阳志平的网志

如何学习科学：开放科学工具箱

2012-04-20T00:00:00-07:00

本文尝试谈谈对开放科学的理解以及整理部分参考线索。

前言：开放科学时代的到来
Q1：理解科学
Q2：开放科学是什么
Q3: 如何获取高质量文献
Q4: 如何高效管理文献
Q5: 如何评价文献质量
Q6: 如何获取并共享高质量数据
Q7: 如何输出开放科学成果
Q8：如何以开放学习的方式学习科学
开放科学工具箱学科模版

前言：开放科学时代的到来

作为普通人，你能想象：

你也能加入到搜索外星人的行动中去？
玩游戏，却是在帮助科学家解决重大问题，成果发表在《自然》这样的顶级刊物上？
你的微博随机散漫的情绪，却成为行为科学家建立模型，剖析人类情绪周期规律的来源？

作为研究者，你能想象:

索取论文不再受到学校图书馆IP地址的限制；
来自全世界的研究者按照某种规格共同挑战数学难题或者共享人格数据；
阅读文献的过程不再孤军奋战，可以清晰地了解到全世界同行在读什么文献。

随着人类族群整体步入集体智慧新时代之后，这一切来的速度比人们想象的更快。以下这张图是来自SetiLive外星智慧搜索项目的网站截图，截止今天，已经有5万多人边玩边加入搜索外星智慧的旅途。

如同TonyYet所写：未来已经来临，只是还未惠及所有人。类似于Harold Varmus这样的先行者们开创潮流；Michael Nielsen 这样的分析者发现、总结并放大趋势；你呢？是假装山不在那里；还是加入进来，慢慢地来享受从山坡到巅峰的风景？

Q1：理解科学

谈论开放科学，首先必须理解科学的本质。

模式战胜随机

在各种俗世纷争中，常有人逼你站队。在众人均信奉的神、传奇、公知与常识、科学之间。我的站队是，我是无神论者，无论人造的还是历史的，一律不相信。中国历史告诉我们，儒家有士，但是帝国从来没有处在主流位置的公知。群而不党、批判性思维训练（真正的）与不贪财，这三点，哪些公知能做到十年如一日？在科学领域，神仅存在于那些终极问题之上，是唯一与俗世利益无关的神。放大时间周期来看，你容易发现因为利益结党；因为情绪盲从；因为贪财放弃自由思想的公知，但是，你能想象科学会这样吗？

按照欧洲社会心理学之父莫斯科维奇的观点，社会心理学就是一种关于常识世界、思想社会或者共识宇宙的科学。某种意义上，常识也是科学的一部分。问题得以简化，在神、传奇、公知与常识、科学这种对立之间，能被大时间周期证明的智者常选择科学。为什么？

从人类进化角度来说，选择理性、科学与逻辑，至少，你胜出的概率更大。因为它是用模式、概率、规律来战胜随机性。好的科学原理无不以遵从数学美原理为荣，它们从各个侧面，逼近人类大脑记忆本质，并深深铭刻在诸如书本这样的人类记忆共同体之内，得以被人们理解、运用并与随机化的世界沟通。

定义、验证与质疑

人们误解科学，常在于将实证看做其唯一，但它的本质是定义、验证与质疑。无论魔法世界还是修真世界，都存在一个基本准则：对事物进行定义并选取衡定标准，然后记录它，让实践碰撞它，最终促进新的诞生，这是真理之道。定义、验证与质疑，是为科学三部曲。

拿理性作为例子。反科学主义者常说人是非理性的，以此来贬低科学的价值。但科学的做法是，在理性的基础之上，又定义了人类行为的“有限理性”，比如先后研究它们荣获诺贝尔奖的心理学家、管理学家、计算机科学家西蒙与认知心理学家卡尼曼，这就是科学的做法。

西蒙与卡尼曼开展或者实证或者非实证的研究，验证了一些想法，这些想法慢慢归结于精炼的，能被进化周期中，较笨的那部分人脑记忆的东西，启发人们的现实生活，变成一种莫斯科维奇所说的生活常识。定义是反驳对事物的不可知论，验证则反驳的是科学离现实太远的指责，也就是传统意义上的科学无用论。人们常常忘记的是，离现实很远的研究离进化周期并不一定远。

质疑则是科学最大的贡献，在现代科学范式之下，通过术语、公理、逻辑、文献引用、同行评审、写作格式约定等手段，建立了一个性价比较高的、容易沟通的知识良性循环体系。在这点上，反科学主义者的民主份子，却没有意识到，这种体系的平等与民主远胜于政治领域的效率。在Web2.0诞生之前，实际上，科学写作、文献引用、格式约定，已经建立了一种类似于Web2.0的集体智慧进化。内隐的人类智慧从此通过科学外行指责的八股文，得以问之于世，并在一个无关名利、地位的较公平平台上予以讨论。所以，我们能够很自然地看到借助于文献引用的规律诞生的Google，我们更能在复杂网络研究中，看到Google 的PageRank算法。今天这个时代，除了大自然的山川地理网络与人类自身的基因神经网络，为数不多的时间跨度达到百年以上，卷入人类达到千万级别的复杂网络，总是少不了文献引用网络。如果说书本代表了人类的记忆共同体，文献则代表了人类记忆中偏模式规律的那部分记忆。

Q2: 开放科学是什么

为什么要谈论“开放科学”(Open Science)？

科学的反科学

开放是动词，意味着存在着对科学的封闭动作，它们是哪些？如何阻碍了人类卓越智慧的诞生？开放是名词，同样意味着存在一种封闭的科学，它们有什么缺点？又是如何违背了科学的本质？为什么，在上个世纪，甚至更早年代，开放科学并不成为热门话题？

是这些，也不仅仅限于这些，在阻碍了科学的发展。

培养机制：年轻科学家培养周期日益漫长，做的课题不少离人们现实生活较远，也谈不上什么离进化周期近与创新；
供求机制：不是每个领域需要那么多科学家，在一些科学领域，博士、博后也开始成为廉价劳动力，部分老资格的科学家拥有极其丰盛的资源，霸占着位置却不干创新的活；
期刊垄断：几大垄断科技期刊集团，低成本获取到科学家的学术论文，反过来以高价卖给科学家所在机构；
科学普及：在科学与现实生活中，鸿沟日深。不少科学工作者离开自己狭小的专业领域，对现实生活失去科学精神的解释力，信奉星座等，拥有科学知识日益不等于拥有科学精神；
封闭数据：利用人类公共资源获取的数据却成为每个实验室的私有财富，数据仅报告显著性数据，那些，可能启发下一个大智慧的非显著性数据被扔进废纸篓；
美的丧失：人们对科学失去鉴赏力，普通大众甚至专业领域的研究者们也难以评价什么是美的、好的、有益的、容易跨越时空，流传百年，有益人类进化的科学作品。

开放科学的主要元素

基于以上不满，在早年学术协作与开放期刊发表传统之上，借助于互联网、开源软件传统，越来越多科学家加入“开放科学”(Open Science)阵营，在科学知识的学习、传播、数据产生与获取、研究发表等诸多层面，采取了一些与传统不一样的做法，这股潮流，日益浩大，并成为运动。具体而言，每位“开放科学“理念或者运动的信奉者、参与者与领导者，坚持并发展其中的部分或者全部理念：

文献：以开放获取期刊为荣，尝试逐步放弃不支持开放获取的期刊，并相信同行的分享更胜于封闭的阅读；
数据：借助于互联网，通过众包的方式，开展大众参与进来的研究，获取真实地大样本数据，并主动将自己的数据以开放数据协议发布出来；
成果：除了在开放获取期刊或传统学术期刊上发表论文之外，更抛弃传统专利等做法，采取更开放的创新者专利协议、开放数据协议、知识共享协议，在研究过程中，广泛借助于开源软件，并开发各类开源软件，发布出去，让大众参与进来。
传播：让科学与大众更近，并踊跃参与各类开放性课程、开放性学习。

