Блог

Proxy СПбГУ

Лайфхак для #горячихюныхкогнитивных из СПбГУ. Если вы учитесь или работаете в СПбГУ, вы можете получить удаленный доступ ко всем библиотечным ресурсам СПбГУ. Для этого достаточно читательского, но это вы, наверное, и так знаете. Лайфак в том, что вы можете использовать http://proxy.library.spbu.ru/ для быстрого доступа к этим самым ресурсам.

http://proxy.library.spbu.ru/ — общий список доступных ресурсов

http//proxy.library.spbu.ru:2374 — Google Scholar

proxy.lib.pu.ru:2202/ - Scopus

proxy.library.spbu.ru:2117/ - ScienceDirect

proxy.library.spbu.ru:3877/ - Oxford Handbooks

proxy.library.spbu.ru:2060/ - EBSCOHost (журналы APA)

Добавьте эти адреса к себе в закладки и экономьте свое время.

Scholarpedia

Сегодня мы расскажем о Scholarpedia — википедии от ученых и для ученых. Начинать погружение в незнакомую научную тему надо с поиска обзоров, желательно последних лет. Причем важно, чтобы автор представлял в обзоре разные теоретические позиции. Помимо поиска статей в Google Scholar и базах данных, имеет смысл заглянуть на специализированные ресурсы, публикующие обзоры по разным областям когнитивных наук. Один из хороших ресурсов такого рода — это Scholarpedia,http://www.scholarpedia.org/. В отличие от Википедии, статьи в Scholarpedia пишутся только учеными и рецензируются почти также строго, как и научные статьи. #горячиеюныекогнтивные могут найти там много интересного, как среди общих обзоров по достаточно широким областям, так и среди статей, посвященных частным феноменам. Вот лишь несколько ссылок:

— исследования внимания http://www.scholarpedia.org/article/Attention

— иллюзия Эренштейна http://www.scholarpedia.org/article/Ehrenstein_illusion

— аффективное слепозрение http://www.scholarpedia.org/article/Affective_blindsight

— сознание у машин http://www.scholarpedia.org/article/Machine_consciousness

— исследования внимания http://www.scholarpedia.org/article/Attention

— путь «что» и путь «где» в коре http://www.scholarpedia.org/article/What_and_where_pathways

— когниции и эмоции http://www.scholarpedia.org/article/Cognition_and_emotion

— торможение возврата http://www.scholarpedia.org/article/Inhibition_of_return

Если вы знаете еще какие-то хорошие ресурсы такого рода — поделитесь.

Наталья Андриянова: «Можно делать эксперименты, не имея навыков программирования»

#thinkcognitive продолжает публиковать истории. Сегодня — Наталья Андриянова о первых экспериментах и друзьях-программистах:

«Я провожу эксперименты в программе PsychoPy и очень рада, что такая программа есть у нас в доступе. Ей довольно легко пользоваться и можно делать некоторые эксперименты, даже не имея навыков программирования, хотя, конечно, умея программировать, там можно сделать гораздо больше. Научиться пользоваться программой мне помогло обучающее видео (https://www.youtube.com/watch?v=VV6qhuQgsiI), а так же мой коллега Иван Иванчей который объяснил мне ее возможности на примере моего эксперимента. Сейчас я сделала уже несколько экспериментов в PsychoPy. Конечно, отсутствие навыков программирования ограничивает для меня сферу ее использования, поэтому я считаю, что данный навык является важным для психологов. Можно, конечно, пойти другим путем и иметь друзей программистов, которые помогут вам делать эксперименты, но тогда вы начинаете зависеть от них, ведь вам придется постоянно обращаться к ним, если нужно что-то исправить или дополнить. А умение самостоятельно делать эксперименты делает вас свободными, дает большее понимание и уверенность в себе.»

Поиск научной литературы

Одним из ключевых навыков в научной деятельности является поиск литературы по интересующей теме. Мы — современные ученые и студенты — живем в счастливое время интернет-технологий, когда и сами научные статьи, и громадные библиотечные каталоги стали доступны онлайн. Остается только научиться ими пользоваться. У #thinkcognitive есть на этот счет несколько полезных советов.

