如何撰写被引用的论文和获得资助的提案

摘录自Writing science: how to write papers that get cited and proposals that get funded

Writing in Science

作为一名科学家，你也是一名职业作家

科学家的成功不仅取决于脑海中的创意品质或手中的数据，更依赖于描述它们的语言。你的成功，通过让人们引用你的论文来实现，关键在于影响力。然而，成功并非仅靠写作本身，而是靠有效的写作。事实上，许多领域的领军人物之所以能够脱颖而出，正是因为他们用清晰有效的语言阐述了观点，与读者建立了连结。

清晰写作与清晰思考：谁先谁后？

常见的误区是：要写得清晰，你必须先思考清楚。但是无论你对特定问题的思考多么合理（或看起来多么合理），无论你的意图和计划多么详尽，写作行为几乎总是会显得反叛，充满了意料之外的困难、岔道、死胡同和启示。好的、清晰的写作——教育并且不引起混淆的写作——是从一系列斗争中浮现出来的，如果你愿意的话，也可以称之为诉讼。通常情况下，需要颠倒上述公式中的术语：从清晰的写作中可以浮现出清晰的思考。

专注于清晰的写作能迫使你更清晰地思考。提高写作水平将有助于你取得成功，这不仅是因为它能让你更有效地表达自己的想法，让更多的人了解你的想法，还因为它能让你的思维更清晰，从而让你的科学更出色。

写作的价值：让科学发声

我们的事业是逐步建立起来的–我们的同行阅读我们的论文，使用我们的观点；我们发表的论文越多，被引用的次数越多，我们就越成功。但是，我们的工作之所以被阅读和引用，是因为我们的观点说得足够好，读者能够理解我们的意思。我们的提案之所以能获得资助，是因为我们能够向评审者清晰、有力和令人信服地表达我们的想法。

因此，我们的成功不仅来源于这些想法本身的内在质量，还来源于我们传达想法的能力。

写作：科学研究中的重要工具

尽管撰写论文非常重要，但对大多数科学家来说，撰写论文是我们事后才做的事情。拿到数据后，我们就 “写 “论文。这种做法令人遗憾。

写作不仅是沟通的手段，更是一项需要精心打磨的工具，与分子生物学等技术同样复杂且微妙。科学家应深入研究和开发这一技能，像对待实验工具一样对待写作。

让读者的工作变得轻松

作为作者，你的任务是让读者的工作变得轻松。这一点可能是所有其他原则的基础，所以再重复一遍，更响亮一些。 作为作者，你的任务是让读者的工作变得轻松。

清晰的写作能够帮助读者迅速理解你的观点，而不是在复杂的表达中迷失。你提供的不是艰难的解谜任务，而是直接有效的科学信息。

写作是反复雕琢的过程

糟糕的初稿是每位优秀作家的起点。优秀的作品往往来源于不断地重写和修改。正如一位艺术家永远无法真正完成作品，而只能在某一刻选择放手，写作也是如此。重写的过程不仅磨练写作技巧，还能提升你的思考深度。

改写是写作的本质。专业作家一遍又一遍地修改句子，不断调整结构。写作是痛苦但必要的。从糟糕的初稿到优秀的第三稿，需要无数次的重写。这种重写循环既发展了你的写作技巧，也提升了你的思考，使两者都朝向清晰和力量迈进。

Science Writing as Storytelling

好的故事无法设计出来，它必须被提炼

科学家在讲故事时，采用的是一种形式化的结构，与记者的叙事方式截然不同。然而，许多科学家对「讲故事」这一概念感到不适。原因在于「故事」一词常与虚构联系在一起，而科学需要保持客观和冷静。这种误解使得科学家们在呈现成果时，在突出故事方面做得很差，仅仅「介绍他们的工作」。结果是，即使是科学记者，也可能难以从中感受到一个故事。