Q3: 如何获取高质量文献

如何免费获取期刊全文：开放获取期刊

目前，学术期刊出版方式逐步发生变革。开放获取期刊 (Open Access，简称OA)开始流行。什么是开放获取期刊 (Open Access，简称OA)？它仍然坚持了学术期刊的同行评审原则，但是所有文章均能免费获取全文。

近些年，开放获取期刊增长速度极快，并且已经增加了不少高引用、高质量的刊物：

截止今天，开放获取期刊门户网站DOAJ网站已经收录大量期刊，美国以1360本刊物位居第一，大陆以33本刊物排在42位。

以下为开放获取期刊重要链接：

DOAJ网站收集了所有学科，支持OA的期刊。部分期刊还可免费发布论文。在我关注的心理学领域已有157本期刊。
PLoS：已多次推荐。与心理学相关的主要是物理学尤其是复杂网络、计算机科学中的有关研究。
frontiersin：含神经、认知、心理学等。
Hindawi: 为数不多的，以开放获取期刊出版为业务的商业期刊出版机构。

同样，部分国内期刊与研究机构也支持开放获取，并整理了相应目录：

高质量文献源

除了开放获取期刊提供的文献源之外，同样，还存在大量高质量文献源。例如：BibDesk内置的文献数据源质量都不错，它们分别是：

Google Scholar
ACM
CiteULike
HubMed
INSPIRE
arXiv：开放获取期刊的先行者，论文侧重物理、数学与计算机领域。
IACR (Cryptology)
MAS：微软学术搜索。

首选为Google Scholar。记得在Google学术偏好设置中，修改文献导出格式，比如Endnote格式，如下图所示：

那么，就会在你的Google学术检索结果多出一条导出链接。以social network analysis 作为关键词，检索2010年以来的论文，结果如下图所示：

我们会发现，社会网络分析领域，2010年以来，Pajek这本书引用率较高，然后在豆瓣中，搜索，又可以发现一个开放科学的典型例子，一位非网络分析领域的医学研究者已经自发翻译了这本书，并即将在今年年中出版。

作为参考文献引用，直接点击“Import into EndNote”并导入即可。如果经常性导入文献较多，还可以借助于浏览器脚本等撰写自动化脚本。

除了以上文献源之外，还可以在BibDesk内置的商业订阅文献库、Endnote的在线商业数据库找到你所在领域的研究数据库。在心理学领域，本人常使用以下2个商业文献数据库：

学术会议、讲义、基金等共享网站

videolectures：众多高质量，包括诺奖得主参与的学术会议视频、ppt合集。
iamresearcher：你可以将它理解为一个基于学术文献、学术会议的SNS。
researchgate：科学家社交网站。
conferencealerts：学术会议订阅。
slideside：老牌，还要介绍吗？我的多数可以公开的ppt都放在这里。
COS：超过33亿美元的基金申请记录查询与跟踪。

Q4: 如何高效管理文献

新兴文献管理软件与共享网站

借助于Web2.0技术，部分年轻科学家开始广泛参与到各类Web2.0文献协作网站，分享读过的文献：

支持部分全文下载，以参考文献为核心，研究者相互协作的mendeley。
citeulike：它是LaTex配套的文献管理软件，当然，也可独立使用的BibDesk内置的文献管理网站之一。
Zotero：以浏览器为基础的文献管理工具，目前已经支持chrome、firefox等多个浏览器。当你在各大文献数据库，读到好文献的时候，轻轻一按浏览器按钮，它就自动分析格式并保存在线数据库中。

以上三个网站，都是有相应配套文献管理软件的，并且天然以互联网为基础，支持Web2.0性质的文献共享、文献自动发现。

老牌文献管理软件

提到文献管理软件，不得不提到老牌的EndNote与老友创业团队开发的、国内市场占有率名列前茅的NoteExpress。国内外不少研究者仍然使用这类老牌文献管理软件，如何共享文献？

在EndNote 中，一个较好的习惯是，写完论文之后，借助于它的Export Traveling Library功能，将每篇论文的参考文献导出为一个新的Endnote文献管理库，如下图所示：

然后将该文件，共享给有关同事或者课题组成员，或者直接放在互联网上提供下载。与配套论文，尤其是文献综述、博士论文、经典文献共同阅读，非常容易了解该具体课题领域的研究进展，并通过在EndNote 对文献的年份、期刊、作者的排序与进一步检索，发现一些更本质的规律。

遗憾的是，老友的NoteExpress很容易做到不是论文层级而是整个数据库层级的共享，但目前没有针对每篇论文，自动汇集这篇论文中的参考文献，并可将其导出为新数据库的功能。

Q5:如何评价文献质量

如何拜对庙？

科学理论的繁复与传播体系的利益导向，在学习科学时，容易入错门，拜错庙。真传一篇论文即可，却常被忽悠十年甚至一辈子。朝问道，道在哪里？道在定义、验证与质疑的科学三部曲之中。请格外注意：

好的庙除了香火旺盛与学术大神之外，更具备一个重要特质：学徒们独立开宗立派，而不是依赖它吃饭，因为强迫学徒掌握某学问与掌握科学精神的大神是两类，让你以他为师与以模式、规律为师的也是两类。
哲学、文化并不重要。在现代科学体系之中，较烦某些人的废话，什么哲学，什么中国文化，什么易经。一旦看到哪个西方著名心理学家号称对中国文化喜爱，就上赶着来宣传。哲学、中国文化是很博大精深，但是现状是中国科学发展远远落后于西方，错了就是错了，落后了就是落后了。中国文化那是人家的开胃小菜，你却当着终身志业来吹。

读诺奖得主狄拉克传纪，抄送一段给大家：哲学不会对物理学做出任何重要贡献。狄拉克在认识哲学43年之后，仍然这么写道：我认为哲学不会导致重要发现，它只是人们谈论已知事物的一种方式而已。那么，狄拉克如何形成自己的方法论？四个重要观点：1）工具主义和可观察原则；2）自然界的统一；3）充实性原理；4）数学美原理。尤其是数学美。

如何拜对庙？一流期刊科学家的文献引用率、民众普遍关心的问题、高创意与广泛使用的开源项目。总有一个是自己感兴趣的。以下以文献引用率为例进行说明。

评价文献质量的方法

评价文献引用率与科学家质量，一般来说，可以借助于以下指标来评价：

ESI（Essential Science Indicators）
JCR（Journal Citation Report）
H指数（h-factor）：这里是世界上最牛的计算机科学家列表。
Google Scholar的引用率
微软学术搜索的评价工具

有新进展的研究主题与热点论文

以下以ESI为例。sciencewatch网站是在ESI等经典数据库基础上整合而来，提供了很多特色栏目与资讯。一些值得去拜的山头如下：

专题

它的Special Topics栏目，提供了2001年7月到现在的特选专题。这些研究课题往往是很值得关注的，其中，与心理学有关系的是：

2011年3月：阿尔茨海默氏病（第二次上榜)
2009年4月：人脸识别
2007年12月：人工神经网络
2007年10月：精神分裂症（第二次上榜)
2005年10月：恐怖主义
2005年7月：注意力缺失症与注意力缺失多动症
2004年6月：创伤后应激障碍
2004年2月：自闭症
2003年4月：阿尔茨海默氏病
2001年7月：精神分裂症

