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近期，我將在這個公號發一些文章，和大家聊聊關於傳播研究方面的一些感受。這些感受，來自於我在長期的學術期刊編輯工作過程中的思考。
因為是聊天性質，因此我就想起什麼問題了，就在此和大家聊聊，也不一定有系統性，不一定有深入思考，更多的是有感而發。請大家理解。
此外，有話則長，無話則短，不拼湊空話套話，免得耽誤大家的時間。也儘量說得明白一些，才符合這個「龍門陣」的風格。如何讓學術表達儘可能地好懂，甚至有趣，這實在是應該引起注意的問題。
大家有什麼要與我溝通的，可在文後私信留言；或者建議我聊什麼話題，也可以在文後私信留言。
我主要圍繞兩個方面進行，即研究問題與研究方法，我將其稱為問題意識與方法意識。它們也是我長期以來呼籲重視的兩個方面。我一直認為百分之七八十以上的研究者在這兩個方面有所欠缺，這並不是誇張的說法，甚至可能比較保守了。從投稿中可以明顯地感受到這個狀況。
學術研究總是從提出問題開始的，那麼就首先從問題意識開始聊。這方面的情況也不樂觀，大多數的投稿並沒有提出有什麼價值的問題，即使作了大量的工作，最後基本上沒有意義。
其實，不少的文章做得很辛苦，我在自己即將出版的一本小冊子中進行了一項調查，對投向《新聞界》的200篇未採用文章作過統計，平均字數都在11000-12000之間，可見前功盡棄還是挺可惜的。其中不少文章就是因為沒有提出有價值的研究問題。
我們經常聽到人強調「問題意識」，可以說都被要求強化「問題意識」，但是並沒有多少人深究「問題意識」到底是什麼，因此這種強調其實是口號式的，是人人都可以說的，卻解決不了實際問題。那麼多的研究者缺乏問題意識，不就表明這種空洞口號的無用嗎？
所以，我們要對問題意識這個概念本身有確切的認識。所謂問題意識，我把它理解為「提出有學術研究價值問題的意識」。因此，理解問題意識不但要理解「問題」的含義，而且要理解「學術研究價值」的含義。可以從三個逐漸深入的層次入手理解。
第一個層次，學術研究的「問題」是一個疑問。在漢語中，「問題」的常見語義，一是指有待解決的疑問，二是指存在的不足或困難，「問題意識」中「問題」的含義是前者，是需要去解答或回答的疑問。亞里士多德說：「古今來人們開始哲理探索，都應起於對自然萬物的驚異。」[1]「驚異」就是好奇心，就是疑問。那時候哲學就是所有的學術，因此古代哲學家就認為學術研究是從疑問開始的。如果沒有疑問，沒有好奇心，沒有懷疑精神，能夠進行學術研究嗎？比如有的歷史研究投稿，僅僅是對已知史料的重新敘述，就只是敘述而無疑問。
第二個層次，「學術研究價值」中的「學術」二字表明研究問題是一個理論疑問。這是它區別於非學術文章的一個重要方面。如果提出的不是學術疑問，而是關於日常生活的疑問，或者關於操作性的疑問，比如「你今天作了幾次核酸」「如何推動媒體融合工作」之類，都不具有理論意義。不是說這些疑問本身沒有意義，而是說它們不具有理論意義，是日常生活疑問或具體操作疑問等。相當多投稿提出的是操作性問題，就沒有理論研究價值。
第三個層次，「學術研究價值」中的「研究價值」表明研究問題是一個能夠推動創新的理論疑問。理論方面的疑問很多，我不知道的知識不等於沒有人已經研究出來了，那些已經知道的知識就不需要再去研究了，否則就是重複研究。如果提出一個問題，費了很大的勁，得出的結論和原來的研究一樣，不會有多大的理論意義。認識論學者林定夷[2]把已經研究得到的知識稱為「學習性問題」，而把有待研究的知識稱為「研究性問題」，學者要做的事情，就是提出研究性問題，獲得創新性知識。然而，相當多的投稿是重複性問題，意義不大。
總之，對研究問題的理解，可以循着「疑問—理論疑問—推動創新的理論疑問」這麼一個路徑理解，判斷自己是否提出了一個有研究價值的問題。如果沒有提出理論創新意義的問題，就意味着研究問題不能確立，或者叫不具有研究合法性。它就是所謂的「缺乏問題意識」。
今天開個頭，算是這個系列的引子。從下次開始，逐個具體問題地深入。

[1]亞里士多德.形而上學[M].吳壽彭，譯.北京：商務印書館，2020:5-6.

[2]林定夷.科學中問題的結構與問題邏輯[J].哲學研究，1988（05）:32-38.

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青記獨家丨智媒時代的輿論素養及其養成

10月5日
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秋高氣爽，新疆博湖縣烏蘭再格森村的番茄田中，一片火紅望不到頭——熟透的番茄，就等着採摘了。

博湖縣烏蘭再格森鄉烏蘭再格森村志願服務隊幫助村民採摘番茄（央廣網發 胡侍琦 攝）

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近年，機器學習這個詞越來越頻繁的進入大家的視野。作為一個時髦的工具，機器學習似乎無所不能，下圍棋？用機器學習！解蛋白？用機器學習！開發材料？用機器學習！

化學學科長期以來主要依賴實驗與計算這兩個手段，機器學習的到來使得它多了一種研究方式。目前看來，機器學習在化學與材料領域應用越來越多，相關的文章發表量也逐年增長，這也使得更多的傳統化學工作者開始關注這一新的研究工具。

化學與材料科學研究的四個範式
機器學習在材料科學領域的應用中最吸引人的是新材料的研發。機器學習是一種數據處理的方法，隨着計算機計算能力與大批量實驗開展能力的提升，材料學相關數據庫的數據量也越來越多。數據庫使用、數據庫與高通量篩選結合、與機器學習的結合也開始進入研究的高速發展期。
材料科學的數據日益增多

與機器學習、數據庫在材料科學領域的火熱與迅猛發展相比，機器學習在材料科學的研究資料卻相對匱乏。機器學習屬於數學與計算機科學領域的交叉學科，與化學本身關係不大，這就造成了「懂化學的不懂機器學習，懂機器學習的不懂化學」的尷尬情形。機器學習與材料還有很多研究空白，可探索區域很多，而很多材料科學的研究者們卻因數學與編程對機器學習望而卻步。

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國衛辦醫函〔2022〕330號

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10月4日0時至24時，新增3例本土確診病例（含1例10月3日診斷的無症狀感染者轉確診病例，其中2例已通報）和1例無症狀感染者，無新增疑似病例；新增5例境外輸入確診病例和4例無症狀感染者，無新增疑似病例。治癒出院8例，解除醫學觀察的無症狀感染者10例。

本土病例：

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每日一書

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