科研新手刚走进科学研究，尚不知道如何找问题、不知道使用研究方法、不知道什么是称得上研究结果的结果、不知道如何按科研标准制图和制表、不知道如何分析讨论研究结果，也不知道如何写论文，不知道如何阅读论文，甚至不知道要掌握哪些基本技能，不知道如何与导师打交道。
本文对科研新手给出一些看似平凡的建议，部分取自公开的采访报道或资深科学家的博文。本文标题之所以加上“初探”作为后缀，是因为不敢确定本文的建议是否真的对科研新手有用，仅仅是一份心意，难免有不妥、笔误和其它不足。
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这里给出七条一般性建议，有些建议可能为我们所熟悉，有些则可能不熟悉。很少有人会给科研新手指出辅助性技能的重要性，觉得这到不了科研的高度。然而，正是这种容易被大多数人忽视的技能最重要。如果我们心中的科研是高级技能，那么辅助技能是获得和施展高级技能的基础。辅助技能是那些你不做科研也能掌握甚至是从事其它工作也需要掌握的技能，包括但不局限于排版工具的使用、制图制表软件的使用、处理数据的方法、文献检索系统的使用和科学计算软件的应用等。辅助技能很容易在年轻时学会，因为得到帮助的渠道多。辅助技能虽然不值得写在最后报告中，但它们是完成科学研究和书写报告所必须熟悉的技能。以排版文档为例，如果对排版工具不娴熟，那么会很机械地使用，任何一项改变都得手动。反过来，如果能娴熟地掌握排版工具，那么许多设置就能自动完成。例如，现有排版工具可以做到快捷生成各级标题、自动插入对象、自动编号、自动引用、自动更新、自动生成目录和索引等。所有格式都能预先设置，使用时只需要专注于填写内容就行了。推送正文与附录章节的自动设置就word正文与附录章节的自动设置给出了一个示范。虽然不排除某些科研新手拥有能迅速掌握辅助技能的天赋，但对于大多数人而言，辅助技能很容易通过群体交流学会。写作业和考试很娴熟的学生有可能不重视交往，从而使得辅助技能被长期忽视，导致科研受阻。先举个例子。举假设需要将自己的数据绘制成图形或制成表格，那就找一篇有相似图表的文章或者书，在如下几个方面进行惟妙惟肖的模仿：
图表的科学风格，包括数据的规律性，标注的合理性，科学发现的明确性（具体的科学问题有专业的显示方式）。
图表的美观性，包括图形元素的清晰度、对比、大小、颜色、线条粗细等等。我们不知道如何定义什么是好看，但看到了就知道好看不好看。美国最高法院大法官波特·斯图尔特（Potter Stewart）就如何识别某类作品的性质时说（Maria, 2010）：“我不知道如何定义它，但是当我看到它的时候我就知道了。”
图表描述规范，包括如何给图形编号和设置题注，在正文中如何引用或描述图表（句型是什么）。例如，模仿别人如何描述图表中有何内容（坐标、曲线等等），得到图表的条件，图表中有何特征与规律，有这些特征与规律的原因是什么，这些特征与规律有什么意义。
工作中往往需要绘制具象型图、示意型图和逻辑型图。做好一幅图需要长期训练，先模仿可以让起点高。Christiansen J. 2018, Visualizing Science: illustration and beyond, Scientific American与此类似，呈现数据、描述方法、介绍想法、表述结果、讨论规律等等，都可以模仿。在形成自己的风格前，需要模仿。
所模仿的东西是形式上的、内容中立的，不构成侵权。模仿的结局是让自己起点高，模仿到位后才有条件形成个性化风格。E. M. Burbidge et al. / Reviews of Modern Physics Vol. 29, No. 4, P. 547 (1957) 任何科研工作到了一个阶段都需要提交报告。开题报告、总结报告、学位论文等，都有约定的行业习惯，不需要自己发明风格。例如，文章与报告一般需要有摘要，有引言，有方法介绍，有结果呈现，有对结果的讨论分析和总结。不管我们从写作指南上看多少如何写引言的文章、看多少如何写结论与摘要的文章，如何介绍方法、结果与讨论，这些对科研新手而言都是抽象的。百闻不如一见，最好的方式是，拿来一篇现成的学长的与自己工作方向接近的文章，照着框架写，专注于填写自己的内容。美国马里兰大学天体物理学副教授艾丽奥诺拉·特洛伊在回答《学科》组织的关于如何写博士论文的采访中指出（Elisabeth Pain,2018）:对于格式或内容，我没有得到过任何具体的指南性规定。我在意大利上大学的时候，人们对我的最常见的告诫只是去参考一篇更老的论文，然后把自己的东西用类似的方法拼凑起来。我已经发表了几篇论文，所以我把它们重新组织成一个连贯的有逻辑的文本。