Для поиска научной литературы существует очень много инструментов. Главные — это базы данных, такие как EBSCOhost и ScienceDirect. Кроме того, существует поисковик Google Scholar, созданный специально для поиска академических статей и книг. Последний проще в использовании (Google есть Google), но им не стоит ограничиваться — сами базы данных позволяют организовать намного более гибкий и мощный поиск. Для того чтобы быстрее научиться работать с базами данных, можно просмотреть короткие видеоуроки. Например, здесь — http://support.epnet.com/training/tutorials.php — можно найти подробные EBSCOhost Tutorials, а здесь —http://help.sciencedirect.com/Content/tutorials/sd_menu.html — ScienceDirect Tutorials.

И несколько советов:

1. Начинайте с поиска обзорных статей. Специально для #горячихюныхкогнитивных существуют журналы Trends in Cognitive Science и Trends in Neurosciences, где с большой вероятностью можно найти обзор (ы) по вашей или по близкой теме. Ссылки, приведенные и систематизированные в обзорной статье — и есть ваш стартовый список релевантной литературы. Названия цитируемых статей не нужно искать вручную — базы данных позволяют со страницы исходной статьи открыть ее «References» и получить полный список.

2. От обзорной или просто хорошей статьи по теме можно пойти и в другую сторону — найти, какие еще статьи на нее ссылаются. Таким образом можно узнать о более свежих исследованиях. Для такого поиска в базе данных или Google Scholar нужно найти кнопку «Citations» или «Cited by».

3. Помимо этого, базы данных часто предлагают автоматизированные подборки «related articles» или «recommended articles». Они обладают всеми недостатками автоматизированных подборок, но мимо них тоже не стоит проходить.

4. Для того, чтобы наиболее эффективно составлять поисковые запросы, обратите внимание на используемую терминологию. Бывает, похожие вещи в чуть разных областях или школах называются по-разному. Пробуйте разные формулировки и их сочетания, экспериментируйте.

5. К вопросу о формулировках — полезно научиться составлять поисковые запросы с использованием логических операторов. AND, OR, NOT, кавычки и звездочки должны стать вашими лучшими друзьями. Их использование чуть варьируется от системы к системе, так что об этом тоже стоит осведомиться в Help или Tutorials. Использование логических операторов очень экономит время и значительно повышает эффективность поиска.

6. Выдачу по любому запросу в базах данных можно сохранять — так вы не будете тратить время и силы на запоминание сложного поискового запроса. Кроме того, можно (и нужно!) подписаться на оповещения (Alerts) — как только появится новая статья, подходящая под ваш однажды составленный запрос, база данных сообщит вам об этом.

7. Потратьте время на то, чтобы научиться пользоваться библиотекой своего университета и ее электронными ресурсами. Особенно это важно для поиска полнотекстовых версий статей. Например, студенты и сотрудники СПбГУ имеют доступ ко всем журналам APA через базу данных EBSCOhost.

8. Поиск по российским журналам осуществляется через базу данных ELibrary.ru. Также может быть полезен сайт psyabstracts.com (но там есть далеко не все, проект находится в доработке).

После того, как вы получили список интересующих вас статей, настает через поиска их полнотекстовых версий. Увы, они не всегда бывают доступны даже через библиотеку Университета. О том, как обрести заветный PDF, #thinkcognitive еще напишет.

pic: phdcomics.com

ryBHsSJ4ZQA

200+

А тем временем нас уже больше двухсот, чему мы дико рады! Think cognitive, think science, be happy =)

Гена Спиридонов и видео с тем парнем

Воскресная история о первом эксперименте от Гены Спиридонова, студента ЯрГУ, и видео с «тем парнем», про которое пишет Гена:

«Самостоятельно научился» — в данном случае слишком громко сказано, т.к. принес все это дело и показал нам С. Ю. Коровкин, чем, собственно и заинтересовал. Главный мотиватор — это посмотреть на готовый, уже работающий знакомый эксперимент. Хотя впечатление, что «это все легче и проще», чем при обычном проведении слегка обманчиво, но интерес вызывает и показывает, чем это вообще полезно, и зачем в это все лезть. А что до научиться, то лучший способ, как со всеми IT и около штуками — потратить пару выходных на создание работающего проекта. Опять же, можно попытаться перенсти в пай что-то уже знакомое и работающее, заодно подсмотреть какие еще возможности есть и в каких местах возникают новые трудности. а дальше уже планировать, писать и спрашивать у всех «почему оно не работает»,)

Из ресурсов — зис http://www.psychopy.org/coder/tutorial1.html энд зис

http://www.youtube.com/watch?v=VV6qhuQgsiI

Вообще, лучше по всякими комьюнити тусовкам смотреть. например

https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!forum/psychopy-users

Сюда же пишет тот парень из видео.

