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如何更好的展示你的研究成果

 2 years ago
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如何更好的展示你的研究成果

Dianne Cook

关键词:Dianne Cook; useR; 汇报展示; 海报; 研究成果

译者:陈妍;审校:高涛、肖楠、谢益辉;编辑:王小宁

【COS 编辑部按】本文作者是美国统计协会(ASA)的会员、莫纳什大学教授 Dianne Cook。她的研究方向包括数据可视化,探索性数据分析,多元方法,数据挖掘和统计计算。曾参与制作软件 XGobi,ggobi,cranvas 和几个 R 包。

原文发表在 The R journal,本文由陈妍翻译, 高涛、肖楠和谢益辉审校,王小宁编辑。

随着国际 R 用户会议 “user!2011” 的临近,许多与会者可能正在思考如何通过演讲集中展现自己的一些想法,本文便为大家就演讲和制作海报等问题提供了一些建议。

在即将到来的几次学院工作面试中,我准备介绍我的博士研究项目,就在我刚完成一次面试的演练时,我的导师安德烈 · 布加 (Andreas Buja) 让我坐下来:重新起草我的讲稿!我本初是参照罗格斯大学每周一次的研讨会上许多演讲者那样做的——通过幻灯片一张接一张的展示自己研究工作的细节,但安德烈说,那可能很适合论文的展示,但并不是作为讲稿的最佳选择。我们列出了我的研究中的重点问题,然后插入了一张幻灯片简单的写道“欲知后事如何,请听下回分解”。我们在之后的几张幻灯片中阐述了研究方法,在报告临近结束时才给出了问题的答案。

这个 “欲知后事如何,请听下回分解” 深深打动了我。

Schoeberl&Toon(2011)网站和 Marle(2007)网站有一些关于做科学报告的很有用的建议。下面是从我自己的经验中总结出的一些要点:

  • 做一个整体规划,仔细安排开头(包括如何激发听众的兴趣)、中间和结尾部分。做出幻灯片的框架,概述你想在每张幻灯片讲述的问题。
  • 避免一张一张幻灯片的罗列要点(PPT 综合症),或者一页又一页的方程式。
  • 建立你的理论依据。对于一个传统的听众,可能需要写出一些方程式或者一个证明的核心部分。对于那些关心统计计算和计算统计的人,可能需要展示一段程序代码—比如一段写得十分优雅的,或者解决关键问题的代码。(我和我的同事偶尔会开玩笑说,看程序员写程序可能比听报告要更有意思。当然这是半开玩笑性质的,不过有时看一个老练的程序员调试程序是很有启发性的。)
  • 使用基于数据绘制的图形。但是一定不要直接说 “我们可以从图上看出……”,要加一些解释性的语句,例如 “因为这些点符合某某曲线形式”。也就是说,要解释图形的特征,这样才可以让人们思维保持连续性。
  • 使用图形或者卡通画来辅助解释一些概念。
  • 使用图片以产生视觉刺激。但这并不是因为图片 “是让无知者了解常识的工具”,也不是因为图片可以 “防止一些傻瓜听众瞌睡”(Tufte,1990),而是因为图形很美观,可以激发听众灵感。
  • 讲一个故事。

许多统计学家用 LaTeX 的 Beamer 模板来制作幻灯片。它用来编辑方程式很方便,排版也很漂亮。并且它在文本颜色、字体选择、导航条及图形和动画的制作上灵活性很大。但我自己更喜欢苹果电脑的 Keynote。它在格式编排上灵活的多,并且能够使用极富个性的字体(例如我的手写体),还可以无缝结合动画和电影。我的电脑上有一个 “tmp.tex” 文件专门用来收集方程式,里面存着所有我曾使用过的方程式,我是从从 pdf 的预览文件中剪切并粘贴过去的。在调整方程式和图形的尺寸时,Keynote 可以保证原图的成像质量,这点 Powerpoint 做不到。Keynote 和 TeX 一样,可以把图形存储在相互独立的文件中,“slide.key” 可能很像一个文件夹,但它实际上是个目录。

