研究技巧與論文撰寫方法 中央大學資管系 陳彥良.

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1 研究技巧與論文撰寫方法 中央大學資管系 陳彥良

2 引言 世界研究人口暴增 期刊文章篩選 注重文章品質 教職難覓

3 考考你一 我在中央大學開發了一個很棒的ERP會計軟體，能大幅簡化報帳流程並降低作業成本，請問如果你是學術期刊編輯，會不會讓這麼有用的一個ERP系統發表在你的雜誌上？ 結論：一個文章能否發表，除了要有可用性外，必須在學術上有所創新。 很多研究在序論中不斷強調其重要性、有用性 但卻沒有好好跟過去研究切割清楚 例如Fuzzy關聯規則，只強調其重要性，但很可能沒有切割清楚 一、沒有切割 二、移花接木 三、刻意隱瞞

4 考考你二 資訊系統成功模式是一個很熱的研究議題，而剛好還沒有人探討數位學習資訊系統成功模式，請問這樣的一個成果是否可以發表於高水準的學術雜誌上？ 也許可以、也許不可以，要看數位學習或電動遊戲相對於過去已經探討過的系統，是否有本質上的差異或是獨特的特性，而使得此一研究能與過去研究在模式上，產生新的元素或組成關係。並非沒有人作的研究，就一定是創新。

5 考考你三 平衡計分卡這個方法可以幫助企業建構績效衡量架構，請問如果有一篇文章把此方法應用於中央大學的績效衡量，請問此一成果是否可以發表於高水準學術雜誌上？ 應該不行，因為根據邊際效用遞減原則，當一個方法論被應用越多時，所能產生對於此一領域的邊際效用就越來越少，因此後續的研究界越來越難產生價值。因此很多研究會刻意不引用許多相關的知前研究，道理就在於此。 當有文章宣稱此問題沒人作，不要相信 有四篇同一作者文章，內容相似，但都有些不一樣，四篇彼此互不引用以增加貢獻度，被告至國科會

6 考考你四 三篇文章 請問誰的貢獻大？ 美滿婚姻成功關鍵因素 台灣美滿婚姻成功關鍵因素 台灣大學教師美滿婚姻成功關鍵因素
越特殊化，貢獻相對就越小，但資料會相對容易有代表性，但必須在模式中加入特殊化因素 這三篇文章要如何作 貢獻大小 資料來源 特性是否納入模式 此特性的納入是否獨特、很有將來發展價值

7 考考你五 有一篇文章，標題為『採購決策支援系統的分析與設計』，請問在甚麼樣的情況，你會接受它；而在甚麼樣的情況，你會拒絕它。
這篇文章如果能告訴我們『採購』與『非採購』對問題的本質會造成甚麼差異，而對於這些特性，新的方法卻能適當處理之，則會傾向接受。但如果只是把傳統的DSS分析方法應用於採購情境，則除非這是早期的文章，不然會被退稿。

8 考考你六 有一個研討會邀請你擔任評審，希望你從100篇文章中挑選出最佳的作品，因為這些研究都是量化研究，都有類似架構，請問你要如何判斷他們價值的大小？ 幾個原則， 一、問題是不是有重要性、創新性、將來性（有可能帶出許多相關有趣的議題） 二、是否提出新理論、新的研究架構，還是只是現有架構的小延伸 三、是否提出新的變數、構面或找出先前不知道的重要關係 四、研究架構好不好，能否用少數的構面就深刻掌握問題的本質，且該架構極具延展性，能納入未來許多變數 五、架構推導是否嚴謹，重要的文獻是否都納入 六、研究方法是否嚴謹 七、本文的發現，會如何影響將來該領域的學術研究或管理實務

9 研究貢獻的判斷 從實務的觀察出發 補足先前研究或此一領域的不足 有用性 獨特，不可取代 新的或改善的方法 效用邊際遞減 新的理論
擴增、修正、豐富原有理論 先前研究未考量的應用情境（情境越特殊，貢獻越小） 有用性 獨特，不可取代 新的或改善的方法 效用邊際遞減

10 大綱 論文架構 寫作要點 總結

11 論文架構 (1/12) Abstract Introduction Related work Methodology Evaluation
Conclusion Methodology Application Related work

12 論文架構 (2/12) background motivation methodology results contribution
Abstract Introduction background motivation methodology results contribution Related work Methodology Evaluation Application Conclusion

13 論文架構 (3/12) background Abstract Introduction Related work Methodology
Sequential pattern mining is an important data mining task that discovers time-related behaviors in sequence databases. Although numerous works have studied sequential pattern mining, most of them discover sequential patterns based on frequency. As a result, the discovered patterns, though frequent, may be of little value to decision makers. Therefore, this paper utilizes the concept of RFM (Recency, Frequency, and Monetary), which is usually used by marketing researchers for customer or market segmentation, to find valuable sequential patterns. Empirical evaluation shows that the proposed method is computationally efficient and can effectively discover valuable patterns. Methodology Evaluation Application Conclusion