热点论文

它的Hot Papers，提供了22个领域的被引用次数为各个领域前0.1%的论文。Fast Breaking Papers则提供了22个领域的被引用次数前1%的论文。

以上资讯均可免费获取，进一步，如果订阅了有关商业数据库，可以获得更详细地，关于本研究领域的平均引用率、top科学家等。同样可以更轻松的方式获取有关资讯。例如，这是近三年心理学与精神病学领域的突破进展论文：

2011年

2011年2月：LONG-CHAIN OMEGA-3 FATTY ACIDS FOR INDICATED PREVENTION OF PSYCHOTIC DISORDERS A RANDOMIZED, PLACEBO-CONTROLLED TRIAL，作者访谈.
2011年4月： Prediction of Psychosis in Adolescents and Young Adults at High Risk Results From the Prospective European Prediction of Psychosis Study
2011年6月：Visual stability based on remapping of attention pointers
2011年8月： Stress Hormone Regulation: Biological Role and Translation into Therapy
2011年10月：Treatment and prevention Past, present, and future
2011年12月：A gradient of childhood self-control predicts health, wealth, and public safety

2010年

2010年2月：Predictors of Spontaneous and Systematically Assessed Suicidal Adverse Events in the Treatment of SSRI-Resistant Depression in Adolescents (TORDIA) Study
2010年4月：Associations of Depression With C-Reactive Protein, IL-1, and IL-6: A Meta-Analysis
2010年6月：Attention Modification Program in Individuals With Generalized Anxiety Disorder
2010年8月：Understanding and Using the Implicit Association Test: III. Meta-Analysis of Predictive Validity 值得关注
2010年10月：The Dopamine Hypothesis of Schizophrenia: Version III-025EF—The Final Common Pathway，作者访谈
2010年12月：Endocrine Regulation of Cognition and Neuroplasticity: Our Pursuit to Unveil the Complex Interaction Between Hormones, the Brain, and Behaviour

2009年

2009年2月：Individual differences in the regulation of intergroup bias: The role of conflict monitoring and neural signals for control 值得关注
2009年4月： Prediction of psychosis in youth at high clinical risk
2009年6月： Grounded cognition，作者访谈 值得关注
2009年8月：A Review of Behavioral Treatments for Self-Injurious Behaviors of Persons With Autism Spectrum Disorders
2009年10月：Who keeps children alive? A review of the effects of kin on child survival
2009年12月：Elevated Striatal Dopamine Function Linked to Prodromal Signs of Schizophrenia 作者访谈

PsycInfo检索示范

对于作者所在的心理学领域来说，还有更简单的办法来评价文献质量。以下以APA的PsycInfo数据库为例，当你检索关键词，有关研究会自动按照研究方法、研究人口学信息、作者及其在这个领域的发表论文的数量等列出来，那些在某个特定领域发表论文数量较多，同时发表的又总是类似于JPSP等权威期刊的研究者往往是值得关注的。以我组织翻译过的图书《积极情绪的力量》为例，我们检索积极情绪（Positive emotion），结果如下，

作者

我们会发现，该书作者芭芭拉(Fredrickson,Barbara L.)显然是这个领域的权威，论文数量在25篇左右。而积极心理学的其他权威迪纳（Diener）等人显然也经常客串该领域。

研究年份

积极情绪领域，每年发表的论文都在增加，是一个值得研究者追加投入的领域。但是，如何判断巅峰来临，你进入这个领域是做炮灰呢？一般而言，对于开放科学爱好者的建议是，听从你的内心。你如果喜欢积极情绪领域，就较少考虑该问题。但是如果该领域持续十年是一潭死水，那么，可能，开放科学爱好者要挑起这个领域的大梁，难度过大。

研究对象

现有积极情绪研究集中的地方，主要是在成年人身上，这既可能是研究概念特质导致的，也可能是陷阱。某些研究领域，如果切换到动物身上或者其他年龄组身上，会获得更重大的发现。

研究方法

研究者普遍使用的研究方法是实证研究方法（7284篇研究），主要的量表是积极和消极情感量表（416篇研究）。为了在国际期刊发论文，减少与同行沟通的歧义，显然，也可考虑使用争议较少的量表。

我的事业领域侧重心理学领域，以上为PsycInfo的示例。同样，在你所感兴趣的学术领域，可以参考前文，也存在大量类似高质量的信息源，将让你节省时间，直接追问一手卓越智慧。

需要提醒的是，如果你是专业研究者，所在机构购买了Web of Knowledge等商业数据库，你还可以采用文献分析软件，例如hist cite与citespace直接获得深度分析结果或者导入文献数据之后进行网络分析。

Q6：如何获取并共享高质量数据

在线实验与协作获取数据

可以自己设计实验获取数据，部分实验可以在线进行，这是开放科学领域一些著名的大众参与的实验与数据共享计划：

脑图计划：在这篇采访中，艾伦脑科学研究所的人谈到了初衷。
鸟类观察计划
个人基因组计划
星系动物园计划：它是zooniverse公民科学计划的一部分，在上面，你还可以发现更多有趣、有益的项目。

无论仰望星空，还是丛林鸟影，开放科学的力量日益强大。

心理学领域的，进行在线实验与集体协作，可以参考：

在线心理学实验
在线社会心理学研究
APA近些年出版的图书，Advanced Methods for Conducting Online Behavioral Research

使用第三方数据源

开放科学数据已成为开放科学共识与重要元素之一。一些重要的第三方数据源：

figshare
30个免费数据资源网站：一位R中文博客作者恰巧也于近期总结了一些数据源.
openscienceframework：一个近期发布，帮助人们更好利用实验室数据的计划。

我所关注的社会网络分析领域的数据，则主要在：

SNAP：囊括社会网络、通信网络等多个领域的数据。
INSNA：社会网络分析国际学会提供的数据源。

数据共享法律协议

以上协议，为开放科学爱好者共享数据或者研究成果，提供了法律参考范本。

Q7：如何输出开放科学成果

干货、成品重于一切。什么是干货？论文、开源项目、公司，甚至一次社区活动。有时候，基于学习开放科学的成果，塑造一个成品，没有你想象的那么难。有时候，一个非phd甚至一个高中生，发一篇国际一流期刊论文，也没你想的那么难。你所需要的，是大时间周期的刻意练习而已。在这里，开放科学界的先锋们广泛认同开源界的理念：尽快发布、经常发布。我们在这里，可以看到更多开放科学的成功故事，例如，拿过英国心理学会年度大奖的同行这样玩开放科学。如果你对开放科学没信心，oastories这个网站的成功故事就是专门拿来给你打鸡血的:D

写作

民科与有科学训练或者素养的人的差异在于参考文献与思维模式。民科的观点多数是自己的，变量是自己定义的，无从讨论，偶尔竖起的靶子也早已是学界放弃的稻草人议题。科技写作、论文写作，应是开放科学爱好者必经的一个训练历程。作者在技术派心理学豆列整理了大量关于科技写作、论文写作的参考图书，可以参考。

一般来说，如果你是侧重人文社会科学等领域，使用APA第6版或者第5版格式即可。中文图书可以参考：美国心理协会写作手册。如果希望了解到更多非APA格式的写作格式，则可以参考：诚实做学问。

