本书结合作者个人海内外十余年的科研经历，详细讨论了现代社会中科研的现状、特点、趋势及存在的问题，并列举了进行科研活动，特别是科学实验、数据分析、文献管理，以及在学术生活中，所需的重要研究思维与技能，最后讨论了高学历科研人员的就业问题。本书适合打算选择科研道路的本科生、硕士 / 博士研究生及高校青年教师作为科研入门读物或工具书阅读，也可作为非科研从业人员了解现代科研现状的参考书。

前言 本书初稿写作于我处于学生与成为独立科研人员或离开学术界之间的博士后阶段。在这一阶段，身处海外的我意识到现代科研的一些趋势，也经历了这个年龄段科研人员的种种迷茫，为了铭记，也为了启迪，我将自己在这一阶段对于现代科研的一些思考整合为本书。我也希望其他科研人员能够记录自己的成长经历，如果实在不知道从哪里下手，可以参考本书来记录和整理。你是否认可本书中的观点并不重要，但没有自己的科研思考对于科研人员来说是一种悲哀。 本书最开始是 Jeef Leek 的 How to Be a Modern Scientist 与 Phillip J. Guo 的 The Ph.D. Grind: A Ph.D. Student Memoir 这两本书的读书笔记，前者介绍了当前科研的一些趋势，后者完整描述了作者个人读博的成长经历，而本书则更像两者的结合体。由于文化差异与技术进步，2017 年我在整理关于 How to Be a Modern Scientist 的笔记时，发现有些内容需要更新，于是在保留框架的同时填上了新的内容，其中一些内容是关于其他书的笔记。然而，如同忒修斯的船，当零件换到一定程度时，整体结构也需要重新调整，最开始的读书笔记调到最后已经看不出与原来两本书的关系了，写作的整体思路也收敛到了我的个人经验上，此时这本书更像我个人成长经历的记录了。 没错，本书内容的一个重要来源就是我从事科研工作十余年的真实感受。我非常重视从源头思考或第一推动原理，希望找到科学问题最原始的出发点并进行探索，在此过程中我也会对比其他人的思路，进行验证或优化。这个重复造轮子的过程虽然效率不高，但会保证思路的清晰与独立性，在不断试错中步步为营、稳步推进。与之形成对比的做法是简单模仿前人做研究，这样虽然进度比较快，但一方面会失去探索的乐趣，另一方面也很难产生新的洞见。在本书的很多章节中，我都倾向于在给出解决方案前阐述这样做的原因，科研需要黑箱模型，但思路不能单纯照搬别人的黑箱。这部分内容在第 1 章“现代科研”、第 3 章“思维工具”和第 4 章“实验”中都有所体现。 本书特别关注科研的“现代性”。科研发展到今天，变化非常快，而多数人对其现代性理解不足，很多关于科研的看法现在看来，要么是刻板印象，要么已经被新观点取代。这些关于科研的偏见不仅仅存在于非科研人员心中，科研人员自己也会把某些“约定俗成”的说法看作科研的特性。此外，科研人员也要面对很多之前科研进程中不存在的新问题、新趋势，其中最严重的可能要数可重复性危机与开放科学的兴起 ：如果我们不解决可重复性危机，大量的研究资源就会被浪费在无意义的项目上 ；如果我们不了解开放科学，学术交流的效率就会明显落后于时代。这部分内容在第 2 章“科研现状概览”中会有所体现。 另一个“现代”问题则是由技术进步带来的，现代科研高度依赖先进仪器、软件和标准操作流程，熟悉这些技术与管理理念有利于提高科研效率，这部分内容在本书第 5 章“数据处理”、第 6 章“文献”与第 7章“学术生活”中有所体现。这部分是研究生或初级科研人员最需要知道但国内教育体系目前没有很好覆盖的知识。本书最后一章将介绍科研领域以外的就业问题，为科研人员提供一点“出圈”的思路。 本书有 3 个附录，附录 A 将介绍如何选择科研工具软件，我基于个人经验推荐了一些工具软件 ；附录 B 是一套自测题，我理想中的全栈科学家应该能通过这个测试 ；附录 C 则列出了当前社会关注的科学问题。 本书涉及的主题都是我这些年所体会到的比较重要的问题，并不是说别的主题不重要，只是以我的个人经验覆盖不到。同时，由于能力有限，即便本书所覆盖的主题是我了解的，但也很可能带有偏见。请大家在阅 读本书时一定要时刻存疑，当你开始思考这些问题时就会有收获。 虽然本书关注的是科研，但科研不过是生活的一部分，希望读者不要把自己限制在科研之中。看日出，也去看日落 ；上得了高山，也下得了盆地 ；能经历风雨，也能闲观虹霓……充分感受每一个过程中的冲突、 意外、美丑。科学只是一个视角，但人要有更广的视野。 最后给出本书的框架。 第 1 章介绍现代科研的知识背景与认识框架。 第 2 章介绍现代社会及现代科研中的趋势与问题。 第 3 章介绍科研思维。 第 4 章介绍实验。 第 5 章介绍数据分析。 第 6 章介绍文献管理。 第 7 章介绍学术生活。 第 8 章介绍离开学术界的就业途径。 本书中涉及的编程内容，均使用 R 语言展示并提供了相关代码。 致谢 在此特别感谢谢益辉博士开发了 bookdown 包， 没 有 基 于 R Markdown 的完整软件生态，这本书不会落地。 感谢知乎 @ 羲洁、张汇泉、@wogong 对书稿的校对，感谢中国科学院生态环境研究中心王瀛寰副教授对本书第 2 章所做的修改，感谢上海交通大学杜严勇副教授针对本书第 3 章给出的建议，特别感谢电子工 业出版社付睿与许艳老师对本书出版提供的帮助。此外，本书在成书过程中也得到了众多亲友与网友的帮助与支持，谢谢你们！ 本书大部分内容来自个人经验，因此一定会有疏漏与不足，恳请读者见谅！同时欢迎各位老师、同学批评指正！

