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摘 要 在大数据背景下如何获取优质信息并正确选题是当前研究生所面对的一个现实问题。盲目地跟随热门或者过度追求前沿都是不现实的。应当在有效获取大数据信息的条件下，跟踪并批判性地研读国外国内知名机构的研究成果。横向上适度的学科交叉，纵向上合理把握所研究领域的科学技术问题以及相关研究手段在各个历史阶段所存在的问题以及里程碑式研究成果。
关键词 研究生选题 大数据 优质信息 技术史
中图分类号：G643 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2018.10.021
Abstract Under the background of big date references， it is a critical issue for the postgraduates to independently determine the research subject as it is very difficult for them to get the useful information. It is both of non-reality to follow the fashion or pursue the cutting edge. The efficient big data ought to be examined in prior. Those materials by outstanding agencies both domestic and aboard are suggested to be followed and critically reviewed. Modest interdisciplinary in spatial way is encouraged， and technology history in temporal that includes the milestone works and the breakthrough for both technical approaches and theoretical problems should be outlined and coherently understood.
Keywords independent researching； big data； useful information； technology history
近年来，我国的研究生教育突飞猛进，研究生已经成为我国一线研究工作者的生力军。但是相当一部分研究生在自主选题时面临相当严峻的困惑：选题范围宽、所面对的资料庞杂。特别是互联网的诞生和普及使得人们所面临的资料具有了大数据特性。“海量的科技论文掩没了一些经过验证的有益经验和知识”。[1]因此，对当前的研究生而言，如何从海量的参考资料中获取有益知识并进行合理选题非常关键。本文以船海工程以及相近学科为例，介绍在大数据背景下研究生自主选题时有可能存在的误区及避免这类误区的一些建议。
1 与研究生选题相关的信息获取的大数据特性
当前，研究生获取资料的主要途径有学术数据库和搜索引擎两个通道。学术数据库具有大数据的容量大、种类多、获取速度快等优势。由于学术数据库的收集有某种比较可靠的门坎，因此复杂性和可变性这两个大数据的负面特点在学术数据库中表现得并不是特别突出。而网络搜索引擎这一平台基本没有门坎限制，因此由此获得的数据具有大数据的所有特征，尤其是具有大数据的复杂性和可变性这两个负面特征。因此，如何在海量资料中获取优质信息成为研究生正确选题的一个关键问题。
2 自主选题的常见误区
自主选题的关键是提出问题。由于初涉研究领域，研究生在选题阶段会不可避免地陷入一些误区。
首先，有研究生选题时会受时尚信息的诱惑，进入相关性很小甚至是不相干的领域。作为船海工程基础学科的流体力学求解有其不确定性，这是流体科学的本质特性所决定的。因此，有研究生试图采用神经网络或遗传算法来分析船海工程以及相近学科的这种固有不确定性的案例。实际上，神经网络和遗传算法是在人工智能領域比较前沿的技术和方法，在当前条件下，将其应用于流体力学领域，虽然没有依据来认定其错误，但是对于绝大多数船海工程领域的研究生而言，还过于冒险。
其次，船舶工程的基础学科是船舶流体力学，有船舶工程专业的研究生着手涡动力学亦或湍流（转捩）等流体力学的最底层知识，应当说这类选题并没有什么错。不过，这些研究方向本身都是流体力学领域的前沿课题，特别是对湍流以及涡的定义在流体力学领域都还有很大争议的情况下，作为船舶工程领域的工科研究生，将这些内容作为研究课题显然会在后续研究中会面对很大的困难。
与上述两个误区不同，还有一种选题是被动消极的：有些学生在选题过程中由于无处下手，只好屈从于从众心理，在所及的范围内随大流。也就是根据大多数人的选题来确定一个类似的主题。这违背了我们做研究是为了说明和解决问题这一初心。
3 关于选题的一些建议
如前所述，研究生选题的关键是提出问题。那么，如何利用具有大数据特性的专业文献获取优质信息并提出问题，这里给出如下建议。
3.1 跟踪主流机构的研究
首先精读国外主流研究机构所发表的相关文献，具有初步的知识框架以后再做更广泛的涉猎。然后结合本团队的大体研究方向以及自己的切身体会，确定研究课题范围。
