研究能力

之前和Lab的學長姐聊天，才知道他們到了碩二每個人的壓力都很大，平常看大家也都笑笑的，真相就是晚上都睡不好，躺在床上可能要一個小時左右才能入睡(我該慶幸我每次都不到兩分鐘就睡著了...)，還有一個博班學姐現在每天都必須要凌晨五六點才睡，而且已經變成習慣了，想要在晚上十二點一點睡還睡不著呢。

每個人都有他做研究的步調，上了研究所之後外在逼迫你的壓力就少了很多，比起大學來說更少，因為修的學分也少了，平常和老師見面的機會也沒有說很多，除非你三天兩頭都去煩老師，要不然一個禮拜可能也只有修課和Meeting會見到。雖然外在的逼迫少了很多，但是自我的要求好像變高了不少。每天不做個什麼事情就會覺得內心不安；即使每天都做了事情，但還是有堆積如山的工作等著你解決。不過這都還是在【可解決、可見】的範圍內，事實上研究所要訓練我們的能力，不在於【解決已經了解的問題】，而是在【從已知的現象去發掘問題、解決問題】。這才是核心所在，也是困難之處。

拿我們一個學長在做的研究為例，他要做的方向是從一些Query Trem中，找出彼此之間的關聯性，並且建立一個多維度的Ontology。比如說，當使用者下了【台北 旅遊】的關鍵字，又下了【旅館 價格】的關鍵字，我們必須要去判斷這兩組關鍵字之間是有意義的，是有一定關聯的，如果接著他又下了【蘋果電腦 CEO】，那我們也必須要判斷這組關鍵字和之前的關鍵字是沒有關聯的，是一組新的查詢。困難之處在於要如何判斷關鍵字組之間是不是有關聯？也許蘋果電腦的CEO正好要到台北演講，而那位user也要去台北旅遊，順便參加他的演講也說不定。這樣多種組合之下，所產生的問題就很困難了。

建立這樣的模型有什麼好處？最顯而易見的就是可以針對不同的使用者提供更精準的搜尋結果，因為你可以根據建立出來的模型，來預測並且回饋使用者的搜尋結果，當然是用處多多。

回到正題，事實上在大學的時候對於什麼是做研究還懵懵懂懂(雖然現在也不見得了解多少XD)，上了研究所之後，多多少少也對學術領域要做的東西有些了解。每個人都有自己做事情的方法，不見得整天坐在電腦前面就代表自己很認真，也不見得都不在實驗室的人就代表很混，Output才是檢視的重點。

這兩年我應該要認真衝刺一下，看看自已的能力到底到哪裡，加油嘿。