第 1 章　现代科研 1 1.1　科学知识的五个层次 2 1.1.1　背景层 2 1.1.2　已知的已知层 3 1.1.3　已知的未知层 4 1.1.4　未知的已知层 4 1.1.5　未知的未知层 5 1.2　知识体系的构建 6 1.3　认知偏误 7 第 2 章　科研现状概览 11 2.1　现代社会 12 2.1.1　现代社会的形成 12 2.1.2　现代社会的结构 19 2.1.3　现代科研的定位 26 2.2　研究生教育 29 2.2.1　研究生蓄水池 29 2.2.2　毕业延期问题 33 2.2.3　学术职业路径 37 2.2.4　全栈科学家 40 2.2.5　论文八股化 42 2.3　可重复性危机 43 2.3.1　零假设显著性检验 43 2.3.2　规律性 52 2.3.3　可重复性研究 57 2.4　“掠夺性”期刊 59 2.5　公众科学 61 2.6　科普 62 第 3 章　思维工具 64 3.1　科学哲学 65 3.1.1　古希腊 66 3.1.2　中世纪 67 3.1.3　文艺复兴之后 68 3.1.4　逻辑实证主义 70 3.1.5　否证主义 71 3.1.6　历史主义 72 3.1.7　无政府主义 73 3.1.8　实用主义 74 3.1.9　其他 74 3.2　数学思维 75 3.3　统计思维 78 3.3.1　抽象 78 3.3.2　似然度 79 3.3.3　回归 80 3.3.4　因果 84 3.3.5　残差 96 3.4　模型思维 97 3.4.1　编程 97 3.4.2　决策模型 103 3.4.3　个体 - 整体模型 104 3.4.4　动力学模型 111 3.5　启发法 112 第 4 章　实验 115 4.1　思想实验 117 4.2　仿真实验 122 4.3　观察实验 123 4.4　控制实验 124 4.5　因素选择 125 4.6　效应指标 126 4.7　采样与样品预处理 128 4.8　预实验 129 4.9　质量保证 / 质量控制 136 第 5 章　数据处理 139 5.1　探索性数据分析 140 5.2　统计推断 145 5.3　线性模型 162 5.4　模型组合 167 5.5　计算方法 169 5.5.1　并行计算 169 5.5.2　容器技术 170 5.5.3　云 171 5.6　主成分分析 171 6 章　文献 179 6.1　文献管理 180 6.1.1　从无到有 180 6.1.2　从有到精 181 6.1.3　从精到用 183 6.2　文本挖掘 185 6.2.1　关键词 185 6.2.2　作者 192 6.3　全学科评价 193 6.4　荟萃分析 196 第 7 章　学术生活 199 7.1　学术道德与伦理 200 7.1.1　剽窃 200 7.1.2　文章挂名 201 7.1.3　双重发表 202 7.1.4　数据造假 202 7.1.5　有害研究实践 202 7.1.6　合规性 203 7.1.7　性骚扰 203 7.1.8　歧视 203 7.1.9　伦理 204 7.2　邮件 205 7.3　学术出版 206 7.3.1　期刊 / 论文 206 7.3.2　会议摘要 212 7.3.3　专著 213 7.3.4　专利 213 7.3.5　软件 214 7.4　学术会议 214 7.4.1　口头报告 214 7.4.2　海报报告 216 7.4.3　电梯报告 216 7.4.4　听报告 217 7.4.5　主持报告 217 7.5　审稿 217 7.6　学术合作 219 7.7　利益冲突 220 7.7.1　数据共享 220 7.7.2　社交网络 221 7.8　学术评价 221 7.9　课题组管理 223 7.9.1　课题组规章（示例） 223 7.9.2　实验室规章（示例） 226 7.9.3　项目管理 227 7.9.4　经费管理 230 7.9.5　心理辅导 232 7.10　讲课 233 7.10.1　了解学生如何学习 233 7.10.2　如何激励学生 233 7.10.3　评价学习 234 7.10.4　课程设计 234 7.10.5　互动学习 235 7.10.6　教学理念 235 第 8 章　就业 236 8.1　商业与学术 237 8.2　简历 238 8.3　人脉 239 8.4　面试 241 8.5　职场 243 8.6　职业 244 8.6.1　博士后 244 8.6.2　常任轨 245 8.6.3　非常任轨 245 8.6.4　非高等教育 246 8.6.5　科学顾问 246 8.6.6　科学传播 247 8.6.7　政府公务员 248 8.6.8　非营利组织与基金会 248 8.6.9　编辑 / 出版社 249 8.6.10　应用专家及销售 249 8.6.11　企业科研 / 药企 250 8.6.12　医药交流 250 8.6.13　咨询 250 8.6.14　金融 251 8.6.15　数据科学家 251 8.6.16　创业 252 附录 A 现代科研兵刃谱 253 附录 B 全栈科学家自测题 263 附录 C 科学问题 268