对于在非windows下基于LaTex撰写，基于APA格式的论文或者科技文章，有一些重要参考资源与线索：

mac使用LaTex：推荐MacTex：文件超大，但是一键式安装，各种工具已经齐全。
APA第6版写作格式的配套包：推荐APA6，与LaTex的绝配。

本人更倾向于使用Markdown写作：

Pandoc：转换各类格式利器，支持Markdown与LaTex的互转，更支持十来种格式的互转。
knitr：yihui大作。

开源项目

Github，你唯一需要的。

社区活动

国内的，我们可以看看：

猫头鹰实验室

以及各类创客活动。

Q8：如何以开放学习的方式学习科学

科学不属于学院，更不属于政治党派与媒体集团，而仅仅属于好奇心、创造力。你定义了，就去实践；你读到了，就去质疑。它本就应该是开放的:D

开放性课程、开放性学习是与开放科学紧密相关的概念。开放学习者既是开放科学的后备军，也是它的重要推手。在不上大学，你可以学些什么中，作者已经介绍过一些开放学习的资源：

TED：尖峰创想，启迪心智
斯坦福开放大学：免费读大学，最新的类似于IOS开发与Ruby开发系列课程，你可以免费找到
MIT开放课程：世界上最好的理工学院，关于人工智能等议题开启你的好奇心
YouTube:大量的学习视频都集中在这里
stackexchange：全世界的热心人士都集中在这里提问与回答问题
edge：牛人与牛人对话

中文汉化：

TEDtochina：TED中文社区，不仅仅是翻译。
网易公开课：有TED及各个国外大学的开放课程的翻译。
MyOOPS开放课程：来自全球顶尖大学的开放式课程，现在由世界各国的数千名义工志工为您翻译成中文。

除了TED、公开课这些大家日益熟悉的开放学习资源之外，还有一些国内不太熟悉的开放学习资源：

openstudy：创新的在线学习方式，新推出的积分方式更切合学习科学原理。
videolectures：众多高质量，包括诺奖得主参与的学术会议视频、ppt合集。也不仅仅是学术会议。包括众多高质量课程。遗憾的是，网站本身对Html5等支持较差，难以通过ios等设备查看。
coursera：名校课程汇集，近期拿到1600万投资，已有190个国家16万学生汇集。
可汗学院：这个还有必要介绍吗？
openhatch: 通过练习、任务等帮助新手更好地进入开源社区
来自TonyYet整理的部分在线教育视频资源
coursehero：全方位的课程列表，对课程的整理。

当然，在这里，仍然少不了，给心理学做个广告:D

美国心理协会（APA）的在线心理学实验室：用简单互动的方式让你理解心理科学，初中以上水平即可读懂。
美国心理协会（APA）的用多种语言理解偏见项目：走向民主的路上，相互少点偏见，多点批判性思维:D

结束语

前些日子，与老友聊天，工作四年的青椒。我问了一个问题：

越来越多的非专业领域的研究者，在信息输入上，听着videolectures、TED，上着MIT、斯坦福网上公开课，平时看的是MIT的cognet认知数据库，APA的Psycinfo数据库等高质量数据库，泡的是github、Stackexchange、Hacker News这些开源社区。在信息输出上，投递的是DOAJ开放获取或同行评审意见很直接的英文期刊，创作的是直接在Apple Store、Facebook销售的app。

你的原始做法如何跟他们拼？

更恐怖的是，以上所有资源都是对全世界开放的。开源爱好者或者开放科学爱好者一上来就是介入一个世界级别的智慧成长体系之中。开放科学爱好者本着最初的好奇心探索人类智慧巅峰，边玩边创作。随着开源世界、开放科学领域的各类复用模式的快速迭代与进化，我们难道不能相信，未来的某一天，世界级的成果将在开源软件、开源硬件、开放科学这样的领域诞生？

未来已经悄悄来临，只是还未惠及所有人，希望老友这样的青椒，你我这样的开放科学爱好者，慢慢地，自己受益的同时，也让更多人受益。

开放科学工具箱学科模版

以上例子，更多以心理学为例。如果你是其他学科，欢迎使用开放科学工具箱学科模版库，从自己所在学科领域整理，更欢迎提交给我。有些体力活，会终生受益。

如何提高文章含金量？

2012-03-08T00:00:00-08:00

有时距离目标尚远，但你正朝它走去。

信息的输入：一手很重要

信息的原始出处，比如最初作者、论文原文、最初的代码很重要。高质量的文章，往往在于信息来源与众不同。从哪获取？对于中文技术社区，Hacker News以及所在领域好的英文博客质量已经够高了。不过有时候，还可以往前推进一步。比如，学术期刊。

为什么推荐学术期刊。在企业，往往采取问题导向的方式收集信息，通过零散的个人体悟以及企业内部知识传承体系来提升智慧。学术界更多是采取一种基于公理体系，通过变量定义、推演、实验与同行评审的方式来提升智慧。风格不同，跨界的互补容易产生好想法。典型例子，莫过于第一位以本科学历、企业工程师身份荣获诺贝尔奖的田中耕一。

对于在企业工作的人来说，获取全文期刊岂不是很困难？

在Web2.0的大潮之下，学术界也感受到了危机。目前，学术期刊出版方式逐步发生变革。开放获取期刊 (Open Access，简称OA)开始流行：

DOAJ网站收集了所有学科，支持OA的期刊。部分期刊还可免费发布论文。在我关注的心理学领域已有157本期刊。
PLoS：已多次推荐。
frontiersin：含心理学。
支持部分全文下载，以参考文献为核心，研究者相互协作的mendeley。

量子物理学家Michael Nielsen总结了一种新趋势：开放式科研，并出版图书《Reinventing Discovery》介绍。我相信，开放一定会打败封闭。本世纪高质量、有影响的思想会日益来自于这些领域：开源软件、开源硬件、开放获取期刊、开放式科研、开放式大学...

信息的加工：倾听很重要

在接触到高质量的一手信息之后，如何理解信息？用心理咨询的术语来说，放下成见，保持同理心，耐心倾听，很重要。

每篇高质量的信息背后，往往蕴含着某种世界观、思维体操、智力游戏、历史文化，希望跨界产生新收获，此时此刻，不是用自身既有的世界观去指责对方的缺点。比如，关于程序语言之争已成为程序界的经典水深火热议题。事实上，不要去争论人们与世界沟通的语言：

不同的人拥有不同的世界以及与世界的对话方式；
你在三十岁说的话与小朋友说的话可能一样吗？
不仅是时间维度，同样，你在老婆面前会摆弄你的领导作风吗？

不仅是程序语言之间需要相互倾听，同样，如何从实业界过渡到学术界，理解研究者们的思路？

快速获取该问题的相关核心概念群。核心概念的提出、发育，见证了一位研究者的能力与创造性。
情景思考与故事性的讲述。如前所述，研究者多考虑的是抽象性、一般性、逻辑性很强的问题。而实业界多考虑的是实际性、具体化的问题。在阅读或沟通的时候，可以带入一种具体的情景。在头脑中假想或者当面请教，让研究者讲讲，在与这个问题相关的原创概念上，他当时是怎么发现这个概念的，怎么得出这些结论的，有哪些实验的琐事。在研究者讲述故事的时候，不断地代入思考，会获得不一样的收获。

信息的输出：奥卡姆剃刀原理

这是高创造力的人的必杀技。抄一段来自欧洲社会心理学之父莫斯科维奇的话：

扩大差异不再有人们认为它应该具有的那种创造性。在我的工作中，我始终信奉威廉的奥卡姆剃刀原理。... 不应无端增加概念的复杂性，因而能简单处理的事不要复杂化。（p284）

再抄一段友人对奥卡姆剃刀原则的评论：

这柄神器，我叫它“修剪之刃”。兴趣广泛、整合不同领域的创造者，如枝杈横生的的灌木，须保持修剪。我还在落日余晖暮色初上的旅途中，寻找神器踪影。至于用这种奇幻的命名方式，是因另一神器，叫做“隐喻滤镜”——把过程隐喻到具体的事物，可为其镀上美感，而美感能予人力量。

