科技春耕时节的那道风景线-----基金漫谈

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2018-10-22 11:10:13
-----基金申请中的苦辣酸甜和批准率干预

(说明:《科技导报》的苏青博士和任胜利博士约我写一篇漫谈申请自然科学基金的短文,先写了这篇《研教散记6》。一人在一问题上的体会就只那么几点,可看出尽管语言不同,有些要点在《散记1》出现过,投稿的版本在篇幅,内容,标题上做了改动,现等候发表。征询了《导报》意见,原来的《散记6》还可以在博文上出现。)

1 一道特殊的风景线
      在高校和科研所,每年冬春之交,教师、科研人员、特别是一些年轻面孔,频繁出入科技管理部门,或满面洋溢着一股兴奋,或眉宇中透出一丝隐忧;或英气勃勃,或略带疲惫,...这道特殊的风景线告诉圈中人,一年一度“科技春耕”的大忙季节--自然科学基金申请来临了。
      申请并获准自然科学基金不是小事。对单位,它是科技评估,学科建设、学校排名的重要指标之一;对教师,是未来两三年学术人生之托付,是晋升职称的条件积累,是建设团队的招兵旗;对初生的基础研究小团队,能否获准基金,可能是坚持、撤退、散伙还是转战的决策点。在提交基金申请书前的最后十天,基金梦中梦基金,万事唯此为大,申请者怎能不为它兴奋,为它担忧,为它疲惫?
      二十多年中,我获准过八项国家自然基金项目和两项配套的国际合作基金,还得到过博士点基金,教育部优秀年轻教师科学基金和十一五科技支撑计划的分项目,等等。常有年轻教师来诉说申请基金之难,受到的压力之大,询问写申请的经验。借此漫谈栏目的机会,谈一些体会。

2选题和撰写申请书
(1)选题策略:朝前看,朝外看.
        选题于一念之间,常决定了基金项目的有和无。有了项目,研究者就把三年青春许给了项目,决定了几年的苦辣酸甜。选个好题目不亚于“女要嫁对郎”。
考察科学历史,一些好题目或选题于未来世界所需,或来自于留心观察,他山借石。
       朝前看,即朝未来的社会需求看。如果能知道五年十年后,社会需要而现在没有,且自己可能作出来的技术,肯定是个好课题。这类题目太需要想象力,但不乏成功者,例如提出关系数据库的E.F.Codd, 例如电子邮件发明者,例如Web 的先驱者。
上面的方法需要能洞察大自然未泄的天机,不容易做到。退而求其次,还可以观察大自然已泄的天机。即
      朝外看。外面的世界很精彩,唐代画家张璪说 "外师造化,中得心源" 。自然世界、社会生活时不时会给有准备的人以启示。计算机科学中,遗传算法,鸟群算法,蚁群算法,基因表达式编程(Gene Expression Programming,一种数据挖掘的新方法),都是计算机科学家向大自然学习的成果。社会的需求,常催生新奇之产品;生物的启示,常指示造化之神工。他山之石启发出来的思维往往是原创;我们在作关于基因表达式编程的第一个基金项目过程中,偶然一次看关于“生物转基因技术”的科普节目,启发我们申请并得到了新的自然科学基金项目“基于转基因表达式编程的数据挖掘”。
     (2)撰写申请书,四项基本原则:新、深、实,严。
      (a)自然科学基金项目是基础研究项目,为未来几年、十几年的技术实现修桥铺路,是在科技大兵团到来之前占领知识的制高点;“新”是第一重要的。在评审基金项目时,常为年轻人的奇思妙想而拍案叫绝,每每看到这样的项目,耳目一新,倦意顿消,自然会给出好评。(b)深刻、深入,关于关键技术和突破点的阐述应能说服评审人,申请人不只是有奇思妙想,还进行了深入思考,让评审人相信,这笔钱给他不会扔在水里;(c) 实在、实现。计算机科学的研究成果,是骡子是马,都要在计算机上遛遛,常常要求实现原型等等;(d)严谨,展示“我是认真的”。稍有失误,就会像埃蒙斯在高手如云的奥运会射击场,只好蓄芳待来年了。
  (3)持续发展的项目,作一个,准备一个
      基金项目周期一般三年, 第一年为项目展开奠基,不会轻松,可能没时间思考下一项目。从第二年,研究者心情愉快,此时可随时思考“What is my next project?”, 每读一篇论文(包括高级科普的和外学科的),每听一个报告,或自己的课题组每取得一项成果, 都有四问:“已经做了什么,还没有做什么,还可以做什么,可以作为下一个项目吗?”,经过一年的酝酿,到第三个年头,就要为下一个项目做点预研, 例如发表一两篇预研的论文,在申请书提交前的半年,就开始和研究生讨论、写提纲,甚至开始填写申请书了,把项目做成连续剧,不断深入,是持续发展的一种方法。常虑则小虑,否则,不忧有大忧,“丰年备歉”不是新思维,哲人先贤早有论述,刘伯承元帅在淮海战役中说:“吃一个,夹一个,看一个”,可称为三阶段战役思想的典范。

