近日，本人的最新著作《思辨与实证：人文社科交叉研究论文写作与发表》在上海交通大学出版社出版（http://xhslink.com/a/bPFmiUuIFUnbb）。这本专著是我在读研读博期间积累的关于人文社科研究生如何开展实证研究的经验总结。虽然我在写书的过程中，融入了认知翻译学、语料库语言学、翻译技术的研究案例，这些研究案例并非涵盖所有人文社科研究领域，但我希望本书的读者有迁移能力（transferable skills），将本书关于文献阅读、理论框架与研究设计、论文写作与发表的理念贯彻到自己的研究工作中。此外，我认为，对于实证研究而言，虽然研究设计和数据分析能力很重要，但这些都是研究阶段的中后期，最关键的还是“选题”，而选题的关键前提就是要把握研究的“源头”——文献。因此，本书的一大亮点就是强调思辨性阅读（critical reading），只有做好这块，才能做出严谨、高质量的科学研究。本书还与时俱进，专门探讨了如何用DeepSeek推理模型辅助文科生的R语言或Python编程。当然，我的水平和精力有限，本书的内容肯定存在很多不足之处，还请广大读者批评指正。

以下是本书的前言（稍作改动）：

“一个没有发达的自然科学的国家不可能走在世界前列，一个没有繁荣的哲学社会科学的国家也不可能走在世界前列。 ”由此可见，人文社会科学与自然科学一样对提升我国的学术影响力至关重要。 而且，中央党校的徐浩然、张冠玉提出将人文社会科学与自然科学交叉融合， 一方面是将自然科学的研究方法融入人文社会科学的研究中，另一方面是将人文社科的理论融入自然科学的研究中, 而交叉融合则是指人文社会科学与自然科学相辅相成、 相互交融。北京语言大学信息科学院于2019 年成立语言智能研究院，旨在培养语言智能领域的人才，这也是将人文社会科学(语言学理论)与自然科学(自然语言处理研究) 交叉融合、推动基础研究的典范。

然而，如何培养基础研究的人才，则是我国研究生各培养单位所面临的问题。 近年来，随着研究生招生规模的不断扩大，部分培养单位存在学位论文质量把关不严、导师未能践行“导师是培养质量第一责任人”理念等问题。 目前《关于加强学位与研究生教育质量保证和监督体系建设的意见》《关于进一步规范和加强研究生培养管理的通知》等一系列文件发布，也说明研究生教育质量得到了国务院学位委员会和教育部办公厅的重视。

本书也是在此背景下应运而生。我在上海外国语大学英语学院攻读博士学位期间，在文献阅读、研究选题、论文写作与投稿方面走过很多弯路，也得到过多位贵人的指点，形成了一点思考，例如，如何基于理论框架来选题? 选题的切入点都有哪些? 人文社科研究生如何做好数据分析? 如何思辨性地阅读文献? 这些问题都会在本书中以案例的形式逐一给出解答。在此特别感谢上海交通大学出版社信艳编辑的邀请，让我有机会把自己的写作心得与各位读者分享。

当然，本书探讨的“写作”不仅仅是“写作过程”本身。 目前市面上大多数的论文写作书都是聚焦论文写作技巧，但较少涉及对论文选题本身的探讨。 而本书基于已有文献，构建人文社科研究能力框架，既关注微观的认知过程(如利用认知和元认知策略进行思辨性阅读和时间管理，利用语篇策略来组织行文布局、凸显作者自己的“声音”) ，也关注宏观的社会互动过程(如利用情感策略和社会策略解决研究过程中实际遇到的问题) ，旨在全面、立体地展现真实的论文写作过程。