今天这个时代，获取信息容易，理解信息很难，输出好的信息更难。如何输出？

遵循奥卡姆剃刀原则，采取修剪之刃与隐喻滤镜两大神器。

例子在哪？Paul Graham的文章以清新自然，思想深刻见长，《伟大的黑客》、《设计者的品味》，多为名篇佳作。如果分析他的文章，会发现修剪之刃与隐喻滤镜两大神器，比如删掉多余的副词、形容词、介词、与主题无关的内在价值观描述，以及各类隐喻，让我们来欣赏一段美文：

如果你想要清晰地思考，就必须远离人群。但是走得越远，你的处境就会越困难，收到的阻力也会越大。因为你没有迎合社会习俗，而是一步步地与它背道而驰。如果自己就是潮水的一部分，怎么能看见潮流的方向呢？你只能永远保持质疑，问自己，什么话是我不能说的？为什么？——Paul Graham《不能说的话》

总结：纪录当下的快乐

写作是更好的记忆，也是时间给大家的恩赐。当你老去，时间划过，你仍存在。

如何高效利用GitHub

2012-03-04T00:00:00-08:00

正是Github，让社会化编程成为现实。本文尝试谈谈GitHub的文化、技巧与影响。

Q1：GitHub是什么
Q2：GitHub风格
Q3: 在GitHub，如何跟牛人学习
Q4: 享受纯粹的写作与演讲
Q5: 代码帮你找工作
Q6: GitHub还在影响一些什么
Q7: 除了GitHub，还可以选择什么？

Q1：GitHub是什么

A1：一家公司

位于旧金山，由Chris Wanstrath, PJ Hyett 与Tom Preston-Werner三位开发者在2008年4月创办。迄今拥有59名全职员工，主要提供基于git的版本托管服务。

在此之前，它是由Tom与Chris 在本地程序员聚会中，开始的一个用于托管git的项目。正如每个伟大的传奇都开始于一场冒险，Tom在这篇文章我如何辞掉微软30万年薪邀约，创办GitHub中谈到：

当我老去，回顾一生，我想说，“哇，那是一场冒险“；而不是，“哇，我真的很安稳。“

另一位创始人Chris也详细描述了GitHub初创的前因后果，他说道：

Do whatever you want.

于是，在2008年4月10号这一天，GitHub正式成立。

目前看来，GitHub这场冒险已经胜出。根据来自维基百科关于GitHub的描述，我们可以形象地看出GitHub的增长速度：

今天，GitHub已是：

一个拥有143万开发者的社区。其中不乏Linux发明者Torvalds这样的顶级黑客，以及Rails创始人DHH这样的年轻极客。
这个星球上最流行的开源托管服务。目前已托管431万git项目，不仅越来越多知名开源项目迁入GitHub，比如Ruby on Rails、jQuery、Ruby、Erlang/OTP；近三年流行的开源库往往在GitHub首发，例如：BootStrap、Node.js、CoffeScript等。
alexa全球排名414的网站。

Q2：GitHub风格

A2: GitHub只是GitHub

强调敏捷开发与快速原型，而又的确成功的创业团队，常具备一个重要气质：有自己的文化风格。如GitHub，又如37signals。通过他们的快速开发，向用户证明了团队在技术上的能力，并且时常有惊喜。同时，通过强调特立独行的文化，将对半衰期过短的产品族群的信任转为对GitHub团队的信任。

Gravatars的创始人（对，就是互联网最流行的头像托管系统）、Jekyll（对，它就是我近几年用的博客系统）作者、GitHub创始人，现任CTO Tom在GitHub第一年学到的10大教训、创业学校演讲中谈到GitHub文化的方方面面。我尝试将这种风格总结为以下要点：

专注创作，高创意
运营良好与较高的内外满意度
高利润，较低的融资额或零融资

创业公司多半死在钱上，就让我们先从钱谈起：

高利润，较低的融资额或者零融资

类似于GitHub这样的公司，拿到风险投资很难吗？恰恰相反，创始人PJ Hyett 在Hacker News的一篇评论中提到，自从GitHub创办以来，已与几十个VC沟通过。但是，直到今天，GitHub的融资额还是为零，并引以为豪。让我们看看GitHub官网的自我介绍：

运营良好与较高的内外满意度

在Quora上有人问道，GitHub是否寻找被收购？，还是PJ Hyett ，他的回答是：No。

GitHub从一开始就运营良好，员工拥有较高满意度，看看这些不太一样的做法：

每一位GitHub公司的新员工，官方博客将发表文章欢迎。
在GitHub内部，没有经理，需求内容与优先级由项目组自行决策。
选择自己的工作时间、工作地点。
员工来自开源社区。
能开源的尽可能开源。

富有激情、创意的员工使得GitHub得到了社区的广泛认同，从而拥有极高的客户满意度，并从创业一开始就盈利。一份早期的调查表明，GitHub很快成为Git托管首选。

专注创作，高创意

GitHub59名全职员工仅有29名员工在本地工作！不仅仅是工作地点的安排富有创意，GitHub员工Holman, 详细介绍了GitHub的工作方式：

Q3:在GitHub，如何跟牛人学习

A3:在学习区刻意练习

追随牛人，与他们一起修行

修行之道：
关注大师的言行，
跟随大师的举动，
和大师一并修行，
领会大师的意境，
成为真正的大师。

正如这首禅诗所言，与其在墙内仰望牛人，不如直接在GitHub：

watch、fork牛人们
对他们的项目提交pull request
主动给牛人们的项目写wiki或提交测试用例，或者问题
还可以帮他们翻译中文

GitHub本身建构在git之上，git成为勾搭大师们的必要工具，以下读物成为首选：

如果希望进一步深入，可以阅读已有中文翻译版的材料：

progit：GitHub公司传道士schacon所作，已翻译成多国语言，当然，有中文版。
Git Magic：已有志愿者翻译中文版。

同样，如果希望了解更多GitHub自身的知识，GitHub官方文档值得推荐：

The GitHub Hep

牛人在哪里？

GitHub上的代码库本身：尤其是：Explore、热门关注信息库两个栏目
GitHub官方推荐：GitHub自身的官方博客与GitHub员工们的个人博客推荐的项目与开发者
各类社交媒体上提到的的GitHub库：尤其是Hacker News上提到的GitHub库。

关于学习的心理学研究，常常会谈到一个术语：元认知、元学习、元知识。是的，关于认知的认知、关于学习的学习、关于知识的知识，你对这些信息的偏好与熟练掌握，会让你在学习一门新东西时更加轻车熟路。对一手信息进行回溯，比如作者、创始人、最初文献出处，总是会让你更容易理解知识。

在学习区刻意练习：借助GitStats进行项目统计

在如何学习一门新的编程语言？——在学习区刻意练习中，我已谈过：

学习编程最好的方式是在学习区刻意练习。

如何进行自我监督？

借助于GitStats，我们能很好地统计自己的每个项目的工作量，从而看到工作进展。

用法如下，

#复制GitStats项目到本地
cd ~/dev
git clone git://github.com/trybeee/GitStats.git
python ~/dev/gitstats/git-stats /youproject public

以下为生成结果示范：

每周代码提交次数：

每天代码提交行数：

如果Fork别人的项目或者多人合作项目，最好每人都拥有一个独立分支，然后由项目维护人合并。如何建立自己的分支？

# 分支的创建和合并
# git branch yourbranch 
# git checkout yourbranch    切换到yourbranch

# 开发yourbranch分支，然后开发之后与master分支合并

# git checkout master
# git merge yourbranch
# git branch -d yourbranch    合并完后删除本地分支

如何将牛人的远程分支更新到自己的本地分支？

# 查看当前项目下远程
# git remote
# 增加新的分支链接，例如
git remote add niuren giturl…
# 获取牛人的远程更新
git fetch niuren
# 将牛人的远程更新合并到本地分支
git merge niuren/master