Вообще, комьюнити очень удачное в плане того, что как правило «решение уже найдено», нужно только своровать.

https://www.youtube.com/watch?v=VV6qhuQgsiI

Иван Иванчей: «не бояться учиться совсем не знакомому»

#thinkcognitive продолжает публиковать рассказы о первых самостоятельно сделанных на компьютере экспериментах. Программировать — это не сложно и интересно =) Сегодня — рассказ Ивана Иванчея, аспиранта СПбГУ, занимающегося изучением имплицитного научения:

«Первые мои эксперименты я делал на бумажке, потом использовал готовые программы, затем просил писать их для меня моего приятеля. Последнее было удобнее предыдущих вариантов, так как я получал в итоге программу, созданные специально был моих исследовательских целей, но процесс создания программы оказывался очень трудоёмким и включал в себя десятки итераций «версия программы — мои пожелания к изменениям»: программист не психолог не видит вещей, очевидных для психолога-экспериментатора, а психолог-экспериментатор из-за этой же очевидности не всегда может точно описать, что ему нужно в программе.

Когда я узнал про пакет PsychoPy, я с радостью начал его использовать: ведь он позволяет самостоятельно конструировать эксперименты без умения программировать. Кроме того, он создан психологами, что решает озвученные выше проблемы.

Вскоре оказалось, что у меня всё-таки есть запросы к программе, не предусмотренные разработчиками с самого начала. Сначала я приставал с вопросами к Андрею Четверикову, потом решил освоить язык python, на котором написан PsychoPy. Ника Адамян дала в твиттере ссылку на учебник: «Non-Programmer's Tutorial for Python 3» (http://en.wikibooks.org/wiki/NonProgrammer's_Tutorial_for_Python3/Print_version). Я его проштудировал, выполняя несложные упражнения. Это уже позволило мне не только более полно использовать Psychopy, но и написать несложные программы для других своих исследовательских нужд. Потом я прошёл курс на coursera.org «Learn to Program: the Fundamentals» (https://www.coursera.org/course/programming1), чуть более обширный, но тоже для новичков. На самом деле, чтобы решать конкретные задачи, достаточно ознакомиться с самыми основами программирования и конкретного языка. Зная эти основы, большинство простых задач можно решить, немного погуглив. Кажется, общие основы и понятия я более или менее усвоил, так что за новые языки, если возникает необходимость, берусь без страха.

Я бы посоветовал не бояться учиться совсем не знакомому, чаще гуглить (почти все проблемы, которые возникают у новичка — у кого-нибудь уже возникали и разобраны на разных форумах). Для запоминания полезных функций и команд я веду блокнотики. Вот и всё".

APA PeePs

Рано или поздно у всех #горячихюныхкогнитивных голова начинает идти кругом от обилия информации. Одна только база данных ScienceDirect в разделе «Экспериментальная и когнитивная психология» содержит 127 журналов! Конечно, в таком потоке публикаций сложно уследить за особенно бурно развивающимися темами. Для упрощения этой задачи Journal of Experimental Psychology выпускает бесплатную рассылку под названием APA PeePs (Particularly Exciting Experiments in Psychology) — во всех отношениях приятное и полезное чтение.

Рассылка выходит 1−2 раза в месяц и содержит довольно простые и краткие описания нескольких связанных друг с другом исследований, опубликованных в последних изданиях 6ти журналов-участников. Для ознакомления TCTS принес вам последний выпуск APA PeePs (см. приложение).

Подписаться на рассылку можно здесь: http://paracom.paramountcommunication.com/phase2/survey1/survey.htm?cid=jzmhxq&1 379 964 702

KsLFphoyCt8

APA_PeePs

Дедлайн конкурса TCTS все ближе!

Между тем, до 27 февраля (дедлайна нашего конкурса) осталось меньше двух недель. А это значит, что NEISSER’aм уже пора выбрать тему для эссе и начать продумывать его структуру, KAHNEMAN’ам — приступить к описанию своего проекта, а NERD’ам — погрузиться в код. Подробности читайте наcogitoergo.ru

#thinkcognitive желает всем удачи! Возникающие вопросы можно направлять на " target="_blank"> или оставлять прямо здесь.

-l__xpzGJb4

Roses are red

Всех #горячихюныхкогнитивных c Днем Святого Валентина.

Любите друг друга и занимайтесь наукой! =)

pic: phdcomics.com

3PLFQbivlNU