006｜紅色良品：學會從Paper標題與作者群掌握研究脈絡
避免「連Paper名字都想不起來」，從關鍵字與機構洞察學術趨勢
你好！我是王啟樺 👋
上一期我們聊到用Obsidian做學術閱讀的「紅藍黃良品」。
今天想跟你多聊聊「紅藍黃良品」的第一種良品：「紅色良品」。
紅色良品主要想解決的問題，是「避免連Paper的名字」都想不起來。
Paper的名字其實超級重要！
新手碩博士生，剛開始做學術閱讀，看Paper總是沒有好好對待Paper的標題與作者群。
Paper 的標題，會告訴你核心的「話題關鍵字 Topic Keyword」，也就是告訴你這篇Paper 主要討論的概念。
作者群，你要特別去看作者們都來自什麼機構，這會告訴你那個機構正在做相關的研究，而且覺得這方向研究很重要。
總而言之，Paper標題告訴你哪些「關鍵字」很重要，而作者群的機構告訴你哪些「研究方向」很重要。
例如，我昨天在另一個名為Generative Data Privacy 電子報系列分享的一篇名為”Data-Copying in Generative Models: A Formal Framework”的Paper：
Paper的標題與摘要，告訴你這篇Paper主要的「話題關鍵字 Topic Keywords」有：
數據拷貝 Data Copying (黃色）
生成模型 Generative Models (綠色)
記憶 Memorization (紅色)
偵測 Detection (藍色)
而一個有效讀學術文章的技巧，就是先抓好這篇文章的幾個關鍵字。
而Paper的作者群，更是容易幫助你了解研究相關的職涯：
Robi Bhattacharjee：UCSD博士生，目前在Univeristy of Tubingen擔任博士後研究員
Sanjoy Dasgupta : UCSD電腦科學與工程系教授。
Kamalika Chaudhuri：UCSD電腦科學與工程系教授兼Meta AI 機器學習研究團隊主任與研究科學家
從作者群看到的資訊，其實是學術閱讀初學者的寶庫！
例如從這個作者群裡面，你就可以嗅見Meta AI也很關心生成模型的數據拷貝問題，而UCSD也關心這個研究方向。
從Paper標題與作者群，你就能觀察到研究主題的趨勢，以及研究方向的趨勢。
啊，15分鐘到了，我們下一期繼續聊。
P.S. 關於「紅藍黃良品」更詳細的解說，可以參考我上一次的免費公開講座：
而如果想進一步學習整個流程，可以參考我於2024年7月的會員講座.