在阅读英文资料之前，可以初步查阅一些国内优质研究机构的资料文献，了解国内先进研究团队研究现状的同时，掌握相关英语专业词汇。如果条件允许，可以参加相关主流国际学术会议，会议特约报告的信息量会很大，不仅对以往研究有所总结，还往往会对以后的研究方向提出一些非常有意义的见解。 3.2 批判性地研读文献或者吸收文献中的批判性信息
如前所述，海量的文献中存在着重复信息甚至是错误信息，即使是一些著名团体的研究成果，也不见得就十分完美。研究生应当而且应该能够批判性地阅读科学文献。这里作者介绍自己经验的一个例子。在阅读一篇关于高性能船舶的论文时，发现该文献将喷水推进器简化为激盘模型。[2]对于以喷水推进器为动力的高性能船舶来讲，这种处理对于研究喷水推进器与船体的相互作用显然是过度简化了，与实际情况相比会有较大误差。因此，在该问题点上应该有空间可以发挥。
此外，作者在自己的论文中为了说明自己所进行的工作的意义，会在前言部分中对前人的工作进行分析和说明，以引出自己的研究。因此，我们也可以从自己的角度来看这些总结和分析，为自己的选题提供帮助。
3.3 适度学科交叉
跨学科研究一直被认为是重大成果创新的催化剂。不过，学科交叉选题也存在困难和不确定性。因此，在要求研究生进行学科交叉选题时，并不鼓励学科跨度过大。否则不仅达不到选题新颖的目的，还会弄巧成拙、自寻烦恼。以作者所从事的喷水推进为例，[3]喷水推进装置的适用对象是近些年刚刚发展起来的高性能船舶，相关资料非常少。在这种现状下，向跨学科的水力机械行业寻求帮助是非常有效的。喷水推进装置与叶片泵的结构相似，[4]因此可以借助于叶片泵的知识来研究喷水推进装置。喷水推进装置与叶片泵的差别在于：（1）基本原理不同，前者是动量定理，后者是欧拉方程；（2）前者导叶是收缩的，后者是扩散的；（3）前者介质经过收缩喷嘴喷射入开式空间中，后者流出导流壳后收集进入下游连接管路中；（4）在空泡状态下，空泡如果不能在叶轮流道内完全破灭，在进入喷水推进装置的收缩流道后会继续生长，对推力的影响会非常大。所以在这种有限的学科交叉下，可以据此确定研究方向，上述四点中的任何一点都涉及到学科交叉的内容，相关理论基础也都是可控的。
3.4 要具有技术史的意识和主动性
研究生应当学习所涉及学科中相关研究主题或者研究方法的技术史，了解其中所遇到的瓶颈以及实现突破的理论背景或者技术节点。以船舶工程为例，由于传统的排水型船舶航速难以突破35节，因此就出现了高性能船舶和与之相匹配的高性能船舶水动力学，这就是船舶技术史的一个拐点。[5]现代计算流体力学技术是当前工程研究的有效工具，因此关于CFD技术应用的技术史也非常有意义。[6]
技术史是客观存在的，研究工作者应当主动总结所关注主题或者技术的过往发展历程，能够敏锐地洞察其未来可能的发展方向。以作者所关注的喷水推进为例，我们根据水力机械尤其是泵知识体系以及泵和喷水推进的不同，建立了叶片泵的ECHO发展体系，将泵的发展分为四个阶段并把喷水推进作为第四个发展阶段的重要内容。[7]这样，即能够为喷水推进的研究找到根源，又可以有方向性地推动其发展。
4 结论
本文以船海工程专业为例，介绍了大数据背景下研究生选题所存在的一些误区和建议。盲目追求新潮和消极跟随重复研究都不可取。研究生应当有效地判断网络资源，利用具有大数据特性网络资料的优势确定自己的选题。通过批判性地研读和吸收资料信息、横向上进行适度的学科交叉、纵向上明确研究内容或者研究手段的技术史来进行合理选题。
本文获国家自然科学基金（青年基金）资助（编号：51209108）
参考文献
[1] Drfler， P.，Sick， M. and Coutu， A. Flow-Induced Pulsation and Vibration in Hydroelectric Machinery [M]. London： Springer，2013.
[2] Kandasamy， M. Peri， D. Tahara， Y. Wilson， W. Miozzi， M. Georgiev， S. Milanov， E. Campana E. F and Stern， F. Simulation Based Design Optimization of Waterjet Propelled Delft Catamaran. International Shipbuilding Progress. 2013.60：277-308.
[3] 倪永燕，吳涛涛.泵喷水推进器分析与设计改进.船海工程，2012.41（5）：61-63.
[4] 潘中永，李俊杰，李晓俊，袁寿其.斜流泵不稳定特性及旋转失速研究.农业机械学报，2012.43（5）：64-68.
[5] Doctors， L. J. Hydrodynamics of high-performance marine vessels： volume 1 & 2[M].CreateSpace Independent Publishing Platform，2015.
[6] Keck， H and Sick， M. Thirty Years of Numerical Flow Simulation in Hydraulic Turbomachines. Acta Mech. 2008.201（1-4）：211-229.