参考一篇好的报告与论文也包括获得相应的电子版（指word或latex源文件）。这些电子版拥有了所需要的格式设置，这可以节省大量的时间。我们往往认为，先搞科研，搞得差不多了才开始写作。那看看人们对此有何建议。澳大利亚的钱德拉萨尔（RChandrasekhar，2008）在学位论文写作指南中，引用了阿蒂基乌泽尔（Attikiouzel）第一格言。该格言说：尽早开始写论文。不要做完项目或研究之后再开始写论文。每完成一部分工作，就写一份完整且简洁的“技术报告”。这样，你就可以在你记得所有细节的时候精确的将工作记录下来。尤其是你的工作涉及到编程时，这种方法效果更明显。
上面已经提到的艾丽奥诺拉·特洛伊在回应关于如何写博士论文的采访时进一步指出（Elisabeth Pain, 2018）：不要拖到最后一刻才开始，并且不要低估论文所需要的时间。论文不仅仅只考虑科学性，也要考虑如何表述它。...要花费大量时间和精力去重构它们。如果我可以回到过去，我更倾向于在第一年就开始论文的书写，而不是把书写论文的工作全部放到最后一年。
事实上，提前训练写作的价值不止这些。规范的写作是程式化的，是学术科研思维的语言化和文字化表述。因此，锻炼写作反过来可以促进学术思维的提高。提前训练写作，会起到提前锻炼学术研究思维的作用。这不仅对科研新手如此，对资深科学家也如此：不断训练写作，在科研中就会不断产生新的主意。提高写作技巧，会提高产生新的主意的速度和产生更好的主意。
课堂上我们学习的是显性知识。显性知识是指可以明确表达的知识，是可以通过媒介记录和传播的知识，是可以从课堂、图书馆和数据库得到的知识。显性知识很容易分享、储存、表达和学习。隐性知识则是隐含在人们头脑中的知识，是人们头脑中掌握的经验、技能和想法等。隐性知识往往没有被编纂或记录下来，因此很难用书本分享和学习。科学研究需要在显性知识的基础上，通过学习和体验，掌握与科学研究相关的隐性知识。只有这样，才能面对答案不明确甚至不一定有答案的探索和研究。导师的言传身教、与学长共事和个人体验，是吸收隐性知识的自然过程。隐性知识强的资深科学家能想出好的主意来。如果作为科研新手，在较短时间内能见证导师、学长诞生新主意的过程，那将是非常幸运的。
诞生一个主意是隐性知识的一种爆发。系外行星科学家莫伊亚·麦克提尔（Moiya McTier）在回应《科学》杂志塞布丽娜·斯蒂尔沃特采访时指出（Sabrina Stierwalt, 2019）: 科学过程最可怕的事情之一就是（如何）想出一个主意。必须经过大量的训练才能达到你能够想出自己的想法的程度。作为科研新手，新的想法可以从导师那里获得。
虽然一开始无法自己诞生主意，但不排除能想出不少小点子。 科研过程不是唯一的，总是可以想出一些点子得到更好的结果。我们习惯了在课程学习时独立思考，靠自己的努力完成作业。但科学研究不是一道作业那么简单，不管自身在课程学习方面有多优秀，科研上会有很多不足。
这些不足需要及时得到纠正。为了有机会得到导师的纠正，就需要暴露不足。这不值得害羞，每人都需要经历这一过程。
即使资深科学家写文章，也有可能被审稿人批得一塌糊涂甚至拒稿。有长久教学经历的教师，教学评估也有可能得到难堪的结果。因此，作为科研新手，暴露不足更没有必要害羞。
及时把东西写出来给导师看，及时把遇到的困难说出来，就有机会得到纠正。 不列颠哥伦比亚大学研究生院建议师生自愿签署的相互承诺中，导师承诺的第一条便是：关心你的研究和教育项目，并提供激励、值得尊重的支持、建设性的批评和持续的鼓励（GSUBC）。 这里所指的建设性的批评，就是让导师纠正不足。艾丽奥诺拉·特洛伊在回应关于如何写博士论文的采访时说到（Elisabeth Pain, 2018）：我多么迫切需要有人告诉我，我正在做的事情不是全错了，或者在做愚蠢的事情。另一名被采访对象卡塔琳娜·海尔也说到：有时，我所需要的只是得到一句快速的“是的，你正在朝着正确的方向前进”的话来帮助我继续前进。获得卡夫里奖的英国剑桥大学宇宙学家安德鲁·法比安（Andrew Fabian）在谈到物质进入黑洞后会发生什么时指出（Scientific American Custom Media 2020）：不知道就是答案（‘Don’t know’ is the answer）。人们在规划一项重大的、前所未有的工程时，会意识到：我们知道会用到哪些已知知识，我们也知道要用到哪些未知知识，与此同时，我们不知道还要用到哪些已知知识，更不知道还要用到哪些未知知识。（前美国国防部长在公共场合转述这段话时变调了，他说，“我们知道一些知道，也知道一些不知道，我们不知道一些知道，也不知道一些不知道”。这被当年评为美国第二大笑话）。对于我们从事的规模小得多的科研也是如此：充分意识到除了要用到一些已知知识和未知知识外，还认识到尚不清楚还会要用到哪些已知的和未知的知识。原来，科研过程中，可能会遇到新的问题，包括瓶颈问题和新的值得研究的现象，那时，可能需要补充或探索事先并未意识到的知识，或搭建新的条件。
