ch1 基础任务 - 对兴趣领域(音乐)的全局认识

~在此撰写本章基础任务简单版报告，大约 500 字，包含主要思路、步骤及结论。可选择提交完全版「信息分析」报告。

报告示范：信息分析报告（简单版） 、信息分析报告（完全版）

0. 摘要

1. 背景

任务卡片

ch1 基础任务：运用至少两种实践策略，形成对「心理学」或自己感兴趣领域的全局认识，记录探索过程，完成一份信息分析报告。

注意：使用的实践策略中须包含「获取该领域中文所有硕博论文」。

提交方式：fork 课程仓库，生成个人学习仓库，上传截图和文字至相应章节文件夹的 RepTaskBasic.md，获取文档链接，提交在战队作业 Issue 下。

2. 分析过程

2.1 课程前的自由探索

2.1.1 实践策略与兴趣领域选择

• 因为时间有限, 决定先选用两种实践策略做初始探索
  • 因为 人 > 信息, 所以决定选用获取顶级学者的论文
  • 另外就是任务要求中的获取该领域中文所有硕博论文
• 兴趣领域探索策略
  • 因为心理学是比较成熟的学科, 决定先从这个入手, 先初步熟悉常见的实践策略
  • 然后开始尝试我感兴趣的 Music 音乐领域, 更具体来说是 music creation / music composition / music improvisation 音乐创作领域. 同时还有我感兴趣的 music programming 音乐编程领域.

2.1.2 从心理学领域熟悉如何获取顶级学者论文

2.1.2.1 顶级学者的获取

• 从昨天搜索 Wikipedia 发现, 在 Psychology - Wikipedia 条目下面有一个用于索引的分类列表, 里面有约 60 个左右的重要心理学家, 觉得这是个很好的入手方式. 毕竟能列入到这里的心理学家, 想必都是这个学科里非常重要的人物了.
• 

2.1.2.2 Google Scholar 获取论文

• 最开始是发现 Google Scholar 里居然有对学者的档案, 如 Roy F. Baumeister - Google Scholar Citations 把他的所有论文都整合到一个界面里面来了, 太酷了. 不过发现他连别人引用数量达到上百次的论文都写了几百篇, 我当时真的是惊呆了, 真是高产又高质的大牛啊.
• 当时第一反应就是用 Zotero 一次性把他的几百篇论文都下下来. 当时想着这哪怕是下一万篇论文不也是很容易的事情吗? 不就是在几十个学者档案里点一下 Zotero 插件的事么.
• 后来才发现我想得太简单了, Google Scholar 对于抓取是有限制的, 一次性下几百篇文章, 它会判定你为机器人, 直接把你限制了, 然后一篇文章都下载不下来. 这时候用到小伙伴们提到的清除缓存 + 切换 ip 的方式才能恢复正常.
• 最后还是采用原来的方法, 按翻页的方式下载的, 一次下载当前页面中的 5 篇论文. 这样, 不会因为一次性抓取太多文章被限制, 即使中间因为 Google 的反抓取导致中断, 我需要清除缓存继续抓取, 也可以记得我已下载论文的进度.
• 发现 Zotero 的去重功能超级贴心, 让我可以随心下载, 也不用担心下载了 N 次的问题.

2.1.2.3 配合彩云小译初步了解各个学者

• 因为下载的是英文论文, 我基本上连标题都读不懂, 更不用说快速扫视了.
• 所以配合彩云小译, 对各个学者的档案界面的论文标题进行翻译, 初步了解了他们的研究主题, 也发现一些我感兴趣的人, 比如 Roy F. Baumeister - Google Scholar Citations.

2.1.2.4 循环往复

接下来的内容就是体力活了. 对 Google Scholar 和 Zotero 的使用也基本熟悉了, 就开始我对音乐领域的探索啦.

2.1.3 探索音乐领域

2.1.3.1 探索方法尝试

• 在 Google scholar 的 articles 和 profiles 里搜索音乐相关的关键词, 如 music / music creation / music composition
• 看搜出的结果里, 有没有相关的学者档案, 也就是作者名里带有下划线的
• 通过学者档案, 了解到他研究的领域
• 点击相关领域, 可以看到这个领域更多的顶级学者
• 循环往复

2.1.3.2 实践中的发现

• 之前我以为音乐创作领域也算是一个历史悠久的领域了, 而且现在也有很多音乐学院, 应该来说是一个很成熟的学科了. 但在实际搜索中我发现, 我搜索这个领域, 常常搜到的是预料之外的东西. 基本上就没搜到过什么音乐创作的文献.
  • 比如搜 music, 搜出来的很多是 Music Education / Music Psychology / Psychology
  • 不过让我非常开心的是搜到了一位心理学学者 John Sloboda - Google Scholar Citations, 他所有的研究都是和音乐相关的, 实在是太让我惊喜啦, 他论文的主题也是我感兴趣的, 决定好好拜读他的文章. 他的 h 指数是 67, 暂时也是我在音乐领域里面发现的最高的了.
  • 搜 music composition 的结果就更诡异了, 居然大部分都是聊算法的, 和我心中所想的音乐创作相差也太大了吧, 看来学界更关注的是 music 和 computer 的结合, 而不是单纯的音乐创作. music creation 的结果也类似.
• 发现音乐领域文献的被引用数量明显和心理学不是一个量级的, 比如之前搜索 Roy F. Baumeister 的时候, 文章引用量都是惊人的上万上千了, 但是在音乐领域, 引用量上百都算是高的的.
• 另外, 颠覆了我以为的音乐和计算机结合是一个很小众领域的想法, 事实上, 这在学界都已经比音乐本身的研究更热门了, 从 music compostion 搜出的基本上是算法和计算机有关的文章就能看出来. 虽然我对算法什么的不感兴趣, 不过, 我觉得把音乐和计算机的结合是一个值得关注的领域, 一方面它把我的两项兴趣给结合起来啦, 另一方面其实已经有很多人在探索这两个领域的结合啦, 也很适合继续发掘.
• 同时我也发现了我感兴趣的 music programming, 其实对应有另一个更广义的学科, 是 computer music. 可以不用把两者的结合仅仅局限在 programming 上.
• 从音乐领域的探索过程中发现, 我可能需要在多个不同学科的分支领域, 来研究我感兴趣的音乐创作话题, 尤其是 psychology 和 computer 相关的领域, 可能会有意外惊喜.
• 搜索自己感兴趣的领域的时候, 心理确实很不一样. 比如搜心理学家, 看到他们做的工作, 我一般都是会惊叹他们好厉害, 好敬佩他们. 然而搜到音乐领域的感觉, 就是好喜欢, 好想了解更多, 好想马上看看他们的发现.