Robbins(2006)是绘图的一个基本指导。R 中的 ggplot2 包(Wickham,2009)提供了很漂亮而且透视效果很好的图形默认色。

海报的威力

  • 注意海报的版面布局和画面连贯性。
  • 确定你的报告想阐述的主要问题,明确谁是你的听众。
  • 选好你的配色方案,要考虑它是否便于色盲者辨认,要避免合在一起有特殊意义的颜色组合,例如:红、黄、黑,它们合在一起是德国国旗的颜色。
  • 选好字号和字体。题目要字号大约 100pt,小标题字号 50pt,正文字号至少 25pt。要避免全部大写。
  • 基于数据的图形很好的焦点。一个联系上下文的图形可以帮助人们迅速的抓住数据的重点,还可以让人们看到一些熟悉的东西,吸引他们的注意力。高质量的图画(例如用 R 做出来的)是很重要的。
  • 动画音频都可以吸引过路者的注意力,但它们不能用来吸引听众参与小组讨论。

要知道,做得不好的统计会议海报比比皆是。因此,用 “其他人都这么做海报” 来为自己才疏学浅开脱并不合适。随着我们对优秀的海报策划认识的逐步加深,对每个海报制作的标准也是越来越高。我们可以在 Cape 高等教育联盟(2011)的网站上找到非常好的关于制作海报的建议,另外,Purrington(2011)的网站上有关于设计科学海报的很有价值的讨论。与联合统计会议结合进行的 Data Expo 竞赛(ASA,2011)上也经常有一些制作很好的海报。此外,我们也可以在 https://www.r-project.org/conferences.html 上找到以往的国际 R 用户会议的海报。

负责的听众?

我偶尔或者更经常的发现一些听众在赞扬某场报告的精彩之处,但是很明显他们又根本不知道报告讲了些什么。因此听众有责任不表现出赞扬,因为他们对演讲者的良好印象很容易被演讲者被过于放大。听众也有权期望演讲者把报告做的清晰而容易理解,并且能把报告讲解的明白。

一定要记住,在同僚面前做报告是很荣幸的——不是所有人都有机会在说出他们的想法并且被聆听,特别是在高规格的会议上(例如 useR!)。

很多人对 TED 演讲(Rosling,2006)很感兴趣,而我最近却被最近被 Chris Wild(2009)做的一个报告吸引了,这是一个很出色的统计方面的报告。

[1] American Statistical Association. (2011) Data Expo Posters URL  http://stat-computing.org/dataexpo/

[2] Beamer Developers. (2011) Beamer—A LaTeX class for producing presentations. URL https://bitbucket.org/rivanvx/beamer/wiki/Home.

[3] Radford M Neal, Bayesian Learning for Neural Networks, , 1994

[4] Cape Higher Education Consortium. (2011) Information Literacy URL  http://www.lib.uct.ac.za/infolit/poster.htm.

[5] D.Cook. (2007) Improving Statistical Posters. URLhttp://www.amstat.org/meetings/jsm/2008/pdfs/ImprovingStatisticalPosters.pdf.

[6] B.Dougherty and A.Wade. (2011) URL http://www.vischeck.com/vischeck/.

[7] Etre Limited. (2011) URL http://www.etre.com/tools/colourblindsimulator/.

[8] R.Ihaka, P. Murrell, K. Hornik, A. Zeleis. (2011) colorspace:Color Space Manipulation. URL http://cran.r-project.org

[9] E.Neuwirth. (2011) RColorBrewer: ColorBrewer palettes. URL http://cran.r-project.org.

[10] C.Purrington. (2011) Advice on Designing Scientific Posters. URL http://www.swarthmore.edu/NatSci/cpurrin1/posteradvice.htm.

[11] N.Robbins. (2006) Creating More Effective Graphs. URL http://www.wiley.com.

[12] M.Schoeberl and B. Toon. (2011) Ten Secrets to Giving a Good Scientific Talk. URL http://www.cgd.ucar.edu/cms/agu/scientific_talk.html.

[13] E.Tufte. (1990) The Visual Display of QuantitativeInformation. Graphics Press. Cheshire, CT.

[14] A.J. van Marle. (2007) The Art of Scientific Presentations. URL https://www.cfa.harvard.edu/~scranmer/vanmarle_talks.html#Technical_preparation.

[15] H.Wickham. (2009) ggplot2: Elegant graphics for data analysis. useR. Springer.

[16] C.Wild. (2009) Early Statistical Inferences: The Eyes Have It.  URL http://www.stat.auckland.ac.nz/~wild/09.wild.USCOTS.html.

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