例如，我们预先想象可以在一个月内完成计算，经过试算后，却发现依据目前的条件，十年也完成不了。此时，可能要求发展提高100倍效率的计算技术。
不仅如此，对于一些基本概念、理论和经验，知道自己不知道，比并未搞清楚却认为自己清楚了更重要。没有人会认为离开一名导师（或指导科研的老师）可以学会做科研，但很少有人预先理解学长的作用。学长可以是高年级本科生、高年级研究生、博士后甚至是有时间什么都能亲手做的年轻老师。
为了科研，需要掌握许多技能。相关技能包括但不局限于：文献检索与管理的技巧、软件工具的使用、文字排版系统的使用、研究手段的操作、数据的处理、程序的编写等。学长往往能在熟悉这些技能方面提供很大帮助。比如说，为了研究某问题，你可能需要掌握某类编程技巧，而你的正式指导教师可能都没有编程的经验，因此你应该向学长学习。
指导教师更多的作用是在以下方面提供指导：方向的把握、对问题的理解、研究思路和研究结果的合理性、研究结果的分析、科研经验、质量监督、时间节点、纠错、学术规范、资源、写作等。例如，关于你的工作应达到什么质量和高度才可能有意义，这需要从导师那里得到指导，学长可能还处在中期阶段，本身也不一定对此有正确理解。
当然，在某些方面，如研究结果的整理等，学长和导师的作用可能有交集。什么都能亲历而为的教师（包括年轻教师和资深导师）有可能同时起到导师和学长的以上作用。正确理解导师和学长的不同作用和共同作用，是新手顺利进入科研的必要条件。为了合理利用学长的以上作用，应在导师安排下正确与学长打交道。当事先安排的学长在某些方面提供不了帮助时，应及时询问导师怎么办。麻省理工学院理论生物物理学博士后安东·戈洛博罗德科在回应《科学》关于“如何写博士论文”的采访时说：说到论文，我发现没有人能像你所在的研究组那些已毕业的研究生那样能提供有效帮助。比如说，当我向我们实验室的毕业生寻求建议时，他们帮助我了解了论文写作的整个过程，估计了完成不同部分所需要的时间，并注意潜在的陷阱。我还下载并浏览了他们的论文，以了解最终论文应该是什么样的。我们听说的科研套路是，找到一个背景问题，从对背景问题的了解看看有什么需求，围绕需求进行文献调研，以找到有什么样的基础、遗留了哪些问题，综合考虑自身的条件和资源后决定做其中的哪些问题，为此提出假设、思路并规定目标，再一步步开始做具体工作，达到一定程度后写报告或文章。对于科研新手，如果机械地走上述套路，那么就会耽误许多技能的培养。为了提前锻炼技能，一种有效的方式是，先给学长打工。
这里使用“打工”一词对科研工作者来说也许不恰当，但这样表述似乎好理解一些。有时，科研新手要参加的科研工作是某在读学长工作的一部分、拓展或延续，此时，这些学长是最合适不过的打工对象。有时，参加的工作可能与学长们当前工作无关，此时应在导师安排下找有利于各项技能得到锻炼的学长打工。
打工对自己能力的培养与自己的积极参与程度有关。打工内容可以是协助学长制图，给学长做实验、重复计算、收集资料、写报告、排版等打下手，测试学长的程序，等等。
不管参与的事情有多杂，一定要识别哪些是有利于技能锻炼的事情，在这些方面加大投入，直到掌握。有了条件后，可适当参与分析和讨论。给学长打工以学习、吸收经验为目的。如果觉得自己在参与学长工作中有实质性贡献，怎么办呢？学长带着你做工作，你的存在可能不一定是必要的，也就是说学长带着谁和不带谁都会完成工作。在这种情况下，应满足于打工得到了锻炼。这里指的实质性贡献是，你想出了一个点子甚至一个主意，对学长的工作有重要推动作用。此时，学长和导师，应该会在相应场合承认你的贡献，甚至邀请你在合著论文中署名。不列颠哥伦比亚大学研究生院建议师生自愿签署的相互承诺中，导师承诺的第十八条便是（Graduate School University of Bristish Columbia，GSUBC）：根据良好的学术实践和不列颠哥伦比亚大学的学术诚信政策，在适当的时候，在我发表的材料和口头报告中承认你的贡献 。