本书从青年学者的视角出发，以罗纳德· 凯洛格(Ronald Kellogg) 的写作过程模型、文秋芳等的思辨倾向性框架、约翰·斯韦尔斯(John Swales)的学术语篇体裁分析理论模型，以及马丁(J. R. Martin)和怀特(P. R. R. White) 的评价系统为理论基础，从研究生需要具备的学术素养到文献的检索、 管理与阅读，再到理论框架、 研究问题与研究设计，到最后的论文写作、修改与投稿，我都会结合我在攻读博士学位期间的论文写作与发表，以及担任国际ESCI 期刊审稿的经历进行详细介绍，为人文社科领域的硕士研究生和博士研究生提供一些论文写作方面的建议。本书旨在激发研究生的科学精神、思辨能力和创新能力，同时也希望在如今浮躁的时代, 能为研究新手树立正确的科学研究观，鼓励青年学者做“有温度、有深度”的科学研究。

除了上述内容外，笔者还尝试探讨DeepSeek 为代表的推理模型在人文社科研究中的应用。 复旦大学于2025 年3 月1 日在以“AI 驱动的人文社会科学理论创新与范式变革”为主题的大会上发布了《 未来已来: 人文社会科学智能发展蓝皮书》 (简称《蓝皮书》) ，深入梳理了人工智能技术在政治学、经济学、地理学、考古学、语言学和艺术学等领域的应用。同时，《蓝皮书》还指出，人工智能对人文社科研究的科研范式也带来诸多变革，即提出新问题、挖掘新素材、开发新方法、揭示新规律和赋能新治理。随着以DeepSeek-R1 为代表的国产推理模型在2025 年1 月席卷全球以来，进一步推动了人工智能领域的发展。 各行各业人士也纷纷探讨其在各领域的应用。《自然》杂志专门发文，对比了不同大语言模型在科学研究中的表现，发现DeepSeek-R1 推理模型是全能型的(the all-rounder) 。那么，如何将推理模型的潜能发挥到最大，更好地辅助人文社科研究者呢?

笔者认为，鉴于目前人工智能背后的数据质量参差不齐，人文社科研究者将人工智能（尤其是以DeepSeek-R1 为代表的推理模型）融入自己的研究过程中时，需要时刻运用自己的思辨意识，这样才可能将人工智能或推理模型为自己的研究所用。 本书的最后一章以思辨能力和思辨倾向性为核心，结合《蓝皮书》所提及的人工智能对人文社科研究的科研范式变革，以及DeepSeek-R1 推理模型的核心能力，重点探讨 DeepSeek-R1推理模型在科研选题、文献阅读、 编程、 引言写作中的应用，相信会给广大人文社会科学研究者带来一定的启示。

在本书的撰写过程中，我得到了国际口译研究知名学者丹尼尔·吉尔(Daniel Gile)教授、上海外国语大学英语学院博士生刘馨媛、香港理工大学中文及双语学系博士生刘思圻、对外经济贸易大学博士生胡萍萍的宝贵建议和相关资料; 我每个月都会给我的师门博士生召开一次“上外博士生小组会”，每次小组会都会围绕认知心理学的理论、 翻译认知过程研究和高级统计方法等主题展开文献研读，通过与我的师弟、师妹交流文献阅读体会，为本书的写作也提供了很多灵感，特此致谢。

特别感谢上海海事大学外国语学院院长张滟教授、宋志平教授等为我营造了宽松的教学科研氛围，使我可以有较为充裕的时间沉下心来写作。 也感谢我的“中国好同事”——徐千惠、徐李荣经常和我交流青年教师的“酸甜苦辣”，为我排忧解难。感谢我的同事、毕业于上海交通大学外国语学院的张宏雨博士，是她给予我本书写作的动力。最后，感谢父母和弟弟钱家骅，没有他们的支持，我不可能有时间和精力“专注”写作，并完成书稿。

谨以此书献给我的硕导穆从军教授，是他为我开启了学术的大门，以及我的博导肖维青教授和母校上海外国语大学; 也献给我的研究生和我在上海海事大学“翻译学研究前沿”和在上海外国语大学“计量方法在翻译研究中的应用”课上的研究生，这本书也是为你们而写。本书是笔者在学术英语写作、翻译认知心理过程、语料库语言学等领域的总结，由于时间、精力和能力有限，不足之处在所难免，请读者不吝批评指正。

本书的出版也得到了上海市哲学社会科学规划青年课题(项目编号：2023EYY005)的支持，特此致谢。

钱家骏 

上海海事大学 

2025年2月