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采取分阶段策略实现科研能力的迭代升级（第1页）

之前做了10年的科研。也写了10年的科研论文。为什么最近5年写的科研论文少了之后发现一下子跟不上节奏了。现在的科研论文很多用了非常多的公式和算法。自己作为一个文科生，忽然发现有非常多的这些算法基础。和建模基础。一下子感觉跟不上了。这样的之后应该怎么办？

针对您的情况，结合文科背景和已有科研经验，建议采取以下分阶段策略实现科研能力的迭代升级：

一、知识重构阶段（36个月）

1建立技术认知框架

选择12个核心工具（如PythonR）完成30小时基础编程训练

通过《统计学习导论》等可视化教材理解建模思维

使用KhanAcademy补强线性代数和概率论基础

2构建跨学科知识网络

创建概念图谱：将算法术语与熟悉的社会科学理论进行类比关联

订阅Arxiv的AISocialScience板块追踪交叉领域进展

参加NLP计算社会科学等文理交叉的学术沙龙

二、能力迁移阶段（612个月）

1渐进式技术融合

从文本分析入手实践基础算法（如LDA主题建模）

使用AutoML工具（H2Oai）完成初步预测建模

通过Kaggle入门竞赛验证量化研究思路

2创新方法嫁接

将质性研究经验转化为混合研究方法论

开发“算法辅助质性分析“的创新路径

设计跨学科研究框架（如社会网络计算民族志）

三、科研产出阶段（持续）

1建立动态学习机制

采用费曼技巧每周解析1篇顶会论文

维护技术演进日志跟踪关键算法发展

构建个人算法案例库（GitHubObsidian）

2打造复合型研究身份

主导跨学科合作项目担任方法桥梁角色

撰写方法论文阐释人文视角的技术批判

开发面向文科生的计算研究方法课程

关键策略：

1优势杠杆：将十年质性研究经验转化为方法创新的支点

2精准投入：80精力主攻本领域主流算法（如NLP社会网络分析）

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