14 論文架構 (4/12) motivation Abstract Introduction Related work Methodology
Sequential pattern mining is an important data mining task that discovers time-related behaviors in sequence databases. Although numerous works have studied sequential pattern mining, most of them discover sequential patterns based on frequency. As a result, the discovered patterns, though frequent, may be of little value to decision makers. Therefore, this paper utilizes the concept of RFM (Recency, Frequency, and Monetary), which is usually used by marketing researchers for customer or market segmentation, to find valuable sequential patterns. Empirical evaluation shows that the proposed method is computationally efficient and can effectively discover valuable patterns. Methodology Evaluation Application Conclusion

15 論文架構 (5/12) methodology Abstract Introduction Related work Methodology
Sequential pattern mining is an important data mining task that discovers time-related behaviors in sequence databases. Although numerous works have studied sequential pattern mining, most of them discover sequential patterns based on frequency. As a result, the discovered patterns, though frequent, may be of little value to decision makers. Therefore, this paper utilizes the concept of RFM (Recency, Frequency, and Monetary), which is usually used by marketing researchers for customer or market segmentation, to find valuable sequential patterns. Empirical evaluation shows that the proposed method is computationally efficient and can effectively discover valuable patterns. Methodology Evaluation Application Conclusion

16 論文架構 (6/12) result & contribution Abstract Introduction Related work
Sequential pattern mining is an important data mining task that discovers time-related behaviors in sequence databases. Although numerous works have studied sequential pattern mining, most of them discover sequential patterns based on frequency. As a result, the discovered patterns, though frequent, may be of little value to decision makers. Therefore, this paper utilizes the concept of RFM (Recency, Frequency, and Monetary), which is usually used by marketing researchers for customer or market segmentation, to find valuable sequential patterns. Empirical evaluation shows that the proposed method is computationally efficient and can effectively discover valuable patterns. Methodology Evaluation Application Conclusion

17 論文架構 (7/12) general statement more specific statement
Abstract general statement more specific statement indicate the need for more investigation purpose of the proposed paper contribution organization of the paper Introduction Related work 立論 Methodology Evaluation 麗珍文章投稿的經驗，從EJOR到DSS 從一個簡單實例，告訴讀者，如果先前研究問題、輸入、輸出是甚麼， 少考慮了甚麼，因此本研究中問題、輸入、輸出是甚麼 Application Conclusion

18 論文架構 (8/12) 陳述與論文研究領域相近 的文獻 (歸納、導引，用 以支持立論) 比較既論文與related
Abstract 陳述與論文研究領域相近 的文獻 (歸納、導引，用 以支持立論) 比較既論文與related work的差異處 (凸顯貢獻) Introduction Related work Methodology Evaluation Hybrid sequential patterns的例子 最好能以一個表格比較『先前方法*特性』的異同 Application Conclusion

19 論文架構 (9/12) 詳述方法論的內容 Abstract Introduction Related work Methodology
Evaluation 兼具可讀性及正規性 提高可讀性：用圖形說明概念，多給小例子，小例子整體合起來就是完整例子 Application Conclusion

20 論文架構 (10/12) 方法論驗証 Abstract Introduction Related work Methodology
Evaluation Application Conclusion

21 論文架構 (11/12) 管理應用 Abstract Introduction Related work Methodology
Evaluation Application Conclusion

22 論文架構 (12/12) 結論與未來研究方向 Abstract Introduction Related work Methodology
Evaluation 結論與未來研究方向 Application Conclusion

23 寫作要點 Title Abstract Introduction Related work Methodology Evaluation
Conclusion

24 寫作要點- Title Title 寫作要點 簡明扼要，能概括出全文的中心內容 文章標題會影響文章定位與比較的對手是誰 題目的有趣性與重要性
避免把範圍拉太大，以致於必須受更嚴格的衡量 Mining fuzzy association rules from questionnaire data vs. Questionnaire mining Mining fuzzy association rules from questionnaire data or Questionnaire mining 美滿婚姻的成功關鍵因素（只調查台灣夫婦）會讓人質疑資料有效性 台灣美滿婚姻的成功關鍵因素 台灣大學教師美滿婚姻的成功關鍵因素 範圍拉大，貢獻度增加，但受到的質疑與檢驗隨之升高。 標題影響之後文章要如何論述論文與驗證 常有毛病：標題很大，內容很小

25 寫作要點- Abstract Abstract 寫作要點 將文章的重點摘要出來 主要的論點與貢獻
通常會將研究背景,研究目的及貢獻,研究方法,驗證的結果等,用簡單明瞭的一兩句話來描述 因為很多雜誌都有篩選機制，這部分要特別注意

