你写的开题报告为什么会被毙掉？（原因分析）

　　开题报告是用文字体现的论文总构想，因而篇幅不必过大，但要把计划研究的课题、如何研究、理论适用等主要问题写清楚。虽然是这样，但是也还是有同学完成的开题报告被毙了，这是什么原因呢？下面我们就为大家分析一二。

　　一、你写的开题报告为什么会被毙掉？（原因分析）

　　1、惶恐

　　今天一个学生找我来商量开题报告的事儿。他说自己心里没底，不知道开题时候的哪些问题会导致不通过。

　　在我们学院，开题报告会后，处理意见一般分为三等：

　　第一等是通过。这就意味着没有原则上的大问题，你可以按照开题报告里的日程安排，开开心心写论文了。

　　第二等是有条件通过，或者叫修改后通过。这说明你的开题报告存在问题，好在问题并不太严重。只需要根据开题小组各位老师的意见，认真对照修改，然后也可以开始写论文了。你最好在修改后，拿给开题小组组长和导师看看，以便做到心中有数。

　　第三等是不通过。就是俗话中常说的"被毙掉了".这种评价是最糟糕的情况。意味着你的开题报告存在严重的问题，必须大幅度修改，甚至推倒重来。如果有二次开题还好，至少你还有一次机会尝试。如果没有，那就意味着需要延期毕业了。

　　学生们最恐惧的，当然是选题被毙掉这种极端情况。

　　那么什么样的选题会不通过呢？我帮他总结了4条，用通俗语言介绍，比较好记。分别是：

　　2、出了圈；

　　没价值；

　　不必要；

　　不靠谱。

　　下面我们一一说明和分析一下。

　　出了圈

　　所谓出了圈儿，就是选题不在专业研究领域范围内。

　　虽然人类的知识是个整体，但是你的学生证上是有专业类别的。如果你不需要学位，那尽可以根据自己的兴趣，研究世界上任何有趣的问题。几百年前的那些博物学家们，走的基本上是这个路数。然而如果你当前的目标是拿下学位，那毕业论文的选题就不能偏离专业领域这个范围。

　　跨学科或者交叉学科的研究是值得提倡的，但是必须体现本专业和其他专业的交叉，而不能是完全做其他领域的研究，毫不涉及本专业领域关心的问题，或应用本领域的特色研究方法。

　　举个例子，假如你研究信息管理，大可以在问题的研究过程中使用计算机学科的相关研究成果。数据挖掘、数据可视化、机器学习，甚至是深度神经网络，都可以往上招呼。但是，如果你的研究只是帮助了计算机学科改进底层算法，或者做了个Linux一样的计算机操作系统内核出来，那么虽然你贡献很大，却只能去计算机系那边去申请学位了。

　　题目出圈儿，是开题报告中最为严重的问题，一般会直接毙掉。

　　怎么才能保证选题不出圈儿呢？

　　你需要读大量的文献，了解学科的边界在哪里。或者请教专家（例如你的导师），为自己的选题把关。这样才能做到心中有数。

　　另外，如果本学科有广泛适用的应用型研究方法，那么也可以放心使用，而不必担心出圈儿问题。

　　例如图书情报领域，有个研究方法叫做文献计量。目前学术界的容忍度是，只要你用了文献计量，那么计量对象无论是哪个领域的文献，题目也可算作图情研究的圈子之内。所以，你时常可以看到图情专业许多学生喜欢拿着这把锤子，虎视眈眈各个领域的文献，到处找钉子玩儿。

　　这样做，虽不必担心出圈儿，但是后面几条还是要小心。

　　3、没价值

　　科学研究，是要投入资源的。你的时间、注意力、金钱、设备、社会资本（例如时常需要请教朋友）……这些都是宝贵的资源。投入了就需要有产出。所以如果你把资源投放到了没有价值的问题上，那就是暴殄天物。

　　开题小组如果认定你的研究题目没有价值，会果断叫停，这实际上是为了你着想。亡羊补牢嘛。

　　什么样的问题有价值呢？

　　简单而粗暴的解答，就是这世界上除了你之外，还要有至少一个人关心其研究结果。

　　在经济学里，这就叫需求。

　　近年来，生物医药领域为什么那么火？为什么河北某高校老师一篇基因编辑的论文就引起了那么大的争议？就是因为生老病死和我们每一个人息息相关。得病了我们就需要治疗，绝大部分人都渴望健康长寿。所以如果你的研究，能够提升1个百分点的疾病治愈率，或者延长人类平均1年的寿命，那就是非常有价值的。

　　相反，你做出来的东西没人想了解其结果，那价值就要画个大大的问号了。

　　你可能会辩称，有些人会领先于时代，其研究问题在尝试之前根本就没有人想到过，当然也就没人关心。例如爱因斯坦的相对论，提出时肯定不被大众认为有价值，就连能看懂的人，全世界都屈指可数。先驱研究者完全可以通过研究来激发和创造需求。就像现在，相对论早已进入了大学甚至中学的物理学课本。人们在探讨星际旅行、穿越的可能性时，总会把它挂在嘴边。

　　没错。但是请你用贝叶斯公式来分析一下，你一个还没开题的学生，做出上述完全超脱时代，令所有人惊艳的研究问题，可能性有多高？

　　更多的时候，被别人不看重的研究，是因为确实没意义，也很无趣。

　　例如你非得要选"存款数额与利息收益相关性研究"作为论文题目……你研究啥？直接查银行利率不就完了？

　　4、不必要

　　你找了一个没有出圈儿，而且还很有价值的问题，欣喜若狂。

　　开题的时候，组长淡淡地问了你一句"John Doe博士2015年发表在XX期刊的那篇文章看了吗？"

