浙江
關注公眾號，西風的羅盤，方能閱讀正文《財富大洗牌，我該選擇，還是努力？》
那天我講選擇與努力的第四個話題時，有個讀者留言問我說：
他發現在高校里面，也普遍存在管殺不管埋這件事。
有些學生就是能夠很容易的完成讀研讀博的論文，高產似母豬，而有些學生呢，就很艱難，動輒被延畢。
同樣，有些老師發論文的速度平攤下來簡直是每周一篇，十年能發幾百篇，各種獎拿到手軟。
而有些老師呢，一把年紀了，副字都去不掉。
所以他想問問我，他能夠理解管殺不管埋，但他不理解，是怎么個殺法，咋就能庖丁解牛，殺這么順溜？
首先，你講的這個，我們把話題，限定在國外。咱們討論國外的高校。
我知道國內有些相關的熱搜，但是我今天定個規矩，不討論，不討論，不討論。
我們只聊國外。
那么國外的高校確實有你講的這些個現象，這一點，全球人盡皆知。
如果我們要去分析，我認為，這里面有三個重點，導致了你說的，為啥有些人論文高產如母豬，有些人非常艱難。
第一個重點，你選擇的課題，不要完全貼牢你導師的研究重點。
完全貼牢的情況下，這個學生確實很難畢業，為啥呢？因為在這個領域里，導師太懂了，你但凡想糊弄，一眼假。
我們有很多學生是很天真的，他以為自己的課題完全貼牢導師的主要研究方向，會獲得最深入的指導，會更有利于畢業。
實際上，你換個角度想一想，完全貼牢，意味著什么？
意味著你真的得在短短幾年中，做出一點突破，否則你的論文，在導師眼里是透明的。
你想糊弄，他一眼假，那他就會覺得，你是故意往他臉上貼屎，他就會給你打回去，于是你也就延畢了。
所以，選課題，是有講究的，你最好選一個符合他指導范圍的大類，但是對他而言，是陌生的領域。
他本人不能懂，而且最好你們學院其他教授，也不懂。
這樣做的好處有兩條。
第一條，你的導師也好，同門的師叔們也罷，都沒有辦法在短時間內判斷你到底寫的啥玩意兒。
你要知道，大家的時間都是很貴的，導師們不會真的花時間去研究你的內容，如果一眼看不明白，他們下意識的就會裝明白。
這是大部分專家的天性，當然，我是指老外。
專家是不愿意承認自己不懂的，如果不懂，就會裝懂。
那么你想想看，這種裝懂，實際上反而成了你的背書，成了你的保護色。
你的論文本來在瞎掰，他一裝懂，好嘛，成真的了。
第二條，任何企業都是想要拓展新業務，新產品線的，導師也一樣。
你不能把導師想象成一個人，你要把他想成一家公司。
作為導師，他也想要拓展新的研究方向，他巴不得手底下有碩博士，愿意去做這個開拓者。
萬一你成了呢？他是不是多一個招生的方向？
所以，脫離他原本的主要研究方向，他是樂見其成的。
第二個重點，你選擇的課題，最好驗證成本高一些。
你比如，那種搞理論突破的，就很難發論文。
因為評委們是真的靠推導，就能驗證你的結論是否符合。
但有些論文相對就好發得多，什么論文呢？
需要花錢驗證，或者需要花時間驗證。
你的論文，啥成本都不要，一張紙推導幾個公式就能證偽，那你當然不容易通過。
而且就算通過了，隱患也很大。
萬一被一些什么網紅，用統計學的方式分析你的數據，分析出毛病，再給你掛網上公開審判，回頭，不還是要承擔后果的么？
所以，如果你的數據需要花一定的成本，那較真者就會大幅度減少。
因為經費有限，要評的論文那么多，個個都耗費巨資去驗證一遍，花不起。
同理，你的論文就算主要靠數據不靠公式證明，你的數據3小時就能跑出來，難免較真者多。
可如果需要跑三個月，才能拿到數據對比呢？
誰會真的在你身上花三個月驗證你一篇論文？
所以，論文的驗證成本很重要，提高時間成本，金錢成本，會容易通過得多。
第三個重點，你選擇的課題，最好沒有商業價值。
也就是說，一開始你就最好奔著沒有商業價值的方向去搞。
因為一旦有商業價值，同行者就變多了，你早晚會穿幫的，俗稱人家會嘗試花代價復現你探過的路。
但沒有商業價值呢？純paper呢？就會被束之高閣。
你去觀察這個世界上，大部分論文，其實都是按照我講的上面三個原則構建出來的。
否則真要是處處較真，事事較真，哪那么多碩博士還能畢業呢？
也就是說，這個游戲原本就是讓你選擇一個沒人去，也不值得去的地方，自言自語說，你發現了新大陸。
只要你不讓你的導師承擔責任，他是樂見其成的。
你別搞一眼假，在你導師的地盤上宣稱你發現了新大陸，那將來穿幫后他是要背鍋的，這種情況下，他當然會讓你延畢。
但只要他能撇清責任，哪怕他心知肚明，他也不會阻攔。
所以，你把我那天第四個話題里講的管殺不管埋，平移到發論文這件事上。
你問我，為啥有些人能管殺之后，還能順利脫身，就是這個原因。
你不要自以為是的想當然，你怎么想的不重要，大數據顯示出來的，才重要。
把天下的論文調出來，大數據分析下，看看是不是我說的這樣。
選擇沒有商業化的價值，選擇和自己的導師做一點偏離，選擇提升驗證成本。
如果很多都是這樣，那就說明，這本就是最短路徑。
這就是為啥有些人幾年憋不出一篇論文，有人你沒見他花幾個月， 就達到學位要求了。
因為后者，早就用大數據，把那條成本最小的路徑，給挖掘出來了。
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