生产力小技巧

codeshelver：给git库做标签

观察的项目如果多了，怎么管理？用codeshelver，安装扩展之后，可以对GitHub项目做标签。

gollum：利用git与github做wiki

gollum是一个基于git的轻型wiki系统。

GitHubwatcher: 监测重点项目

GitHubwatcher适用于通知不频繁的情景。

GitHub官方资源

GitHub官方列出了一些有用的脚本与书签。

社区驱动的安装与配置文件

GitHub中各类配置文件层出不穷，一些常用的：

osh-my-zsh：将终端从bash改为zsh之后，可考虑安装社区驱动的zsh配置文件，含有多个插件。可参考旧文zsh与oh-my-zsh
gitignore：GitHub官方出品
yourchili:服务器各类安装shell，比如安装nginx等。

Q4: 享受纯粹的写作与演讲

A4：回归创作的初始

写作

早在2008年，就有技术图书作者通过Git来写作，以下是示范：

你能想到的技术前沿话题，大多能在GitHub找到相应的培训材料或者开源图书。

个人写作照样适用。在前文理想的写作环境：Git+GitHub+Markdown+Jekyll，我已经格外赞美过这些美好事物了。

暖色调的灯光，足够宽度的工作台，听着清脆的键盘声音，基于Git、GitHub、Markdown与Jekyll来写作，不担心写废与排版，只关注最纯粹的写作，是一种享受。我有时候会想，如果Git、Github、Markdown、Jekyll，再加上Yaml、Json的作者，让这些作者们重新来设计今天互联网基础架构偏文本的部分，会诞生一些什么？

个人博客

借助于Jekyllbootstrap，可以在Github上快速搭建一个基于jekyll的博客系统。

除了这个简单易行的办法之外，还存在一些其他方法，例如：

Jekyll：参考告别wordpress，拥抱jekyll
Octopress：参考Ruby开源项目介绍(1)：octopress——像黑客一样写博客
GitHub Pages：参考GitHub Pages

演讲

借助于GitHub，可以享受更纯粹、更酷的演讲。GitHub 2011年收购Ordered List之后，从此可以通过speakerdeck更好的分享ppt文档。

我们还可以：

使用GitHub著名传教士、Progit作者Scott Chacon开发的showoff
来自开源社区的其他演讲库impress.js

Q5: 代码帮你找工作

A5：GitHub简历很诚实

NumEricR（非GitHub工作人员）基于GitHub Pages功能做了一个简历生成器，使用极其简单，登陆网站GitHub简历生成器，填入你的GitHub网站用户名即可。

fredwu是Ruby中文社区活跃份子，他的开源项目angel_nest，一个天使投资与创业者对接的网站，适合Ruby初学者升级为Ruby中级开发者时学习，也在Hacker News上被热烈讨论过，让我们来看看他的简历：

http://resume.GitHub.com/?fredwu

正是因为GitHub上的代码无法造假，也容易通过你关注的项目来了解知识面的宽度与深度。现在越来越多知名公司活跃在GitHub，发布开源库并招募各类人才，例如：Facebook、Twitter、Yahoo ...

开始有了第三方网站提供基于GitHub的人才招聘服务，例如：

GitHire:通过它，可以找出你所在地区的程序员。
Gitalytics.com：通过它，能评估某位程序员在GitHub、LinkedIn、StackOverflow、hackernews等多个网站的影响力。

Q6: GitHub还在影响一些什么

A6：让计算机增强人类智慧

很多年前，在某个名声显赫的学府中，两位先后拿过图灵奖的牛人有一段对话：

牛人A：我们要给机器赋予智慧，让他们有自我意识！
牛人B：你要给机器做那么多好事？那你打算给人类做点什么呢？

这段对话来自《失控》。牛人A是明斯基，他最喜欢将人类看做有血肉的机器，他的框架理论成为认知心理学、人工智能入门基础。牛人B则是恩格尔巴特。当明斯基1961年发表他著名的文章人工智能走向时，恩格尔巴特还籍籍无名。直到次年，恩格尔巴特发表宏文：人类智力的增强：一种概念框架。提出不同于明斯基的另一条增强人类智力的道路：不要尝试发明自动打字的机器，而是尝试发明鼠标，并且他真的发明鼠标成功了！

从近些年的发展来看，仍然是明斯基占上风，但是，三十年河东，三十年河西，明斯基的人工智能方向又有多少年没有大突破了？相反，来自恩格尔巴特的群件、集体智慧等思想，逐步成为步入Web2.0时代之后的共识。无关对错，可以说，恩格尔巴特为增强人类智力，提供了可行的框架。与其去发明聪明的、昂贵的、功能一体化的智能机器人，还不如发明类似于鼠标这样笨笨的、廉价的、功能单一的人类智慧服务单件。明斯基的机器人很容易陷入死胡同，没有上升到哲学的高度。现在慢慢又回到恩格尔巴特这个方向来了。比如现在IBM开始宣传的认知计算。

从git与GitHub设计与解决的问题本质来看，明显加速了代码生产流程，促进了卓越智力产品的诞生。这就是一种典型的web2.0对智力生产流程的改良与人类智慧的增强。同样，某种意义上，小说写作网站也起到类似作用。但是，学术界尤其是社会科学类的智力产品生产似乎还停留在一个古老阶段。在开源领域，好想法层出不穷，极客影响极客，最终产生的是酷玩意。这些酷玩意抛弃浮华，直奔问题本质。那么，有没有科学界的GitHub？？

类似问题层出不穷，以下为其他领域产品不完全名单。

学术研究

除了较早的arXiv、PLoS之外，较有气象的可以推荐mendeley、开放期刊目录

数据

buzzdata:数据分享更容易

科学计算

opani：雏形中，支持R、Python等多种。

教育

OpenStudy：一个社会性学习网络，通过互助来更好地学习，主题涉及到计算机、数学、写作等。
openhatch: 通过练习、任务等帮助新手更好地进入开源社区

Q7:除了GitHub，还可以选择什么？

A7：nil

因为进化的需要，多数裸猿存在选择强迫症：哪种程序语言更好？哪个web开发框架更好？当然，最令宅男技术男们羡慕的问题是，高白瘦御姐还是青春小萝莉好？:D

除了GitHub之外，

中国山寨品是不是更好？（为什么不写他们名字，你懂的，山寨品总是善于争论谁是第一个山寨的，各自的排名先后:D）
免费的BitBucket是不是更适合Python程序员？
作为一名折腾族，我不自己搭建一个gitlabhq，是不是对不起自己？

我们可以理解，正是因为无数条分岔路口，让人类不再受制于某种基因、特定疾病、独裁家族，从而拥有无限的可能。但是，这种选择强迫症与远古时代可怜的信息量相比较，

今天这个大数据时代，它还会有助于人类作为族群的整体进化与作为个体的幸福吗？
今天一位一线城市30岁大学毕业生经历的选择与孔子整个一生经历的选择，纯论数量，谁多谁少？

生命如此短暂，为什么总要将青春浪费在不断的选择之中呢？罚你，回头阅读心理学家施瓦茨（Barry Schwartz）的TED演讲：选择之困惑——为何多即是少，1百遍啊1百遍。请记住施瓦茨的演讲要点：

更多的选择不代表更多的自由；
更多的选择导致决策的延迟和降低的满意感；
快乐之秘诀，在于降低自己的期望值。

最后，让我再抒情一把吧，

美好的事物总是离不开被墙的命运，让我们静静地期待那一天的来临… 也让我们在各自行业的努力，让下一代、下一代、下一代…（希望N<=1，如果N>=4，我做鬼也放不过你们！）不再拥有这一天。

