,对一个选题的深入研究比较难,往往需要多年的积累。但是,我们可以考虑改变策略,实现侧面击破。
1、寻找新话题,以快取胜
前互联网时代知识更迭比较慢,学术研究者研究视野的更替也比较慢,所以很多人一辈子只关注一个话题就可以了。但在互联网时代,知识更新大大提速,几乎每时每刻都有热点爆出,学术研究也不例外,知识更新迭代越来越快。在你还不具备深厚理论积淀时,可以尝试将热点事件和自己专业背景知识结合,构思选题。比如众筹网站kickstarter在2009年就成立了,中国关注众筹话题开始于2011年,但是11和12两年基本上都是专业期刊在关注众筹话题,13年才有人从学术角度关注众筹现象(冯世杰就在《金融法苑》发表了《“众筹”网络融资平台运营模式的法律分析——以“点名时间”为例》),但到了14年众筹相关论文从不到10篇一下跃升到1000多篇,2014年初《中国金融》、《中国报业》等核心刊物杂志已经刊登出了众筹选题文章。在选题被热炒之前就能敏锐捕捉到,即使深度不够,也可以拿新来弥补。
2、跨学科构思选题
很多研博的小伙伴都是跨专业考上来的,在进行新专业学习的同时一定不要忘记自己的原专业,比较好的方法就是将原先专业知识和新专业知识相结合,寻找一个契合点,不同专业知识点的结合本身就是选题创新,而且跨学科研究已经成为学术研究趋势。跨学科的视野和能力可能恰恰就是你的优势所在,所以在发论文过程中要学会取长补短。比如有医学背景的人进入社会科学领域可以选择健康传播或者健康社会学之类选题研究,同样计算机背景的人可以选择计算语言学等研究角度等等。跨学科构思选题范围其实非常广泛,几乎任意学科之间都可以交叉,而且越是在看似不可能交叉学科之间找到结合点,那么这个选题的创新性也就越大。
3、寻找新奇古怪的点
有些选题在你的学科领域确实得不到关注,即使越来越多的研究者进入,仍然会留下很多死角。构思选题偶尔可以发散一下思维,寻找一些新奇古怪的点,尝试是否能和专业理论知识相结合。其实,我觉得没有结合不了的选题,只是没有找到那个合适的点。举个例子,大家可以在知网上输入“伟哥”,分析一下这个话题的研究现状,然后能否结合你的专业背景,对这个话题进行关注。当然,寻找新奇选题也面临着危险,没有人或者少有人关注可能有两个原因:一个是很多人确实忽略了这个有价值的选题;另一个则是这个话题确实没有研究价值。所以,一定要对寻找到的新奇选题进行鉴别筛选,最终选择那些自己既能驾驭又有研究价值的选题。
4、跟随策略寻找选题
大部分小伙伴们毕竟还是学生,对学术界包括业界的关注话题都不太了解,既然这样我们就可能选择跟随策略寻找选题的方法了。第一,跟随学界名家,看看他们最近一两年都是关注什么话题,大家嘛,可能在视野上比较开阔,然后在他的文章里找另外一个点;第二,关注你周围的年轻老师。年轻老师名气不大,但都是上升期,对新事物也比较敏感,看看周围那些优秀老师在关注什么话题,我们也可以巧取之;第三,关注业界事件、杂志、名人等。很多时候学界都是跟着业界步子在走,及时了解它们的信息,然后再用学术语言去改造新闻语言。
5、研究方法驱动选题
科学的研究方法一直是国内学术研究者的痛,尤其是在一些新兴的社会科学学科领域,思辨式研究还是主流,科学量化的研究规范还未建立。但逆向思维来看,这本身就是一个很好的机会,如果有兴趣在科学研究方法上下功夫,到可以通过研究方法的驱动寻找好的选题。研究方法大体上可以分为量化和质化两种取向,但都是建立在经验科学基础之上的,选择一种自己感兴趣的方法,比如民族志、口述史、实验法等,然后通过研究方法的驱动结合专业理论背景进行选题创新。
6、研究工具驱动选题
现在很多社会科学研究都借助辅助工具开展研究,比如量化研究中经常使用到的SPSS、SAS等统计软件,质化研究也可以借助NVivo、MAXQDA,另外还有R语言、进行社会网络分析的UCNET,进行数据可视化的Tableau等。一方面这些工具本身就可以成为开展研究的一个选题,另一方面可以根据这些工具的特性,选择比较适合的选题。