Выживание в науке

Хороший совет от Нобелевского лауреата: если вам не нравится заниматься вашей темой исследований — подойдите к научному руководителю и попросите его дать вам другую задачу. Если он не может дать вам другую задачу — попробуйте найти другого руководителя. Если же вы вдруг обнаружите, что вам не нравится заниматься наукой — не занимайтесь ей. И это относится не только к тем, кто сейчас в аспирантуре, это про науку вообще.

ПС. Что, конечно, не отменяет того факта, что в любом занятии есть более приятные и менее приятные стороны, здесь вопрос их соотношения.

Oliver Smithies, geneticist, Nobel laureate-2007. At Lindau Nobel Laureates Meeting-2014:
«When doing your PhD — no matter what you do to get a PhD, but you have to enjoy it, because you just learn to do good science. If you don’t enjoy it, go to your adviser and say „I am not enjoying what I’m doing“. I’m serious. And then, if your adviser can’t give you another problem, change your adviser. The secret of scientific life is do something that you enjoy. And if you find you don’t like science — go and play the guitar, or go and write a book or go climbing».
http://www.mediatheque.lindau-nobel.org/videos/33 668/.
Oliver Smithies, geneticist, Nobel laureate-2007
Спасибо за ссылку Янине Ледовой: vk.com/wall762881_10 280

Productive stupidity

Науку в качестве профессии часто выбирают люди, которым было легко и интересно учиться в школе и в университете, которые привыкли каждый день узнавать новое и получают от этого колоссальное удовольствие. Однако, делая этот выбор, лишь немногие отчетливо представляют, что одним из побочных эффектов нахождения на переднем крае науки является ежедневное осознание собственной глупости. Биолог Мартин Шварц написал об этом ощущении замечательное эссе, опубликованное в Jounal of Cell Science.

«В науке сталкиваешься лицом к лицу с собственной „абсолютной глупостью“. Эта глупость — экзистенциальный факт, неотъемлемая часть попыток проникнуть в неизведанное. <…> Одним из прекраснейших качеств науки является то, что она позволяет делать неуклюжие шаги, и нам вполне можно время от времени ошибаться, если на этих ошибках мы учимся. Безусловно, для студентов, привыкших правильно отвечать на вопросы, это сложно. Безусловно, разумная уверенность и эмоциональная устойчивость помогают с этим справиться, но мне кажется, что образование в сфере науки могло бы делать больше для облегчения этого большого перехода: от познания того, что когда-то открыли другие люди, к своим собственным открытиям. Чем проще нам принять собственную глупость, тем глубже мы погружаемся в неизвестное и тем больше вероятность совершить большие открытия.»

По мнению Мартина, умение быть «продуктивно глупым» -- качество, которое должны воспитывать в себе студенты, планирующие академическую карьеру. Не бойтесь быть глупыми, учитесь извлекать из этого пользу.


Lady Data

Посвящается фрустрации от анализа данных, упорно не желающих поддаваться логическому объяснению.

vk.com/video-64 839 783_169010464?list=44de24311f9017b026

(по ссылке — видео)


Андрей Линде: когда ты вдруг оказался прав

Ника Адамян: «Если кто еще не слышал, физики обнаружили долгожданные следы первичныx гравитационныx волн — фактически, свидетельство того, что происходило на ранних стадиях Большого Взрыва. Это Нобелевская премия, но это не главное. Наличие следов было предсказано инфляционной моделью Вселенной в 1981 году. На этом видео зафиксировано, как Андрей Линде, один из ключевых разработчиков инфляционной модели, получает известие о новом открытии, подтверждающем теорию, которой он посвятил жизнь. Бесценно».

Мы, конечно, занимаемся другими областями исследований, и на гораздо более простом уровне. Но вот этот момент, когда внезапно оказывается, что все так, как и было предсказано теорией, когда кусочек головоломки встает на свое место, — это, как мне кажется, то, что объединяет людей, занимающихся наукой в самых разных ее видах. И еще, почувствуйте тот момент, когда Линде говорит об ощущении постоянного сомнения. Это ощущение — одна очень важная часть того, что отличает хороших ученых.

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


Краткая история академических неудач

Неудачи и промахи случаются у всех, успешные ученые — не исключение. Однако чаще всего эти неудачи остаются невидимыми за блистательными CV и многостраничными списками публикаций. Брэдли Войтек, Ph.D., когнитивист, недавно ставший заведующим лаборатории в University of California, San Diego, решил, что это неправильно, и начал включать в свое CV отказы в публикациях, премиях, работе, и т. д. Посмотреть CV можно тут: http://bit.ly/voytekcv (стр. 14). Заодно можно посмотреть, как выглядит академическое CV, правда уже на более поздних ступенях карьеры. Теперь любой желающий может убедиться в справедливости приложенной к посту картинки =) В общем, не бойтесь провалов, #горячиеюныекогнитивные, они бывают у всех.

46E7vONpc6w


Абигайл Новик: «Вы говорите компьютеру, что вы хотите, и он это делает именно так как вам нужно»

Абигейл Новик, специалист-исследователь, Princeton Neuroscience Institute, столкнулась с созданием экспериментов в Матлабе, уже имея кое-какой опыт программирования, но мы все же решили спросить, что бы она посоветовала начинающим.

«Итак, мои мысли о Матлабе. Не то чтобы очень глубоко и философски, но все же

— Психологам обязательно уметь программировать, поскольку это лучший способ анализировать большие массивы данных. Матлаб — один из простейших способов, поэтому он так хорош для начинающих.