一般情况下，导师会知道如何利用你的进步，给你更多的进一步提升的空间。作为科研新手，为了拥有好的学长资源，应争取进入所在单位的主流方向。所在单位一般面对一个行业，跨几个一级学科。每一个一级学科都有若干主流方向。 一个单位的主流方向的实力往往最强，问题有背景，起点高，配套条件好，享有外部资源，机会多，等等。举例而言，如果你在某工程学科或艺术学科去找一个属于其它学科的主流方向启动科研，那么就很难在周边享有能为自己提供足够帮助的导师和学长资源。作为新手启动科研时，会觉得很艰难。哪怕是第一篇文献，都很难看懂。不用焦虑，因为成长有一个过程，且迟早会体验到加速过程。为了帮助理解这一过程，我们来看看一个好理解的分析。假设明天的技能增长幅度与今天总的技能成正比，那么由100到200需要增长100%，这好难。由200到300只需要增长50%，容易些了。如此类推，由900到1000仅仅需要增长11%左右，于是更容易了。据此不难理解，作为起点已经有100分的自己，且能力再提高100需要100天的话，在那个基础上又提高100可能只需要50天左右，总能力到了900分后，再上升100至1000，就只需要11天左右了。这种能力增长曲线与所谓的本福德定律预测的很接近。本福德定律描述的是自然出现的数据集中首位数字满足的规律。本福德定律预测，首位数字为1的概率最大，高达30%左右，接着是2，以此类推，以致首位数字为9的概率只有不到5%。不可思议的是，自然发生的数据集中的首位数字确实常常满足本福德定律。本福德定律（Carlton Collins，2017）
如果把首位数字为1到9出现的概率放在一张立柱图中，横坐标是首位数字，由左到右从1递增9，纵坐标是相应的首位数字出现的概率，那么，本福德定律的分布规律如上图所示。将上图用在能力上，横坐标代表能力的增长，纵坐标代表增长同样的幅度所需要的时间或代价，那么本福德定律表明，随着能力的增长，进一步增加等量能力需要的代价越来越小。为了能看到自己进步所带来的喜悦，可以试探采取某种方式记录自己的成长曲线。例如，每周写一个总结，记录学会了什么，完成了多少工作，同时给这周的工作（量）估计一道立柱，表示进步。下一次给立柱时，可以依据认识程度的提高，修正之前立柱的高度。如此，可以形象的看到自己的进步。
进一步，由量变到质变，就会掌握游刃有余的科研能力，慢慢走向独立。此时，一般不需要再关注数量了。画成长曲线的一种等价方式是，作为科研新手开展科研工作后，每隔一个周期（三个月或更长更短），对自己做一次评估。准备好后，向导师汇报，以便导师能指出有哪些值得改进的空间。以下是可以自我评估的内容：
阅读相似难度的文献，是否越来越容易了，理解越来越深了，所需要的时间越来越短了（比如说第一篇花了10天以上，最近一次只需要三天）。
制作一副图形，效率是否越来越高了，质量是否越来越好了，看上去是否越来越美观了。可以把最近一幅图与最早的图进行对比，并与公开出版物的图形进行对比。
一些基本工具是否越来越熟练了。例如，文档排版、检索文献、编写代码、进行科学计算、整理数据、书写记录等是否越来越容易了。
对研究的问题是否越来越深刻了，感觉积累的（文献）知识是否越来越多了。
是否有了一些点子，这些点子是否让工作效率越来越高了，是否导致某项本来被卡住的工作得以推进。
是否看得到目标了，是否对完成任务的时间有所期望了，是否能越来越独立了，见导师不需要那么多频次了。
交流沟通能力是否越来越强了，首先是否能和导师沟通，接着检查是否能向同学交流，最后检查是否能向学弟学妹交流。
以上评估内容不一定是全部，依据自己的工作性质，还可以自加别的内容。相比于前面的比较具体和比较容易参考的建议，这里给出一些显得更抽象的建议。这些抽象建议可能对自己在科研道路上有了一些经历后更重要。科研的最高目标是培养自己的科学能力，包括批判性思维能力、洞察力、创造力、原创能力和使用知识的能力，对学科与行业带来新知识、新方法和新技术，获得满足学术规范和写作逻辑的写作能力。
我们都会经历从科研新手到能手的过程。前面需要先掌握一些基本技能，需要磨练自己的个性使自己能融入科研环境，需要锻炼由课堂作业那种短跑似的工作转向长时间探索的长跑似的毅力。这只是为了渡过新手科研过程所需要考虑的因素。如果需要上升到更高台阶，除了本文前面介绍的因素有影响外，机遇、个性、个人基础、悟性等也会对科研过程会产生重大影响。学科的不同、研究方向的差异、目标的大小，还会要求考虑一些本文没有说明的特殊因素。主张善待地外宇宙的哈佛大学天文系系主任亚伯拉罕·勒布(Abraham Loeb，2019a)就指出，对于初出茅庐的科学家，学会管理好自己、理解科学研究的本质、处理好人际关系以及学会大智若愚等对取得成功十分重要（Abraham Loeb，2019b）。以下是勒布建议的一些要点（对个别言辞犀利的表述有删改）：A 学会管理好自己：尽力避免在高速公路上走错出口，纠正战略错误需要很长时间。