寫論文,不只是「把資料湊在一起」。從找資料、看懂內容、動手下筆,到最後架構收尾,每一步都有坑,也都有學長姐走過的痕跡。
以下整理自幾篇 Dcard 研究所板的討論,把那些實用又接地氣的建議濃縮起來,少一點空話,多一點能直接派上的招數。
要開始動手前,先搞定資料來源。有人推薦從專業資料庫下手,像是 SDOL、SpringerLink;不確定該用哪個,就先用 Google Scholar 試水溫,再沿著找到的來源延伸搜尋。
下載受限的情況很常見,有人提到把 DOI 貼到 sci-hub 就能拿到 PDF,雖然有法律爭議,但在急需參考文獻時確實救過不少人。
很多人第一次啃論文,一篇看下來反而問題更多。這時不要硬撐,先找中文專書或 review paper 打底,讓自己有完整的背景脈絡,再回頭讀期刊會容易得多。
中文資料條理清楚,review paper 則能幫你看懂整個領域的發展故事。
AI工具也是學術閱讀的強大輔助。像ChatGPT、Claude這類大型語言模型可以幫你解釋複雜的學術概念,甚至將艱深的英文論文段落轉換成易懂的中文摘要。
不過,AI工具雖好,但也有侷限。它們可能會簡化過頭,或者在特定專業領域出現誤解。最好的做法是將AI當作理解的第一步,而非最終權威:用它來建立初步概念,再回到原文深入研讀。
文獻管理軟體像 EndNote、Zotero,可以把你下載的資料乖乖排好隊,不用臨交稿前才瘋狂找檔案。分類、標註、引用一次搞定,光省下這些時間,就足夠去多看幾篇關鍵文獻。
等所有細節確定再下筆,是拖延的陷阱。有人推薦邊查邊寫,哪怕只是先完成某一段、某一小節,之後再回來補。用《論文寫作完全求生手冊》之類的工具書當參考,也能幫你在卡住時找到突破口。
寫作時,有幾個小技巧很受用:
方法論(Methodology)是研究策略與邏輯,研究方法(Method)才是具體做法。兩者差別很大,搞不清楚的話,容易在審查時被要求整段重寫。
選方法時想想自己的研究目標:是要描述現象、驗證因果,還是探索新領域?資源、時間、學科慣例和倫理要求,都會影響你的選擇。
💡 延伸閱讀:論文方法論:怎麼寫,從原理到實踐的方法論全攻略
學長姐的經驗,像一張避雷地圖。找到對的資料、讀懂關鍵內容、用順手的工具、建立可行的寫作節奏,再配合清楚的方法論,論文就不會再像一座看不到盡頭的山。
別等萬事俱備才開始,先走起來,再邊走邊修,才是真正能交得出成果的寫法。
參考資料
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