【论文与科研】相比起论文写作，为什么我们科研人员会更倾向于喜欢做实验呢？

问题背景：当下，我正全身心地投身于计算机视觉和深度学习这一充满挑战与机遇的领域研究工作。最近这段时间，我正处于一个关键的节点，忙着整理硕士阶段的最后一项研究成果。在这个漫长且繁琐的过程中，我时常会莫名地感到急躁不安，内心就像有一团乱麻，怎么理都理不清。毕竟，在过往的科研生涯中，我已经积累了好几篇期刊和会议论文的写作经验。在撰写短篇会议论文时，我基本还能保持相对平稳的心态，不会太过烦躁。虽说偶尔也会有那么一点儿小情绪，但总体来说还算能忍受，毕竟篇幅有限，涉及的内容相对集中，处理起来也相对简单一些。

然而，一旦面对需要处理大量实验数据的期刊论文，情况就截然不同了。我就总觉得有无数繁琐的事情像潮水一般向我涌来，需要我一点一点、慢慢去打磨。这些事情本身其实并不困难，大多都是一些细节上的处理和反复的核对工作。但我就是忍不住想摆烂，内心深处有个声音一直在说“不想干”。我向来不缺创新的想法，那些新奇的点子就像夜空中闪烁的星星，时不时地在我脑海中浮现。我也很享受像“炼丹”一样做实验的过程，在实验室里，我仿佛是一个掌控着神秘力量的魔法师，通过不断调整参数、优化模型，看着实验结果一点点地变好，那种成就感是无法用言语来形容的。可就是特别不喜欢写论文，从中文草稿开始，我就得字斟句酌，每一个用词、每一句话都要反复思考，生怕出现一点错误或表达不准确的地方。然后还要将其翻译成英文的各种版本，这不仅考验我的英语水平，还让我在语言转换的过程中耗费大量的精力。再到图表等数据的精心整理与可视化呈现，我得花费大量的时间去筛选数据、设计图表样式，确保它们能够清晰、准确地传达出实验结果。还有文章反复的修改与精心包装，每一次修改都像是在雕琢一件艺术品，要不断地打磨每一个细节，让它更加完美。这一系列流程就像一条漫长而又充满荆棘的道路，让我头疼不已。所以啊，我就特别想问问大家，从产生一个有价值的idea，到开展实验进行验证，再到最终撰写成论文，整个流程究竟是怎样的？大家在各个阶段又处于怎样的状态？是像我一样时而兴奋时而焦虑，还是能够保持一种平稳、专注的心态呢？又是如何具体执行每一步操作的呢？是有着一套严谨的计划，还是根据实际情况灵活调整呢？我希望能学习一下各位科研大佬的科研流程是怎样的，从中汲取一些宝贵的经验，同时也能反思一下是不是自己的流程范式存在什么问题，导致我在论文写作阶段如此痛苦。

这真是一个非常有意思的问题，说实话，它一下子让我想起了自己早期科研时的状态。

当时啊，我有几件特别喜欢做的事情。我热衷于拿现有的方法作为baseline来进行测试，就像一个严格的评委，专门去探寻这些方法在哪些边缘情况（edge cases）上表现得还不够理想。说白了，就是喜欢挑别人的刺，看看这些方法还存在哪些不足。在这个过程中，我会不断尝试各种不同的测试场景，记录下每一个细节，然后仔细分析这些方法在特定情况下的表现。其次呢，我特别喜欢写代码、改代码，直到成功调通为止。每一次看到代码成功运行，那种喜悦就像解开了一道难题。尤其是把代码里的注释和变量名都整理得规规整整，并且不断地进行调优。我会花费大量的时间去优化代码的结构，提高它的运行效率，让代码变得更加简洁、易读。我就喜欢这种随着实验不断迭代，工作一步一步变得充实起来的感觉。每一次实验的改进，每一次代码的优化，都让我觉得自己离目标又近了一步，那种成就感是无法言喻的。