[7] Ni，Y and Pan，Z. An Outlook on Rotordynamic Pump Theory Development. International Journal of Fluid Machinery and Systems.2017.10（2）：99-118.
关键词 研究生选题 大数据 优质信息 技术史
中图分类号：G643 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2018.10.021
Abstract Under the background of big date references， it is a critical issue for the postgraduates to independently determine the research subject as it is very difficult for them to get the useful information. It is both of non-reality to follow the fashion or pursue the cutting edge. The efficient big data ought to be examined in prior. Those materials by outstanding agencies both domestic and aboard are suggested to be followed and critically reviewed. Modest interdisciplinary in spatial way is encouraged， and technology history in temporal that includes the milestone works and the breakthrough for both technical approaches and theoretical problems should be outlined and coherently understood.
Keywords independent researching； big data； useful information； technology history
近年来，我国的研究生教育突飞猛进，研究生已经成为我国一线研究工作者的生力军。但是相当一部分研究生在自主选题时面临相当严峻的困惑：选题范围宽、所面对的资料庞杂。特别是互联网的诞生和普及使得人们所面临的资料具有了大数据特性。“海量的科技论文掩没了一些经过验证的有益经验和知识”。[1]因此，对当前的研究生而言，如何从海量的参考资料中获取有益知识并进行合理选题非常关键。本文以船海工程以及相近学科为例，介绍在大数据背景下研究生自主选题时有可能存在的误区及避免这类误区的一些建议。
1 与研究生选题相关的信息获取的大数据特性
当前，研究生获取资料的主要途径有学术数据库和搜索引擎两个通道。学术数据库具有大数据的容量大、种类多、获取速度快等优势。由于学术数据库的收集有某种比较可靠的门坎，因此复杂性和可变性这两个大数据的负面特点在学术数据库中表现得并不是特别突出。而网络搜索引擎这一平台基本没有门坎限制，因此由此获得的数据具有大数据的所有特征，尤其是具有大数据的复杂性和可变性这两个负面特征。因此，如何在海量资料中获取优质信息成为研究生正确选题的一个关键问题。
2 自主选题的常见误区
自主选题的关键是提出问题。由于初涉研究领域，研究生在选题阶段会不可避免地陷入一些误区。
首先，有研究生选题时会受时尚信息的诱惑，进入相关性很小甚至是不相干的领域。作为船海工程基础学科的流体力学求解有其不确定性，这是流体科学的本质特性所决定的。因此，有研究生试图采用神经网络或遗传算法来分析船海工程以及相近学科的这种固有不确定性的案例。实际上，神经网络和遗传算法是在人工智能領域比较前沿的技术和方法，在当前条件下，将其应用于流体力学领域，虽然没有依据来认定其错误，但是对于绝大多数船海工程领域的研究生而言，还过于冒险。
其次，船舶工程的基础学科是船舶流体力学，有船舶工程专业的研究生着手涡动力学亦或湍流（转捩）等流体力学的最底层知识，应当说这类选题并没有什么错。不过，这些研究方向本身都是流体力学领域的前沿课题，特别是对湍流以及涡的定义在流体力学领域都还有很大争议的情况下，作为船舶工程领域的工科研究生，将这些内容作为研究课题显然会在后续研究中会面对很大的困难。
与上述两个误区不同，还有一种选题是被动消极的：有些学生在选题过程中由于无处下手，只好屈从于从众心理，在所及的范围内随大流。也就是根据大多数人的选题来确定一个类似的主题。这违背了我们做研究是为了说明和解决问题这一初心。
3 关于选题的一些建议
如前所述，研究生选题的关键是提出问题。那么，如何利用具有大数据特性的专业文献获取优质信息并提出问题，这里给出如下建议。
3.1 跟踪主流机构的研究
首先精读国外主流研究机构所发表的相关文献，具有初步的知识框架以后再做更广泛的涉猎。然后结合本团队的大体研究方向以及自己的切身体会，确定研究课题范围。
在阅读英文资料之前，可以初步查阅一些国内优质研究机构的资料文献，了解国内先进研究团队研究现状的同时，掌握相关英语专业词汇。如果条件允许，可以参加相关主流国际学术会议，会议特约报告的信息量会很大，不仅对以往研究有所总结，还往往会对以后的研究方向提出一些非常有意义的见解。 3.2 批判性地研读文献或者吸收文献中的批判性信息
