你是魔鬼嗎?Steam上線「科研模擬器」遊戲,自帶髮量統計,線上勸退不留活路
遊戲介紹介面。
微博網友反饋。
在大學或者研究所搞科研是「歲月靜好」還是「狂修福報」?你信仰科學,希望憑藉一己之力推動人類知識的進步,還是僅僅只想找一份「體面」的工作?不論是系統內的吐槽還是外界對科研工作的認知可能都不夠清楚。那麼,要不要自己來試試?
這是一款休(kong)閒(bu)遊戲,在遊戲中,你來到了一個叫做星禮研究所(Signchology Research Lab)的地方。你需要做的工作很簡(gui)單(chu)——寫論文,發 paper!
遊戲地址:https://store.steampowered.com/app/1187030/__Sighchology_Research_Lab/
Unlimited Paper Works!
春暖花開,歲月靜好。你來到了這個研究所,從事心理學的研究。
一切都很美好,你的朋友們也鼓勵你。嗯嗯,「像我這樣陽光樂觀的 girl,一定能夠早日發 paper,拿到教職,走上人生巔峰。」
然後「和顏悅色」的老闆看著「naive」的你佈置了任務:「找文獻、看文獻、招被試、做實驗、分析資料、寫論文、發論文。」
聽起來很容易的嘛,你蹦蹦跳跳去找文獻了。
看起來很容易的樣子,從書架上拿起一本文獻,就算找到了?
讀完找到的文獻,你感覺頭有點冷。
沒關係,接下來就該招被試了。需要很多受試者才能收集資料做研究呢。
受試者可沒那麼好找,大部分人並不關心崇高的科研事業,他們甚至沒有時間聽你在這裡 BB。你需要磨破嘴皮子,動用 A++級別的口才,終於網羅到那麼一些人接受一下實驗。(順便一提,現實中你可能要花錢,這是另一個複雜的問題了)
找到了兩三個受試者,他們開始做實驗。終於有資料了!你看著可憐巴巴的幾個資料點,留下了感動的淚水。分析分析吧,說不定能找到某個假設的顯著性結果呢。
均值、中位數、眾數,這是常規操作。
線性迴歸、邏輯迴歸、卡方檢驗,這是基礎分析。
要不要來個聚類,要不要來點機器學習?聽說神經網路挺火的,能不能把資料喂進去它直接給我出個文章?然而並沒有。
是資料的問題嗎?可是沒有那麼多受試者啊。要不試試「高階分析」吧。強大的演算法一定能挖出來什麼統計學規律的!
你會發現自己進入了漫長的建模過程中,那個可惡的 p 值就像永不收斂的損失函式一樣蹦來跳去。過了不知道多少天,抓掉了不知道多少頭髮之後,你決定去看看別的文獻。
更多的文獻,更多暗無天日的補充研究,更多的被試和更多的資料分析!脫髮如同秋後的落葉般「禿」如其來。終於,你在某一天發現了某個「統計顯著性」。好了,投稿吧!
期刊的選擇是個問題,你看著自己都不太相信的結果,《心理學前沿》這種就算了,被拒了科研就要打水漂。《搞笑的研究》或者《失敗的論文寫作》成功率大一點,但是要畢業這點期刊影響力可不行。
最後你還是投了頂尖期刊,然後重複這個輪迴。至於科研理想什麼的,那是啥,能發表嗎?
過於現實,以致不適
玩過這個 Steam 遊戲的玩家進行了討論。基本上所有玩家都對遊戲打出了好評。
當然,作為如此有話題性的這樣一個遊戲,玩家們自然也和自身的經歷結合起來,談到了搞科研的心得體會。綜合起來只有這麼幾個字:「我太難了。」
某評論指出,搞科研不僅有發論文的壓力,還會因為長時間的疲勞、社交隔離和其他原因導致自閉。
另一位玩家表示,搞科研直接讓他/她抑鬱了。
還有玩家表示,如果你玩遊戲的時候就感到不適,最好不要做科研。
不管怎麼說,這款真實而扎心的遊戲,映襯出了科研人無奈的生活。
這些經歷與《Nature》針對博士生的調查基本吻合。調查顯示,1/3 的博士生存在心理問題;發論文、學歷貶值、導師缺位等種種原因壓得博士生喘不過氣;此外,由於時間成本過高,多數人寧願忍受煎熬,也不願中途放棄,有些甚至為此了結自己的生命。
造成這種局面的原因是多方面的,但最重要的是,在踏上科研之路之前你要想辦法弄清楚這條路是否適合自己。
雖然只是一款遊戲,但正如過來人所說,「如果玩這款遊戲讓你覺得不適,那就要小心未來的科研生活了。」
封面圖來自pexels
作者:Synced
來源: 機器之心
原地址:https://mp.weixin.qq.com/s/WRvoMk5drU0Z21c6btS4UA
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