但是呢，当时我也遇到了类似的问题，就是一旦开始论文写作，就感觉抓耳挠腮，心里烦躁得不行。当时阻碍我喜欢上写作的，主要有两个方面的原因。其一，我觉得每次写作都需要把之前零零散散的实验结果重新总结一遍，并且从中提炼出潜在的规律。这一步其实也是为论文的故事讲述（storytelling）做铺垫的。然而，每每在提炼的过程中，我都会发现新的逻辑漏洞。原本以为已经梳理得很清晰的结果，在深入分析时却会发现一些前后矛盾或者不完整的地方。到最后，就形成了一种捉襟见肘、拆东墙补西墙的窘迫感觉。就好像在搭建一座大厦，却发现地基不稳，需要不断地去修补和完善。其二，我觉得写文章的过程实在是太枯燥了。用LaTeX code进行编程的过程非常繁琐，每一个命令、每一个格式都需要精确无误，尤其是使用vspace等命令来调整排版的时候，简直让人头疼不已。我需要不断地调整参数，反复预览效果，才能让文章看起来更加美观、专业。相比之下，正常的实验代码迭代就像是一种养成游戏，充满了趣味。在实验过程中，我可以不断地尝试新的方法、新的思路，看到实验结果一点点变好，就像看着自己的角色在游戏中不断升级一样。而论文写作则完全没有这种感觉，它更像是一项艰巨的任务，需要我投入大量的精力和耐心去完成。

后来啊，随着我自己的科研水平有了进一步的提升，并且在和许多优秀的合作者一起共事之后，我才发现自己当初的想法是多么幼稚。

其实啊，写文章本身就是一种更加宏观的高级思维活动，它对逻辑性有着更高的要求。一篇好的论文需要有一个清晰、连贯的逻辑框架，每一个观点都需要有充分的论据来支持。同时，还需要对大量的信息进行提炼、整合，并且以美观的形式呈现出来。从实验数据的筛选到论文结构的搭建，从文字的表述到图表的搭配，每一个环节都需要精心设计。而相比之下，实验本身的性质就决定了它更偏向于技术层面，属于更底层的工作。实验主要是通过具体的方法和技术手段来获取数据、验证想法，它更注重的是实际操作和结果呈现。实验本身并没有错，写文章本身也没有错，只是我们在组织这个课题的逻辑顺序上出现了问题。我们在开展实验时，可能更多地关注了技术细节和实验结果，而忽略了将这些结果串联起来，形成一个完整的故事。这就导致了最终呈现出来的效果是“结果驱动”的，而不是“动机驱动”的。

“结果驱动”的最大问题就在于，我们做这个实验的动机很大程度上是建立在不完整的调研结果之上的。在课题初期，我们可能只是简单地查阅了一些文献，对相关领域的研究有了一个初步的了解，然后就匆匆开始了实验。这样的一个大前提，会让我们在课题的推进过程中屡屡遭遇挫折，不断“屡战屡败”。因为我们没有充分考虑到实验过程中可能遇到的各种问题和挑战，当出现意外情况时，就会感到手足无措。直到最后到了写作的时候，我们才不得不又花费很多额外的精力去完善整个故事线。我们需要重新梳理实验过程，补充缺失的环节，调整逻辑结构，让论文看起来更加合理、完整。

而所谓“动机驱动”，本质上就是我们的脑海里先有一个完整的逻辑链条。在开展课题之前，我们需要进行充分的调研，明确研究的目的和意义，确定研究的方法和步骤，形成一个清晰的研究框架。然后，在课题推进的过程中，我们再去不断完善这个结构。根据实验的进展和新的发现，及时调整研究方向和方法，确保整个研究过程始终围绕着一个核心目标进行。这样一来，到开始写作的时候，我们的逻辑链条依然是完善的，也就不必再额外花费精力去完善它了。我们可以更加流畅地将研究成果呈现出来，让读者能够清晰地理解我们的研究思路和价值。

反过来讲，这种做课题的方法要求我们在调研阶段必须足够充分。我们不能仅仅满足于了解一些表面的信息，而要深入挖掘相关领域的研究现状和发展趋势，找出研究的空白点和突破点。只有这样，整个故事讲述（storytelling）的逻辑才是真正行得通的、能够站稳脚跟的。那么在一开始的调研过程中，就不能仅仅测试几个边缘情况那么轻松了。我们需要广泛阅读文献，与同行进行交流，甚至进行一些初步的探索性实验，以确保我们的研究具有坚实的基础。我们时常会经历“原本假设的动机在看过某一篇论文之后被推翻”这样的情况。这是因为科研是一个不断发展和进步的过程，新的研究成果不断涌现，可能会颠覆我们原有的认知。不过呢，随着科研经历的不断增长，包括自己对于一些领域经验的不断积累和加深，这样的现象还是很容易化解的。我们会逐渐学会如何从新的研究中汲取有益的信息，调整自己的研究方向和方法，使研究更加符合科学发展的趋势。