理想的写作环境：git+github+markdown+jekyll

2012-01-19T00:00:00-08:00

理想的写作环境，受各类干扰小、清理废话及版本管理容易。

曾花费较长时间寻找，最后，还是找到了。

2010年开始，采取git+github+markdown+jekyll，完成了一些作品。暖色调灯光，黑暗的背景色，全屏的写作状态，很有氛围。

这种搭配，符合心理学原理，各自背后有着相应理念。分享如下：

git

让人不再担心写废，想到哪里，写到哪里。

背后理念

http://zh-cn.whygitisbetterthanx.com/

github

让人不再担心备份与远程协作，一切提交，均有记录。

补充介绍：

购买一个github的私人账户，用于托管个人"不适合公开"的项目。

零散的思考，随时写在jekyll的_drafts目录下。当思考成熟，予以发布。

较系统的思考，尤其需要远程协作，则参考github中成功的开源图书项目，单独整理为jekyll的子目录或独立项目。

背后理念

http://tom.preston-werner.com/2008/10/18/how-i-turned-down-300k.html

markdown

不再忧虑排版，专注写作。

背后理念

http://markdown.tw

jekyll

octopress出来之后，也向人推荐。但自己不用。

之所以用jekyll，就是希望专注于写作而非版式、图片等。如果用octopress，又回归老路了。

octopress有两点细节不能接受：1）无法支持github在线编辑；2）分源码与生成两个分支，违背简洁原则。

背后理念

http://tom.preston-werner.com/2008/11/17/blogging-like-a-hacker.html

莫斯科维奇的《社会表征》：关于常识的社会心理学

2012-01-19T00:00:00-08:00

关于作者

经历过战争，流亡漂泊，打工劳作，感伤时，久久地望着老家黑海岸上拉驳船的马队，生命至少有两次险些结束，没当过学生却当了教授与N家一流大学荣誉教授，创办多本欧洲社会心理学杂志与欧洲社会心理学会，继皮亚杰之后2003年荣获Balzan大奖。被称之为欧洲社会心理学之父，儿子是欧洲议会副主席，他，就是作者莫斯科维奇(serge-moscovici)。

作者不简单，科学哲学、知识的社会心理学(社会表征)、少数人研究、生态心理学，均有创新贡献，与皮亚杰、维果茨基、费斯廷格、泰费尔等心理学领域的智者同事或过招。中国读者很熟悉的有《群氓的时代》，被称之为《乌合之众》之后最好的关于群体心理学的著作。

《社会表征》主要就是讲述作者关于知识的社会心理学的创见，也就是社会表征(Social representations)。社会表征与少数人理论，构成了作者对社会心理学最主要的贡献。

整体评价

读作者的著作，时不时想起大一时第一次接触杨中芳著作的感觉。锋芒毕现，毫不客气，观点鲜明，又擅长用很小量的实验来说明一个宏大的理论。文章引经据典，来自哲学、人文等非心理学领域的素材多多。对学科本身的思考也是多多。可惜，今日中国人的认同弱于欧洲对自身文化的认同。

但，与杨中芳的文风相比较，作者可以称之为啰嗦、啰嗦再啰嗦了。加上翻译的缘故，更让这本书实在可以称之为晦涩难懂。读完之后，大家就格外理解作者莫斯科维奇在另一本书《还自然之魅》中，为什么格外羡慕中国简洁直白的文风。

一句，三人成虎，众口铄金，写了小千字；一句，名可名，非常名，又写了小千字。

如果是非学术阅读，不推荐本书，本书只能给三分；如果是以学术为终身职业，则推荐本书，作者关于学术本身的思考与经验能值回书钱。

读书笔记串串烧

什么是社会表征？

简而言之，社会表征就是通过对社会影响的沟通而支撑起日常生活的真实性，并建立起不同群体之间边界的原则和方式。(p2)

说明社会表征的一个小例子，东欧、西欧概念的形成如何影响到人们的空间知识。

如果你现在正在观看一副欧洲地图，这幅地图除了标注维也纳和它北面的柏林这些中心点之外没有标注其他任何地方，那么，你是否可以准确地知道布拉格和布达佩斯的具体位置呢？这个问题，对于在第二次世界大战结束之后成长起来的大多数人来讲是非常容易回答的，因为这些城市都术语东欧，而维也纳隶属于西欧。因此，正确的答案是，布拉格和布达佩斯应该在维也纳的冬眠。(p1)

社会表征理论概述

简而言之，在法国社会心理学为零的时候，作者将社会心理学自我定义为研究常识世界、思想社会或者共识宇宙的科学，社会表征就是人们共享的观念等偏常识的东东。在现代，是常识；在古代，是神话与信念系统；它产生于定锚(Anchoring)与客体化(Objectification)两个过程。

定锚就是对不熟悉的进行解释与命名；客体化就是将不熟悉的与抽象的转为具体的与客观的实体。在定锚与客体化的过程中，常常会与因为集体记忆或者其他因素而来的基耦（themes or thematic）进行比较。

知识的社会心理学

通过对社会表征的研究，作者和他的同事逐步将其拓展到一个更加宏观的研究领域，与我的该豆列探讨的问题相近：http://book.douban.com/doulist/1271665/，命名为知识的社会心理学。思想的力量：

人们研究、处理、传播和描绘知识的方式中充满了大量的科学，那么，为什么人们一起来分享知识并由此而产生他们共同的真实性，他们是怎么将观念转为实践的，这些都是我们要研究的问题。简而言之，思想的力量就是社会心理学中的特殊性问题。(p2)

受精神分析影响，老莫早期对于社会表征的定义很容易与美式社会心理学的社会认知中类似概念混同。但，实际上，老莫更重要的贡献也体现了时空偏好一致性。他的突破是在知识这块。他这么反驳到：

我经常被要求去证明社会表征概念的合理性，并解释如何区分它和其他概念，如态度、社会认知的区别。我想提醒您的是，集体或社会表征的概念比所有这些概念都早，并且它是所有人类科学“基因编码”的一部分。区分一种观点和它在特定科学领域中的概念表述很有必要。（p248）

成在思想，弱在实验

社会心理学这么好欺侮？老莫骂美式社会心理学，并举燃素理论作为例子。

对于常识的尊崇、缺少理论指引的实验研究的蔓延以及社会心理学中不同研究领域的相互隔绝共同造成了事实和假设的堆砌。由于缺乏概念整合，理论之间也没有真正的相互取代或否定，这些事实和假设也就无法带来真正的进步。(p110)

老莫的这句话同样适用于今天。

真正的进步源自理论的碰撞，事实及方法的作用则是相对次要的。即使费斯廷格及其学生没有严格遵循实验程序，他们所揭示的事实也是十分重要并应该引起关注的。皮亚杰基于自己完善的理论所建立的事实，同样没有遵循所有的游戏规则，但却经受住了时间的考验以及如潮的批评。(p111)

但是，老莫自身学实验学得很晚，受精神分析影响太多了，以致社会表征理论的实验并不够多，他本身也比较强调非实验室研究，本书中的实验室研究不到10个，这是其中的1个，谈到的话题是对抗自然与机遇，会导致被试的什么样的差异？（p80）