— На сайте Матлаба есть огромное количество примеров и демонстраций. Используйте их!http://www.mathworks.com/academia/student_center/tutorials/launchpad.html

— Начинать лучше с установки Psychtoolbox и ознакомления с их примерами. Используйте код, написанный кем-то другим, или демонстрационные примеры в качестве основы для ваших собственных программ. Вы можете взять демо-код и попробовать немного его изменить так, чтобы программа делала то, что ВЫ хотите чтобы она делала! Это один из лучших способов научиться программировать, потому что вам не понадобится начинать с нуля. Вместо этого вы можете просто упасть кому-то на хвост;)

— Если вы застряли — погуглите. Вы не поверите, сколько советов доступны онлайн. Например, предположим, вы используете Psychtoolbox и вам нужно поменять цвет текста на экране, но вы не знаете, как это сделать. Наберите в поисковике «psychtoolbox change color text displayed on screen matlab» и вся нужная документация окажется в ваших руках.

— Две важнейшие вещи, которым нужно научиться начинающим программировать — условия и циклы. Этому может бесплатно и просто обучить Code Academy (http://www.codecademy.com/)

— Матлаб — очень, очень буквальный язык. Вы говорите компьютеру, что вы хотите чтобы он сделал, и он делает это ИМЕННО так, как вы описали. Придется научиться очень точно формулировать!"


Цена ошибки

Ошибки — не повод для уныния, а материал для статей #thinkscience


«Я всегда буду неправ»

«Некоторым ученым везет, и они оказываются на четвертом уровне, на котором начинают понимать, что наука — это совсем не про поиск истины, а про поиск лучшего из способов ошибаться. Наилучшая научная теория — не та, которая открывает правду. Это просто невозможно. Это та теория, которая самым простейшим образом объясняет то, что мы уже знаем о мире, и которая позволяет делать предсказания о будущем. Когда я понял, что всегда буду неправ, и что мои любимые теории неизбежно будут заменены на новые, лучшие теории — вот тогда я по-настоящему осознал, что хочу быть ученым» — Thomas M. Schofield

http://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/jmsierra/documents/Schofield2013Nat.pdf


Катерина Плацек: «MATLAB это не магия»

#горячихюныхкогнитивных много по всему миру, и проблемы у них на самом деле не такие разные, как это может показаться. #thinkcognitive попросил Катерину Плацек (ассистент лаборатории, факультет психологии University of Texas at Austin) рассказать о своем опыте общения с Matlab:

Впервые я столконулась с Матлабом (да и с кодом вообще) в онлайн-курсе, который я проходила во время обучения в магистратуре. Нам давались краткие объяснения основных понятий, после чего предлагалось перейти к самостоятельной домашней работе. К сожалению, оказалось, что от природы я не сильна в программировании, и, огорчившись, я бросила учиться, попросив помощи с заданиями компетентного в Матлабе друга. Как можно ожидать, в результате я обрела лишь базовое понимание Матлаба и огромное разочарование.

Следующая глава саги об изучении Матлаба открылась, когда передо мной встала задача создания бихевиоральной экспериментальной парадигмы с использованием пакета PsychToolbox — дополнения к Матлабу для психологического экспериментирования. В этот раз я училась по книге «Matlab for Behavioral Scientists» (автор David A. Rosenbaum). Книга оказалась спасением — основы программирования и инструкции для Матлаба были объяснены понятным не-техническим языком, и адаптированы для начинающих. Так я стала понимать «как» и «почему» программирования.

Но тем не менее, простое чтение учебника и выполнения упражнений не продвинули бы меня особенно далеко. Как я слышала от многих, и как я понимаю теперь сама, единственный способ учиться — сделать самостоятельный проект. Это не значит, что вы будете сидеть перед экраном компьютера и расстраиваться от каждого сообщения об ошибке (и думать, что вы необучаемы — я точно так думала, когда начинала). Вместо этого, используйте свои знания, пополняйте их, и просите помощи! Лучшие учителя — это ваши коллеги, которые скорее всего в свое время преодолевали те же самые трудности. Матлаб — это не магия. Это компьютерная программа, помогающая вам в проведении исследований, которые вы умеете делать. Я не могу назвать себя ни экспертом в Матлабе, ни человеком которому нравится программировать, но сейчас я могу редактировать и чинить и создавать собственный код. Будьте к себе снисходительны — не все (как я) от природы способны программировать, и вы обязательно научитесь — просто будьте упорны и не вешайте нос!


Александра Чистопольская: «можно отметить легкость освоения программы»

Мы продолжаем публиковать рассказы студентов и аспирантов о своих первых самостоятельно сделанных на компьютере экспериментах. Сегодня — рассказ Саши Чистопольской, аспиранта факультета психологии ЯрГУ, о том, как она делала свой первый эксперимент на PsychoPy:

«Так вышло, что в целях проведения экспериментального исследования для написания дипломной работы мне пришлось прибегнуть к работе в программе PsychoPy. Перед нами стояла комплексная исследовательская проблема: одновременная экспозиция двух различных объектов (целевой задачи и вторичного задания-зонда) и фиксация поведенческих параметров (время реакции и количество ошибок при выполнении вторичного задания). Важно отметить, что поскольку мы планировали исследовать микродинамику мыслительного процесса (по анализу показателей выполнения зондового задания, а именно требовалось определять, например, тип представленного угла (тупой или острый) с частотой примерно изображение в сек или меньше), то необходима была автоматическая фиксация процесса для последующего анализа. Именно программа PsychoPy позволила написать такой скрипт, который позволял учитывать все запрашиваемые параметры стимульной экспозиции и забора данных. Программа имеет множество опций, возможно работа как с текстовой информацией, так и видео.

Для написания скрипта достаточным оказалось наличие конструктора (+ ориентация на аналогичный скрипт), заложенного в основе PsychoPy, а конкретные команды находились в Интернете на пользовательском форуме. В общем, можно отметить легкость освоения этой программы и гибкость системы, позволяющую решать множество исследовательских задач".