26 寫作要點- Introduction Introduction 問題的背景(由general到specific)
本文的研究動機?為何需要做本研究 沒有本研究會有什麼樣的問題? 有了本研究會如何解決此問題? 研究貢獻 概略描述後面的章節如何組織 重點是要感動referee 關聯規則＋連鎖商店 序列樣式+B2B 序列樣式+RFM 關聯規則+架位安排 關聯規則+價格 建議用一個實例來說明過去是甚麼？少了甚麼？本研究可以做到甚麼？

27 寫作要點- Introduction 寫作要點 Introduction要能夠讓referee感到問題的有趣性及重要性
引用適當的文獻來支持自己的研究,但不做詳細探討 在Introduction中,通常不會將過去的研究做太過於詳細的描述,以免讓讀者混淆,以致於沒有辦法抓住本篇文章的脈絡 避免將自己的貢獻過於誇大,以免在驗證時無法收尾（但你又必須強力promote）（常發生牛頭蛇尾） 牛頭蛇尾可能是故意的、也可能是能力不夠的關係

28 寫作要點– Related work Related work 寫作要點 回顧相關的研究論文,其目的在於襯托出本研究的價值
對於相關的研究進行整理與討論,並專注在其所不能解決且本研究可以解決的問題上 根據所研究問題來組織、分類過去研究，而非把過去研究作全面討論 目的：定位、切割 金句：根據先前研究之探討，可看出現有研究的一個research gap，因此本研究乃、、、、 Hybrid sequential pattern Association mining 沒有考慮量價格 Mining association rules from uncertain data

29 寫作要點- Methodology Methodology 寫作要點 明確定義各組成要素的義意與內容 詳盡描述方法論的內容
必須針對問題特性進行處理 寫作要點 方法可以不新,但要有趣 方法不能太過於straightforward 在方法的描述上,要formal但又不失readable 最好有文獻支持所採用的方法 最好能輔以圖表說明 搭配範例 專利探勘或電子郵件分群分類必須納入這類型文件特性 例如採取模糊認知地圖來作農產品量預測規劃， 理由絕對不是說因為這個方法沒被用過於此情境 而是過去的預測的方法有何種不足處，所以我們採用模糊認知地圖 或是以類神經建構專家系統的知識庫 也必須要給個理由 或是以某種統計方法來分析資料，有往往需給個說法

30 寫作要點- Evaluation Evaluation 寫作要點 所提的方法論是否可行 所提的方法論是否支持所宣稱的研究貢獻 適當的實驗設計
定義衡量的指標 實驗的數據的產生與評估 原則:不做假,但找對自己有利角度表達實驗結果 若實驗困難時，可以用特性對照表格來凸顯研究價值 一開始不要急著喋喋不休的講實驗如何作，或展示實驗圖表 而是應該先講實驗理念，要驗證的假說是甚麼，這個假說為何能驗證我們的研究動機 是否考慮保留一些成果先不要寫出來，以免被無限加碼

31 寫作要點-Evaluation 方式 結果 定量：實驗設計，定義衡量指標，以取得量化數據
定性：Case設計，自文獻中歸納特性，據以和既有方法論比較 結果 須能支持Introduction中的立論，及所宣稱的目的與貢獻 須能展現出所提方法論的優點，並解決讀者的疑問

32 寫作要點-Application 不是為技術而技術，應交代其應用面、對未來研究及實務的可能影響
舉一範例(若是實例將更具說服力)說明方法論如何應用 進一步指出所提方法論可應用的方向、用途 麗珍的mining consensus patterns 明豪的RFM SP

33 Type III (distinctive area)
Type IV (polarization area) Type II (cohesion area) Type I (unexciting area)

34 寫作要點- Conclusion Conclusion 整理整篇論文的重點 未來的研究方向 論文目的與貢獻為何? 提出了什麼樣的論文方法?
實驗結果的概況 未來的研究方向 本研究不足之處 其他延伸性的研究

35 審查委員的閱讀順序 先看摘要、序論、related work，最好此階段就可以找個理由退稿 再看實驗驗證、應用，如果前後不一、虎頭蛇尾就退稿
貢獻不足、文獻切割不清 再看實驗驗證、應用，如果前後不一、虎頭蛇尾就退稿 再看方法論，如果可讀性差則退稿，或者深度不足也退稿

36 四類審查委員 有優點就傾向接受 有缺點就傾向退稿 初審就事論事 複審堅持到底不退讓 複審心存仁慈憐憫

37 研究成果 創意 內容 運氣 毅力 技巧

38 總結 一般學術論文應包含下列重點 不易量化的驗証，可透過文獻的歸納，列舉出重要的特性，並做質性上的比較 立論：有趣、重要，與文獻的差異及貢獻
方法：有趣、有深度、嚴謹 表達：兼具可讀性與正規性 驗証：結果須能支持立論及所宣稱的貢獻 應用：襯托方法論的貢獻 不易量化的驗証，可透過文獻的歸納，列舉出重要的特性，並做質性上的比較