如前所述，海量的文献中存在着重复信息甚至是错误信息，即使是一些著名团体的研究成果，也不见得就十分完美。研究生应当而且应该能够批判性地阅读科学文献。这里作者介绍自己经验的一个例子。在阅读一篇关于高性能船舶的论文时，发现该文献将喷水推进器简化为激盘模型。[2]对于以喷水推进器为动力的高性能船舶来讲，这种处理对于研究喷水推进器与船体的相互作用显然是过度简化了，与实际情况相比会有较大误差。因此，在该问题点上应该有空间可以发挥。
此外，作者在自己的论文中为了说明自己所进行的工作的意义，会在前言部分中对前人的工作进行分析和说明，以引出自己的研究。因此，我们也可以从自己的角度来看这些总结和分析，为自己的选题提供帮助。
3.3 适度学科交叉
跨学科研究一直被认为是重大成果创新的催化剂。不过，学科交叉选题也存在困难和不确定性。因此，在要求研究生进行学科交叉选题时，并不鼓励学科跨度过大。否则不仅达不到选题新颖的目的，还会弄巧成拙、自寻烦恼。以作者所从事的喷水推进为例，[3]喷水推进装置的适用对象是近些年刚刚发展起来的高性能船舶，相关资料非常少。在这种现状下，向跨学科的水力机械行业寻求帮助是非常有效的。喷水推进装置与叶片泵的结构相似，[4]因此可以借助于叶片泵的知识来研究喷水推进装置。喷水推进装置与叶片泵的差别在于：（1）基本原理不同，前者是动量定理，后者是欧拉方程；（2）前者导叶是收缩的，后者是扩散的；（3）前者介质经过收缩喷嘴喷射入开式空间中，后者流出导流壳后收集进入下游连接管路中；（4）在空泡状态下，空泡如果不能在叶轮流道内完全破灭，在进入喷水推进装置的收缩流道后会继续生长，对推力的影响会非常大。所以在这种有限的学科交叉下，可以据此确定研究方向，上述四点中的任何一点都涉及到学科交叉的内容，相关理论基础也都是可控的。
3.4 要具有技术史的意识和主动性
研究生应当学习所涉及学科中相关研究主题或者研究方法的技术史，了解其中所遇到的瓶颈以及实现突破的理论背景或者技术节点。以船舶工程为例，由于传统的排水型船舶航速难以突破35节，因此就出现了高性能船舶和与之相匹配的高性能船舶水动力学，这就是船舶技术史的一个拐点。[5]现代计算流体力学技术是当前工程研究的有效工具，因此关于CFD技术应用的技术史也非常有意义。[6]
技术史是客观存在的，研究工作者应当主动总结所关注主题或者技术的过往发展历程，能够敏锐地洞察其未来可能的发展方向。以作者所关注的喷水推进为例，我们根据水力机械尤其是泵知识体系以及泵和喷水推进的不同，建立了叶片泵的ECHO发展体系，将泵的发展分为四个阶段并把喷水推进作为第四个发展阶段的重要内容。[7]这样，即能够为喷水推进的研究找到根源，又可以有方向性地推动其发展。
4 结论
本文以船海工程专业为例，介绍了大数据背景下研究生选题所存在的一些误区和建议。盲目追求新潮和消极跟随重复研究都不可取。研究生应当有效地判断网络资源，利用具有大数据特性网络资料的优势确定自己的选题。通过批判性地研读和吸收资料信息、横向上进行适度的学科交叉、纵向上明确研究内容或者研究手段的技术史来进行合理选题。
本文获国家自然科学基金（青年基金）资助（编号：51209108）
参考文献
[1] Drfler， P.，Sick， M. and Coutu， A. Flow-Induced Pulsation and Vibration in Hydroelectric Machinery [M]. London： Springer，2013.
[2] Kandasamy， M. Peri， D. Tahara， Y. Wilson， W. Miozzi， M. Georgiev， S. Milanov， E. Campana E. F and Stern， F. Simulation Based Design Optimization of Waterjet Propelled Delft Catamaran. International Shipbuilding Progress. 2013.60：277-308.
[3] 倪永燕，吳涛涛.泵喷水推进器分析与设计改进.船海工程，2012.41（5）：61-63.
[4] 潘中永，李俊杰，李晓俊，袁寿其.斜流泵不稳定特性及旋转失速研究.农业机械学报，2012.43（5）：64-68.
[5] Doctors， L. J. Hydrodynamics of high-performance marine vessels： volume 1 & 2[M].CreateSpace Independent Publishing Platform，2015.
[6] Keck， H and Sick， M. Thirty Years of Numerical Flow Simulation in Hydraulic Turbomachines. Acta Mech. 2008.201（1-4）：211-229.
[7] Ni，Y and Pan，Z. An Outlook on Rotordynamic Pump Theory Development. International Journal of Fluid Machinery and Systems.2017.10（2）：99-118.