　　"没有！"

　　"你的研究问题，他已经完美解决了。重新选题吧。下一个！"

　　一旦别人先你一步，把你打算研究的问题做完，并且发表了出来，那你还做个什么劲儿呢？

　　想想看，为什么开题报告里，一定要有国内外研究现状综述呢？就是为了放在那里显得字儿多，而且一堆标注显得高大上吗？

　　当然不是。为了写这一部分，你就得读相关文献。读了文献，你自然就应该了解自己提出的问题，是不是已经被别人给做掉了。

　　问题来了，为什么同样做了文献综述，有些人依然把别人研究过的问题提出来，作为自己的毕业论文选题呢？

　　原因是丰富多彩的。

　　最常见的原因，还真不是胡乱应付，而是许多相关的文献，他根本就没见过。

　　为什么？他很认真地在图书馆里，天天从早看文献看到晚啊！

　　他确实一直在看，不过只是在看中文文献。

　　许多学生做研究，只在CNKI上，用中文关键词找论文。只要CNKI上查不到的文献，就视同不存在。

　　2000多年前，我们老祖宗就用成语给这种做法起了个名字--"掩耳盗铃".

　　他们为什么不读英文文献呢？

　　唉。

　　因为看不懂呗。

　　要想了解选题必要性，就必须全面读文献。你对该领域越是了解，选题的把握能力就越强。对绝大多数专业来说，英文文献的阅读必不可少。

　　好好学英文吧。

　　5、不靠谱

　　有的时候，你会看到题目是圈内的问题，大家都关注，没人曾经完美解决过……可选题依然被毙掉了。

　　怎么搞的？！

　　因为选题不靠谱。

　　这两年，有句流行语，叫做：

　　谈毒性不谈剂量就是耍流氓。

　　这话是否科学，咱们搁置不论。但是借用过来，却是可以成立--选题不谈可行性，就是不靠谱。

　　所谓不靠谱，就是指老师们不认为在你读研的这一两年（考虑到毕业年级找工作的压力，这个时间还要打折扣）有限时间内，能够顺利完成研究。

　　不靠谱的问题，有以下类别：

　　题目过庞大；

　　方法太复杂；

　　数据难收集。

　　最常见的，是研究目标过于宏大。

　　《企业信息化发展策略研究》、《中国城乡信息鸿沟对策研究》……这样的选题，N本大部头著作都做不完，你一篇毕业论文就想搞定？

　　这就是为什么，导师在指导你选题的时候，总会提及一句"要具体".

　　足够具体的选题，必然会显得"小".但是这不要紧，作为学术训练的一部分，你应该从易到难，从小到大。不要一出手，就恨不得来个"排山倒海".更常见的情况，是把"眼高手低"四个字暴露无遗。

　　另一种不靠谱，是研究方法过于复杂。

　　当然，这是相对的。有的人，例如Paul Pavlou教授，能够把十余种常见的研究方法应用自如。所以他自己发表过的文章放在那里，就可以自成体系（请参考拙作《如何选研究题目？》）。对于Pavlou教授来说，这些方法都不算复杂。

　　但是对你来说，方法复杂度就不一样了。如果你的研究也需要调用多种研究方法，例如同时集成了结构方程、深度学习和复杂系统仿真……那老师们可能得回顾一下你的简历了。你得拿出足够多的证据，才能说服别人，让大家信任自己可以在读研剩余的一年时间里，在应对就业或升学压力的同时，还可以游刃有余地完成这么有挑战性的难题。

　　更多的情况下，列出那么多复杂方法，是因为学生对相应的研究方法缺乏了解。只是听说了个名词，就扔了上来，还言之凿凿，觉得使用这些方法很有道理（而且很酷）。结果选题被否定，要求重做，才追悔莫及，解释说只需要问卷调查就够了。

　　有的人，使用的研究方法并不复杂，但是需要用到非常难以获取的数据。这同样也是不靠谱的体现。

　　虽说如今是大数据时代，但是研究数据依然是宝贵资产，并非每个人都可以采集到的。你会看到别人的论文里，用到了某个社交网站的用户注册数据和私信交流文本（当然已经做了匿名化处理），就兴致勃勃，也把这些数据当做研究对象。可是你真正做到那一步，才会明白这些数据根本就不向你开放。别人能用是因为特殊的时段、机缘和人脉。时过境迁，数据管理的规则和法律早已完善，这些数据就无法被外人使用了。

　　怎样避免选题不靠谱呢？就是要有前瞻性。做开题的时候往后多想一步，尤其是想想那些具体的步骤、流程和方法。更好的办法是简单做个尝试，看数据能不能获取，方法能不能应用，以及写下的文字能否面向题目，自圆其说。

　　小结

　　以上，我们列举和分析了常见的4种开题报告中常见的严重问题。

　　我们来简单复习一下：

　　题目出圈儿太恐怖。你需要读文献来了解学科边界，或请教导师等专家把关。

　　题目没价值很糟糕。你需要从文献或工作、生活观察中了解真实的需求，保证你写出来的东西，至少得有一小撮人愿意了解。

　　选题不必要最尴尬。一定要把相关研究认真掌握，不要遗漏掉外文文献中的前沿研究。

　　选题不靠谱……缩小题目、具体化，使用合适的、自己能够掌握的研究方法，不要忽视数据的可得性。

　　希望你在准备开题报告的时候可以避开上述这些坑，顺利通过。

　　开题报告中还会有很多其他的问题，例如技术错误（错别字、语病）、内容不全（有人居然会遗漏某个部分没有填写）、格式不规范（明明有模板啊！）……本文没有详细列举，因为这些都是可以轻易避免的问题，没有做好大都是因为态度问题。

　　戒之，慎之！