1968年，我和克劳德切克斯尝试证明在一个竞争的游戏中，表征塑造了我们的行为，我们引入的一个变量是，告诉一些被试他们在和“自然”抗争，而告诉其他被试他们的对手是“机遇”。服从第一个条件的被试被唤起了对世界更确定的、更易了解的和更加可控制的意向。而第二个关于机遇的想法，被一副纸牌的出现、对灾难的回忆和其不可挽回性的局面不断地强化。正如所料，被试的选择，尤其是他们的行为，根据他们对对手表征的不同而差异显著。大部分对抗“自然”的被试都会花费一些时间钻研游戏规则，并设计出某种策略，而那些面对“机遇”的被试则把全部精力放在那副纸牌上，努力猜测哪张牌将会发给自己，并没有过多地考虑到游戏的规则。以下数字反映了实验结果。那些对抗“自然”的40名被试中，38名能够使游戏规则合理化，而另一组的40名被试中只有12名能够这么做。（Faucheux & Moscovici,1968）

其他研究理论

除了社会表征之外，作者还提出了很多研究假设：

认知多相性假设

最后，我谨慎地提出认知多相性的假设，其主要观点是，就像语言是多相的一样，知识也是多相的。...即使专业的科学家也不是完全投身于科学思维中。...如果这些多样化的、甚至是冲突的思维形式没有共存于他们的头脑中，那么我想他们就不属于人类的头脑。(p267)

认知多相性的假设假定，我们具有使用多种多样的、甚至是相反的思维方式的倾向，比如科学的、宗教的、比喻的和逻辑的等，这种倾向是日常生活和沟通中的事物的正常状态。因此，大多数心理学家理所当然地认为，我们精神生活的逻辑或认知的统一是必需的，但这不是事实。（p271）

造神机器

知识与信仰。《造神机器：社会学与心理学》。(p278)

知识与信仰是成对的相反的概念...我不认为有人可以长久地把知识与信仰区分开来...种族主义及诸如此类的事情一直是大众信仰的事情而不是偏见或刻板印象等...尽管现代社会有理性化和世俗化的趋向，但它和任何社会一样，都是制造神的机器。

莫斯科维奇设想

它关心的是社会和文化的联系。在《社会创造》中，我已区分了生活的世界与思想的世界。...在前一世界中，文化、传统、仪式、象征性的教义等都是社会的发源处；相反，在后一世界中，社会是起源，影响它的文化。（p284）

少数人理论

少数人影响多数人，重复性与一致性的行为方式更重要

如何帮助少数派产生影响？我的答案不是它的声望、权力或专家身份，而是它的行为方式。...但是，行为方式必须被多数派理解，...共享相同的行为表征。(p293)

关于创造的真知灼见

这本书最重要的其实不是社会表征理论，而是一个思想者如何成长与如何设计心理学宏观理论，其中，真知灼见多多，这几点是我很有感触的：

重视学科基本问题

在我懵懂的岁月中，我关注一点，即每一种科学都有一个客体、一种现象、一个适合它的要素，而且它通过自己的历史加以学习。...我认为常识就是社会心理学的现象和要素，就像神话之于人类学，梦之于精神分析，或市场之于经济学一样。（p262）

高创造力的人的必杀技：奥卡姆剃刀

这也是我的放大器思想的重要背景。

我非常尊重罗布法尔的历史学工作。但是，扩大差异不再有人们认为它应该具有的那种创造性。在我的工作中，我始终信奉威廉的奥卡姆剃刀原理。... 不应无端增加概念的复杂性，因而能简单处理的事不要复杂化。（p284）

创造是更好的批判

我年轻的时候，法国有很多人写文章和书，讨论什么是对什么是错，什么是批判的科学什么是辩解的科学，尽管我在这方面有些想法，但很少表达它们，我过去不相信，现在仍不相信是好的认识论或意识形态引发了创造性。对我来说，科学和哲学是艺术形式。(p311)

哲学需要训练与启蒙

此外，他还有变成布瓦尔或佩居谢那样的人的风险，在一个个哲学家中间徘徊，到处搜集关键词或比喻，却没有真正掌握它们的深层次含义。这就是为什么在表述一些哲学观念的时候，我只会面带微笑地去做，这种微笑属于那些对自己知道的或不知道的东西不报幻想的人。(p269)

体会

收获一。很多研究精神分析的学者难以摆脱精神分析的影响。元创新能力强的人，比如老莫，则反过来，反思精神分析在法国的传播流程，从而为自身的社会表征理论做出较多实例。
收获二。对因果链非常前端的概念的重视，比如将宇宙与世界分为偏科学的与偏常识的，在法国社会心理学为零的前提之下，自我定义社会心理学研究常识宇宙与思维社会，这是学术者当有的自信。
收获三。对现象的重视。因为精神分析与科学哲学的功底，同时较晚才学会做心理学实验，因此非常注重发现与众不同的现象。

但，莫斯科维奇不足的地方主要是，社会表征理论架构的基础有问题，常识在社会心理学的重要性可能没有他意识到的那么大，站在今天的角度来看，即使我们能很清晰地了解常识世界，知识的各类路径，但是从群体到个人，仍然难以改变与控制。

在这点上，老莫吃泰费尔醋了^{-^}

... 关于群体极化的研究，它不仅带给我巨大的喜悦，还在美学和学术层面上给了我最大的满足感。不仅因为它是强有力的、美丽的，还因为它是集体决策理论的核心... 这一工作给了我太多的快乐和信心，但它失去了成为解决重大问题的社会心理学的机会，对此我感到很难过(p300)

读完老莫的著作，还有个很意外的感触是，精神分析学多了、实验学晚了，以致严重影响自身成就。理论架构基础很值得商榷，理论的预测力也有限。相反，泰费尔取巧多了。但，很能写，长寿、学生多、自信，自然就是学术界的神了。

阳志平的网志

如何学习科学：开放科学工具箱

前言：开放科学时代的到来

Q1：理解科学

模式战胜随机

定义、验证与质疑

Q2: 开放科学是什么

科学的反科学

开放科学的主要元素

Q3: 如何获取高质量文献

如何免费获取期刊全文：开放获取期刊

高质量文献源

学术会议、讲义、基金等共享网站

Q4: 如何高效管理文献

新兴文献管理软件与共享网站

老牌文献管理软件

Q5:如何评价文献质量

如何拜对庙？

评价文献质量的方法

有新进展的研究主题与热点论文

专题

热点论文

2011年

2010年

2009年

PsycInfo检索示范

作者

研究年份

研究对象

研究方法

Q6：如何获取并共享高质量数据

在线实验与协作获取数据

使用第三方数据源

数据共享法律协议

Q7：如何输出开放科学成果

写作

开源项目

社区活动

Q8：如何以开放学习的方式学习科学

结束语

开放科学工具箱学科模版

相关参考

如何提高文章含金量？

信息的输入：一手很重要

信息的加工：倾听很重要

信息的输出：奥卡姆剃刀原理

总结：纪录当下的快乐

如何高效利用GitHub

Q1：GitHub是什么

A1：一家公司

Q2：GitHub风格

A2: GitHub只是GitHub

高利润，较低的融资额或者零融资

运营良好与较高的内外满意度

专注创作，高创意

Q3:在GitHub，如何跟牛人学习

A3:在学习区刻意练习

追随牛人，与他们一起修行

牛人在哪里？

在学习区刻意练习：借助GitStats进行项目统计

生产力小技巧

codeshelver：给git库做标签

gollum：利用git与github做wiki

GitHubwatcher: 监测重点项目

GitHub官方资源

社区驱动的安装与配置文件

Q4: 享受纯粹的写作与演讲

A4：回归创作的初始

写作

个人博客

演讲

Q5: 代码帮你找工作

A5：GitHub简历很诚实

Q6: GitHub还在影响一些什么

A6：让计算机增强人类智慧

学术研究

数据

科学计算

教育

Q7:除了GitHub，还可以选择什么？