3 计算告诉咱,成功在前方
      下面的计算将给你一个坏消息,一个好消息。坏消息让我们做好失败的心理准备,好消息给我们展示成功的前景。
       坏消息:如果总体批准率为20%,自认为水平在前50%,则中标率40%,这小于掷硬币的概率。
       所以常有人调侃,中标了是意外的惊喜。当拿到非常客气委婉的reject通知书时,认真的年轻人都是痛苦的,短则默哀三天,长则难过几月。建议去吼两嗓子,特别推荐唱“水手”:“风雨中,这点痛算什么,擦干泪,不要怕,至少我们还有梦”,认真读评审专家的意见,明年再来。
        好消息:按中标率40%,愚公移山三年,中标率1-(1-0.4)^3 =78.4% ,(需要一些条件才成立,去创造这些条件)。
        电视剧《海狼行动》的片尾曲中,有这样几句:“ 因为相信梦想在前方,就把艰难险阻当作风景欣赏;…,因为渔火点亮了海洋,相信黑夜过后就有黎明曙光”,挺适用于此情此景。

4 一个政策干预的思想实验
       如果把通讯评审的结果和分为低中高三类,低类得到了大多数专家的低评,基本上不会中标;高类得到了全部专家的好评,基本上没问题,他们将稳稳地拿走一定比例(可能是5%)的项目;中类则是有争议类,也是本文关注的类。根据多次参评经验,中类有下列特点:
       中类的申请者年富力强,有成果,还未成大名,需要扶持;
       中类是不错的类,评审专家常说,看到这么多好项目,真舍不得把哪一个拿下去。无奈名额有限,只好优中选优;
      中类的类内距很小,用数据挖掘的行话,是一个紧致的类;
      由于上一条特点,中类得分有机遇性成分,或多或少要受到天时地利人和的影响,包括申请人所在学校、评审人的兴趣和水平,等等。
      中类和低类有较大的差距,     采取什么样的策略,善待中类?
       模仿物理学家解释相对论时采用的思想实验:秘密地选少数样本(5-10个)分别寄给两个预先划定的评审组,每组五人,按规定评审和统计。
       估计有下列结果:大多数样本的两组评分会在同一个等级,两组的评审结果至多相差一个等级,但在同一个等级中的排序会有差别,甚至是明显的差别。
       就像在高考时,在划定分数线之后,一些人很可能因为一分之差,走入了分岔函数的另一个分支。老师们都知道,一分之差不一定是真正的实力差别。无奈游戏规则已经确定,一个可行的方法是给中间类中落选者一个机会,给他们一个梦,蓄芳待来年。
       笔者正进行的一个自然科学基金项目是研究干预规则的挖掘技术。给个简单例子,某项技术指标(或政策)作微小的调整(行话称为干预),会导致什么结果?下面就以基金批准率为例作继续上述思想实验,避开复杂的概念和公式,给一个外专业朋友也能理解的计算。
       从网上查到2008年青年基金批准率22.51%,面上基金批准率18.1%,对高中低的分布,略去对高中低的量化描述,下面的计算假定 高类占5% ,中类占35%。适当简化模型,假定计算中需要的条件都成立。
        按上述假定,中间类申请者不怕失败,愚公移山连续努力三年,会有什么前景呢?
       简单计算得到下列结果:
1    (中类占35%,按2008中标率,中间类连续努力三年结果)

一年中标率
连续申请两年中标率
连续申请三年中标率
面上基金

(18.1-5)/35=37.4%.
1-(1-0.374)2 =60.8%
1-(1-0.374)3 =75.5%
青年基金

(22.5-5)/35=50%
1-(1-0.5)2=75%
1-(1-0.5)3=87.5%
       讨论:青年基金的22.5%的录用率比较合适,面上基金批准率18.1%略嫌低了一点。笔者在网上查到,2008年美国自然科学基金在与数据挖掘相关性最大的IIS(Information & Intelligent System)领域的批准率为20%。(http://dellweb.bfa.nsf.gov / wdfr3/BOTTOM.ASP DRILLINFO 0502INFORMATION and +INTELLIGENT +SYST)
       干预方法:如果面上基金批准率从18.1%提升到19.5%(专业术语:微扰),批准项目数增加(19.5-18.1)/18.1=7.7%,(或者把单项经费大约减少7.2%),会得到下列结果:
      表2  (中类占35%,整体中标率=19.5%,中间类连续努力三年的结果)

一年中标率
连续申请两年中标率
连续申请两年中标率
面上基金

(19.5-5)/35=41.42%
1-(1-0.4142)2 =65.7%
1-(1-0.4142)3 =79.9%
        干预的结果,使得中间类的愚公移山者连续三年努力的中标率从75.5%提高到79.9%.
        这是一个令人鼓舞的结果,一个和谐的结果,它给年轻人一个希望,一个梦,有梦就会不觉三年长。
         上面在若干假定上做了思想实验,仅供参考。数据挖掘应该在真实的数据上进行,基金委领导和管理专家才有资格和数据资本作出权威的挖掘结论。

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