如果你受内在价值观和原则的指引，批评家永远不会让你不开心。正如奥斯卡·王尔德所说：“我们都在贫民区，但我们中的一些人在看星星。”B 理解科学研究的本质：科学家的目标是通过收集尽可能多的证据来弄清楚事实是什么。当证据有限时，他们会就可能的解释进行争论。当被问及如何用一块毫无特色的大理石制作美丽的雕塑时，米开朗基罗回答说：“[雕塑]已经在那里了，我只需要凿去多余的材料。” C 处理好与同事的关系：谨慎对待你的同事，无论是初级还是高级，因为他们可能会为你的论文做裁判，审查你的建议，并在你的职业生涯中以意想不到的方式跟随你。 D 智力的最佳视角（是大智若愚）：智力的标志是有能力在最长时间内取得成功（而不是短期利益）。生活中充斥着不利于我们福祉的破坏性事件，我们应该忽视它们的影响。傲慢会给自己投下黑暗， 谦逊则是照亮黑暗的火炬。 最后一条可以这样理解，我们在前进的路上往往会遇到一些绊脚石，包括人为的。与其搬开它，不如绕开它。搬开一块石头往往需要付出沉重的代价，绕开则轻而易举。最后，需要指出的是，不同的人经历的过程不一样，成功的途径和程度不一样，看待问题的高度不一样，因此给科研新手的建议也会不一样。科研新手需要凭自己的判断力并结合自身情况去甄别建议是否值得自己采纳。如果一些建议能为己所用，那么有可能在保证起点高的同时，让科研过程更扎实，让成功更稳健。
参考文献
R (Chandra) Chandrasekhar. How to Write a Thesis: A Working Guide，M018, CIIPS， School of EECE，The University of Western Australia. January 24, 2008.
J. Carlton Collins, Using Excel and Benford’s Law to detect fraud, Journal of Accountancy, April 1, 2017
Graduate School University of Bristish Columbia, Supervising graduate students, https://www. grad.ubc.ca /faculty -staff /information -supervisors /supervising -graduate -students
Abraham Loeb，Be Kind to Extraterrestrials，Scientific American, February 15, 2019a，https://blogs.scientificamerican.com/observations/be-kind-to-extraterrestrials/
Abraham Loeb，Essential Advice forFledgling Scientists Among other things, practice humility—and remember that nature is the final arbiter of what’s true, Scientificamerican, December 2, 2019b
Maria ，Is it okay to copy and sell another’s work? Plagiarism and the Golden Rule，Business of Art/ Philosophy， June 10, 2010
Elisabeth Pain, How to write your Ph.D.thesis, Science, Apr. 30, 2018 , doi:10.1126/science.caredit.aau0338
Scientific American Custom Media，X-ray Vision into the Hottest Spots in the Universe，https://www.scientificamerican.com/custom-media/biggest-questions-in-science/x-ray-vision-into-the-hottest-spots-in-the-universe，2020
Sabrina Stierwalt, How an idea becomes a publsihed scientifc paper, Scientificamerican，December 3, 2019