从科学数据到科学故事

论文从数据中构建故事，但数据本身并不是故事。科学故事的核心是从数据中提炼出意义，而非在收集数据前设定框架。故事需要从数据中自然生成，而不是被强加。科学故事并不是虚构，而是对数据的客观评估和解释。被引用最多的论文和获得资助的提案都是那些讲述了最引人入胜的故事的。

为什么科学需要讲故事

科学影响公众生活和政策决策的能力正在成为一场危机。科学常被误解甚至歪曲，而科学家通常选择通过「陈述事实」与政策制定者交流，这种方法与游客试图用大声的英语与不懂英语的当地人交流并无不同。 科学写作的目标是将数据转化为理解，科学家的职责不仅是收集数据，还需要以清晰的方式呈现这些数据所蕴含的故事。论文中的数据只是配角，主角是你要解决的问题及其重要性。有效的科学传播需要故事化的表达，以更有吸引力的方式帮助读者和决策者理解。

从数据边界中发现新故事，精雕细琢得到好的故事

探索数据边界往往能发现更重要的科学故事。例如，比尔·迪特里希在研究土壤深度与山坡陡度的关系时，关注了数据中的异常值，这些数据揭示了地质结构中的隐藏问题，并启发了新的研究方向。探索数据的极限虽然困难，但能带来全新的视角和发现。

写作是一个从复杂到简单的过程。尽管最终呈现的是一个简洁的故事，但这一过程需要经历数据边界的探索和反复推敲。如果从一开始就强加一个简单的故事，你可能会忽略数据中的深刻含义。与数据进行深度对话不仅能找到答案，还能拓宽问题的背景，激发更深层次的思考。

科学写作的最终目标是帮助读者理解复杂问题。通过认真聆听数据，科学家能够发掘其中潜藏的故事。而在撰写过程中，反复修改不仅会打磨文字，还能促进科学家自身的思考能力和学术成长。因此，与其急于发表论文，不如花时间思考和写作，让论文讲述一个有意义的故事。一个好的故事可以开启职业生涯，而平庸的故事只能让人湮没在人群中。

科学写作的三个关键要素

内容：什么样的故事吸引人且令人难忘？
结构：如何组织内容，使其更易于理解？
语言：怎样用引人入胜的表达形式编写故事？

这三个要素构成了科学写作的基础。当科学家认识到写论文就是讲故事，他们不仅会成为更好的作家，还会成为更出色的科学家。

Making a Story Sticky

让故事「黏住人心」，一个「黏性」想法更有可能产生影响。

评价一个故事是否成功，关键是问自己：这个故事让我记住了多久？

有些故事在阅读时吸引人，但转眼就被遗忘，比如飞机上的轻松读物。有些故事却能在心中扎根，甚至成为世代相传的经典。在科学领域，我们的目标是撰写能够经久不衰的论文——那些能引发长期引用的「长效」论文。正如有人形容，一篇好论文「有腿」，可以跨越时间依然保持影响力。

为什么有些想法更有「黏性」

在《让创意更有粘性》（Made to Stick）一书中，奇普·希思和丹·希思提出了一个关键问题：为什么有些想法令人难忘，而另一些则转瞬即逝？他们总结了让想法具有「黏性」的六大要素，并用记忆口诀「SUCCES」归纳：

S：简单（Simple）：好的想法不需要复杂难懂，而是清晰明了。一句话的核心思想比长篇大论更能触动人心。
U：意外（Unexpected）：出人意料的元素能打破常规认知，激发好奇心。例如，科学发现中的反直觉现象往往能吸引更多的关注。
C：具体（Concrete）：抽象的概念难以引发共鸣，而具体的例子和细节则能让人更容易理解和记住。
C：可信（Credible）通过数据、权威引用或亲身经历，增强故事的说服力，使其令人信服。
E：情感（Emotional）：引发情感共鸣是让人记住故事的强大武器。即使在科学写作中，也可以通过与人类福祉相关的主题触动读者的情感。
S：故事（Stories）：最后，故事本身就是传播信息的最佳工具。通过叙事，将复杂的科学问题转化为读者容易吸收的形式。