2.1.3.3 策略修订

• 选择在 profile 里搜 music, 这样搜出来的一般是音乐教授 / 音乐学院的学者 或者是研究领域里带音乐的, 这样搜出来的学者比直接搜论文再搜领域再搜学者要方便很多. 同时也是按照被引用数量排名的, 可以让我对这个领域有更好的了解.
• 
• 不局限在音乐领域, 而是也要关注 psychology 和 computer 相关的领域, 所以先在 Google Scholar 进行 更广范围 / 更多关键词 的搜素, 通过彩云小译, 选定我更感兴趣的学者, 进行进一步追踪.
• 这次学者的论文相对来说没有心理学领域那么多了, 采用批量下载, 每次勾选 5 篇的方式下载也还可行, 所以这次选择从学者主页下载论文.

2.1.4 获取领域中文所有硕博论文

• 尝试着在百度学术搜索了一下 音乐 / 音乐创作 的相关论文, 总的来说都让我觉得挺无聊的, 光看标题就不太想下载了
• 然后下载的过程也很纠结, 知网没有账号, 百度文库的免费的论文也要经过层层叠叠的点选, 开通会员之类的
• 这个准备直接看课程有没有更好的方式了

2.2 课程学习后的调整

2.2.1 批量获取领域中文所有硕博论文条目信息

• 看了课程后发现之前自己把任务想得太复杂了,其实 不是把所有的硕博论文下下来, 而是只要获得条目信息就行
• 因为条目信息里已经有论文摘要了, 已经可以了解这个领域的概况了. 然后感兴趣的文章再进一步下载就行.
• 选择范围
  • 我先在学科分类里的选择了音乐,然后里面剔除了我不感兴趣的领域
  • 先从博士论文入手, 毕竟数量少很多. 先了解全貌再说.
  • 
• 步骤里很关键的一点, 是依托 endnote 进行了一次数据中转.
  • 并不是直接保存在 zotero, 因为之前百度学术抓取的 zotero 摘要信息就不全.
  • 这里用的是 知网cnki, 选择相应博士论文, 导出为 endnote import 格式, 然后导入到 endnote 中(import 时的 option 要选中对应类型), 再导出对应的 xml 文件,再导出到 zotero.

2.2.2 增加 top 20 期刊 和 经典论文

• 只关注领域, 很容易错失一些像 John Sloboda - Google Scholar Citations 这样的领域顶尖学者, 虽然他研究都是集中在音乐领域, 但是他本人的研究学科是 Psychology 而不是什么 music 领域. 所以无论搜哪个音乐领域都搜不到他.
• 但是课程给我启发, 虽然他的研究领域不是音乐, 但是他发的期刊很有可能是音乐类的研究期刊啊. 我重新排列了一下他发的期刊, 其实很多就是音乐类的核心期刊.
• 所以, 为了更好地获取全局信息, 觉得 Google Scholar 的 top 20 期刊和 经典论文都是非常值得加进来的.
• Music & Musicology - Google Scholar Metrics
• Music & Musicology - Classic papers - Google Scholar

3. 结论

3.1 英文的 Paper 方面

下载了来自约 20 位我感兴趣的学者的 500 篇论文.

• 我把用 music 在 profiles 里搜到的引用数量 > 1000 的学者都翻了一遍.
• 有几位感兴趣的我是下载的他们所有引用量 > 30 以及近五年的研究.
• 另外一些是挑选了我感兴趣的论文下载的.

3.2 中文的 Thesis 方面

最后是先下载了 475篇博士论文信息, 效果如图

4. 讨论

• 动手实践完了, 才真的对获取全局这个概念有了一些感觉. 发现了音乐这个领域可以从各个角度, 有各种不同的玩法, 内心是很惊叹的. 实践现行, 真正体验了, 做了, 才会对理论有更深的了解, 直接听理论还是挺云里雾里的.
• 获取全局信息, 原来并没有我以为的那么难. 花了一下午的时间, 把论文引用量 > 1000 的音乐学者的文章列表都扫视了一遍, 花了十几分钟时间, 把国内的博士论文摘要信息下载了下来. 真的非常谢谢阳老师的课程, 带我入门.
• 感觉英文的领域中, 音乐有更多可以玩以及更好玩的方面, 相对来说, 中文领域的研究音乐还是有点呆呆的. 所以真的要学会好好读英文文献啊.

5. 参考文献

• Google Scholar
• Music & Musicology - Google Scholar Metrics
• Music & Musicology - Classic papers - Google Scholar
• 博士学位论文—中国知网

Changelog

• 180510 zoejane add journal and classic paper part 10 mins
• 180509 zoejane add course note and finish report 60 mins
• 180509 zoejane try music exploring and add music exploring report 100 mins
• 180508 zoejane try task add psychology explorer in google scholar 110 mins
• 180507 zoejane init - add task card