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你所在的领域,有哪些「优质信源」? 第1页

  

user avatar   liualbert 网友的相关建议: 
      

谢谢 @白小鱼 邀请。我做的信息系统(information systems,IS)研究,设在管理学院,因此偏向企业管理方向。与计算机专业相比,我们研究的不是如何用代码解决一个很具体的算法或者编程问题,而是新技术的商业价值与应用,以及企业在这方面的行为等。用到的方法有计量经济学,modelling,data mining。这个问题,我理解为怎么样收集领域前沿研究资料,以及怎么样收集高质量资料。我一般从如下方面收集:
1.会议的proceedings,IS方面的会议,包括国际的四大,AOM,以及国内的CSWIM,都会有proceedings,也就是论文集,会议论文一般是研究者的最新研究,几个月前才写好的这种,这代表了研究者最近在做的研究。这里面分为很多小的领域,你选择自己正在做的或者感兴趣的领域,看看大家最近在做啥,看看最近5年的趋势,基本上可以知道领域最近几年的热点,对于这些热点具体有哪些问题,有哪些研究方法等。

2.大佬的Google scholar主页。一般大佬的所有文章都会显示在这个主页,包括已经发表的文章,working paper,conference paper,以及部分unfinished paper,按时间新旧排序,可以看到大佬最近几年也做啥主题。与第i点相比,这一点的好处在于,这里可以知道大佬的兴趣所在。因为会议的proceedings大部分最后都无法发到顶刊,但是大佬的working paper大部分都能上顶刊,所以,这里看到的文章数量少,但质量高。

3.顶刊的call for papers。一般来说,一个顶刊call for 一个主题的文章有以下原因,这个问题最近很火,例如blockchain-enabled business model innovation,而目前这个期刊有没有发表或者这方面的文章,或者暂时还没收到这方面的高质量文章。顶刊的call for papers的主题一般比较大,你可以围绕这个主题自由发挥,比如刚才提到的,并且,有很强的指引性,也就是说,顶刊这种call for papers不是主编一时兴起,而是主编认为这个topic很重要,并且在未来几年内也是个重要问题。如果这个topic 是你做的方向的其中之一,或者你感兴趣,可围绕这个topic多收集文章看看。

4.顶刊以及其他主流期刊的最新文章。一个领域的顶刊就三四本,主流期刊也就几本。这些期刊的最新文章以及最近几年的文章都值得追踪,特别是和自己研究方向相关的。因为一篇文章能发到这些期刊,说明编辑不仅认可其idea,也认可其他方面,方法,理论,数据等,这些都是值得学习的地方。实际上由于一个领域的小领域非常多,因此一个期刊一年到头某一个小领域甚至一个具体文章的文章就几篇,甚至没有。所以虽然期刊多,文章基数大,但追踪起来并不费力。

5.顶级商业期刊以及部分咨询公司报告。包括但不限于Harvard Business Review,Sloan Management Review,California Management Review,以及一些咨询公司会出一些报告,说明某个topic的重要性以及前景,会列出数据,或者。这些东西最大的作用就是引用。因为一般说明某个问题重要值得研究时,需要引用知名商业期刊或者咨询公司报告作为背书。

6.Springer的相关图书汇编。Springer会出版一些图书文集,就是让这个领域的大佬每个人写一个chapter,写各自做的方向,然后编成一本书。这些书还是很有价值的,一是基本上都是大佬写的(也有一些chapter不是大佬写的),二是比较新,三是比较全面。例如在IS方面,Springer 在2012年出版了良策Information Systems Theory,介绍IS领域的各个主要小领域及其各自研究的问题以及用到的理论。

我在找优质信源时,一个标准是新,这个新不是指追热点,追热点风险很大,而是看看自己做的方向有哪些最新的成果。另一个是优质,也就是说得是好的期刊/高级别会议/大佬的东西。


user avatar   liu-yan-14-92 网友的相关建议: 
      

各类上市公司的所有公开消息,包括但不限于年报、半年报、季报、招股书、募集书、定增公告、法说会。

摸清楚了,行业大致情况就能了解到了。


user avatar   lokinko 网友的相关建议: 
      

作为跨专业过来的菜鸡,研一阶段在找研究方向中吃了许多苦头,也学会了一丢丢检索研究方向论文的能力。本回答以下推荐均为深度学习方面的内容。

  1. 微博的博主:爱可可-爱生活

这位博主经常会分享 一些工作的GitHub源码/前沿研究的论文整理/人工智能方面 的应用。

2. arxiv

众所周知,Do not throw papers into the toilet,put them on the arxiv.

但是在里面确实有许多很有意思的工作,通过关键词检索能够找到足够的论文让你对某一方向有一个全面的认识,并且看久了以后你甚至能感受到论文之间工作的差异......

3. 专知

一个集合了人工智能大多数研究方向的资源帖,包括各种论文综述、教材资料、ppt资源。

先占个坑,以后慢慢补充。

4. Paper with code

提供代码的论文才是好论文√




  

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