如何读论文

今日Shan Zhao老师跟我们分享了“如何读论文”，的确关于如何写论文，做Presentation等的小贴士在网络上很多，关于读论文的方法，尤其是理论论文的方法好像并不是很多，大抵散落在牛人的回忆录里，比如UCSD的Sobel教授，MIT的Holmstrong教授等。

 

记得我们在珠海组织讨论班的时候，大家普遍遇到的问题也是如何更好地消化一篇paper，因为如果选择学术为人生的志业的话，我猜想大部分的时间就是读各种各样的论文，因此还是非常有必要考虑这个问题。从本科开始到如今，我回想自己，应该读了几百篇论文了，可是如今回忆起来，所剩无几，最大的问题还是没有及时做笔记。读论文做笔记，还是一个非常好的习惯，以前跟秋水兄一起学习的时候，我们就倡导读完论文做笔记，整理出来留给学弟学妹。如今这项工作也没有继续，不过随意浏览，发现几个做笔记很不错的经济学家，如LSE的Greg Fisher教授，Michigan大学的David Albouy，猜想应该都是非常不错的好老师。

 

“好记性不如烂笔头”，找一个文件夹，分几个类，针对最近自己感兴趣的主题，读此topic下的相关论文，勤记笔记，最新的放在最开始的目录里，随身携带，随时翻阅，顺便也读读后几个目录，回忆下融会贯通，从而催生自己的研究想法。对于理论论文，记下的要点：

1)                Motivation：有两个路子，一个是看了introduction之后，自己先尝试着对文中所描述的现实，来一番formalization下；另外一个例子，就是自己啃完model之后，再来审视作者的motivation，有时model非常有趣，但并不一定能够解释motivation中所描述的现象，于是就可以套利，利用此有趣的model修改后去解释其他更适合的经济现象。

2)                Results:主要记下idea，重要的是intuition，看看文中的trade-off是什么，有时候文章能不能发表关键是idea或者intuition非常精彩，这样model丑陋点也没关系；有时还需要留心文中所涉及到的证明的trick，有时用到的数学不难,但想不到就是折腾死人，可能就只是不等式的变化，凑出个东东来，问题就好办了，这个可能是个经验的问题，所以平时要注意留心。

3)                Feature:一般此model区别于彼model，主要我们需抓住的是key assumption，修改其中的key assumption，结果就可能两样了。

4)                Extension/contribution:这一点也很重要，也许很多文章就可能在作者的future work下开展下去，记得我们看了Yan Chen教授的关于择校的试验论文，发现很多人不选择各自的dominant strategy，Yan Chen教授提到education，好像没人做过，那么我们做一下，也许就能做出有趣的结果，所以作者提到的future work，以及自己想到的extension，也许是个不错的尝试。

5)                Writing:对于中国学生，地道的学术论文的写作还是相对处于劣势，所以在做笔记的时候，有时候也可以记下非常精彩的转折语句，讨论的语句，这一点既实用也非常重要。

 

     当然以上提到的只是理论的论文阅读技巧，对于实验类论文应该也差不多。上次去参加暑期班，我觉得在Nagel,Heike教授学到很多，其实做实验，更加要留心做实验的技巧，只有在大量的阅读的基础上，你才会知道在某类实验中，“行业标准”是什么，你要尝试新的实验设计，优点在哪里；当然现在分析数据的方法也要处处留心。最近读了Bandiera, Barankay and Rasul等人的系列研究，我发现identification strategy非常重要，而且触类旁通，最近参加Job他们组织的Workshop，其中的Acemoglu，“The rise of Europe”，记得大三的时候，图书馆新近这期的AER时，觉得跟Property right有关，就翻过这篇论文，当时觉得没读懂，只是知道个大意，现在你在用Bandiera的试验思想去思考，也就那么一回事，读起来有趣多了，呵呵。

 

    勤读论文，勤记笔记，希望做个有趣的研究！

 

 

原文地址：http://shleifer.spaces.live.com/blog/cns!4ACD1C3C998E96AE!404.entry

对于初次进入一个领域的新手，必须阅读大量的文献，才能把握本领域的动态和方向。
应当重视阅读文献的数量，积累多了，自然就由量变发展为质变了！

1.由点到面。

选好方向，由一点出发检索较全的文献

查看近期20篇左右，不必在意三年前的论文

学习别人是怎么发现解决问题的。知道目前对这个问题的共同看法，和分歧。

然后，得知该领域的权威（根据论文引用次数、启发性等）拜读之。

2.由杂到精。

对于感兴趣的领域，追踪权威专家的动态及文章，培养个人的学术修养。对于高质量高水平的期刊，定期浏览。

3.好记性不如烂笔头。

4.下载的文献，根据其内容方向分门别类。

5.天天学习。文献天天有。

【MIT人工智能AI实验室总结】
阅读论文可分为三个阶段：

第一阶段是通过摘要看论文中是否有感兴趣的东西及创新点。内容目录（the table of contents）、结论（conclusion）和简介（introduction）是三个重点。

在第二阶段，要找出论文真正具有内容的部分。寻找自己感兴趣的亮点。

最后，如果觉得该论文确实有价值，返回去通篇精读。　读论文时要牢记一个问题，“我应该如何利用该论文？”“真的像作者宣称的那样么？”“如果……会发生什么？”。理解论文得到了什么结论并不等同于理解了该论文。理解论文，就要了解论文的目的，作者所作的选择（很多都是隐含的），假设和形式化是否可行，论文指出了怎样的方向，论文所涉及领域都有哪些问题，作者的研究中持续出现的难点模式是什么，论文所表达的策略观点是什么，诸如此类。

 

1.多数文章看摘要，少数文章看全文
真正有用的全文并不多，过分追求全文是浪费，不可走极端。当然只看摘要也是不对的。

2.集中时间看文献
集中时间看更容易联系起来，形成整体印象。
3.做好记录和标记
pdf 或html 格式的文献，可以用编辑器标亮或改变文字颜色。

4.准备引用的文章要亲自看过。
5.注意文章的参考价值。
刊物的影响因子、文章的被引次数能反映文章的参考价值。但要注意引用这篇文章的其它文章是如何评价这篇文章的：支持还是反对，补充还是纠错。