用第一性原理，破解科研数据获取难题。
自从开始了解机器学习以后，想必你已经发现，数据分析领域，标注（annotation）是很重要的。
请你再次回顾一下这张图。
我多次外出讲座时，这张图总能让与会者感到眼前一亮。
图片的原作者是华盛顿大学的 Pedro Domingos 教授。但是因为许多著名的机器学习课程争相引用，因此现在这张图已经传遍全网。
注意这里的机器学习，实际上是特指“监督式”（supervised）。关于非监督式机器学习，你可以参考《如何用Python从海量文本抽取主题？》一文的介绍。
这幅图里面，下方的“Output”实际上是指标记的（annotated）输出结果（labels）。监督式机器学习，实际上就是要以输入数据和标记，来自动构造程序，从而可以被用来处理更多的新数据。
所以你看，机器模型能够学到规律，靠的就是标注。
咱们介绍过的计算机视觉分类，便需要有人来标注物体名称。例如猫还是狗，哆啦A梦还是瓦力。
再比如 IMDB 影片评论数据，也需要先搞清楚究竟是正向情感，还是负向情感。
当然，上面这个 IMDB 评论可以看做是特例。回顾你在豆瓣或者淘宝打分的经验。是不是要写一条评论的同时，还得提交一个分数？
你的评论，就是文本输入。
你的打分，就是标记（Annotation）。
对，你已经帮助系统做了标注。平台就不需要再找人单独做标注了。
但是，大部分的数据标注，可没有那么简易。
你可能需要面对无标注的原始输入，一一手工做出标记。
这种工作一般很枯燥，但是并不太复杂。
例如猫狗识别，或者给车辆勾勒边缘（用于物体识别，object detection）之类的简单标记工作，都已经被外包到了低工资水平地区。
因为这种标记要求的是常识，并不需要特殊的专业知识背景。
许多研究者为了节省资金，甚至会选择众包方式。
最典型的，是亚马逊 Mechanical Turk 。
因为工资水平太低，还专门有学者撰写论文，探讨这种标注是否合乎伦理。
然而，有些标注数据，即便可以获得，价格也不菲。
例如说，在文献分析领域，引用目的标注，就被公认是一种昂贵的数据。
每一篇论文，都会有或多或少的参考文献。
研究者们很感兴趣的一个问题是，作者为什么引用了某一篇文献？
引用某些论文，为的是作为工作基础加以扩展；
有的引用，是为了佐证观点；
有的，却是为了作为靶子驳斥。
关于被当做靶子的论文，最著名的是薛兆丰教授津津乐道的科斯（Ronald Harry Coase）那一篇，叫做“The Problem of Social Cost”。
科斯关于产权的新观点一经提出，就因为离经叛道被许多人骂。
这其中，不乏主流经济学家。
新晋的学者阅读文献，总能在许多大师经典的文末“参考文献”，看到科斯的这篇文献。
于是他们都会感兴趣，找来阅读一看究竟。
看过之后，大多数人都觉得科斯的观点令人无法接受，自然也是撰文大加鞭挞。
可问题是，新写出来的文章末尾，还是要把科斯的这篇论文当做引文。
这篇文章，读过的人越来越多，科斯的名气也就越来越大。
文章影响力大了，就会逐渐出现支持的声音，虽然很微弱。
而主流共识发生了迁移后，科斯一下子就成了挑战学术界的孤胆英雄，直到获得诺贝尔奖这样的荣誉。
咱们先不要考虑这个例子中双方学术观点的对错，只观察一个有趣的现象——许多人之所以会阅读到科斯的文章，其实是没有搞清楚他人引用科斯文章的目的。
科学共同体的评价，有点儿像大众点评。一般来说，一个人人打低分的餐馆，会门可罗雀，直到关门大吉的。
科斯这一篇，越被贬低越红，其实是研究史上的特例。
也许你不会觉得这是特例，因为你听过不少类似的例子。
但是想想看，只有这样的例子，才有戏剧性，会被记录了下来，并且广为宣传。
我们更常观察到的现象，其实是：一个观点被许多人当成谬误，最后也被证实为谬误。
例如永动机。
因此，正确区分引用目的，其实在绝大多数情况下都是有价值的。
要辨别引用目的，也需要找人做标注。
以往人们的做法，是高薪雇佣学术界的专业人员，逐条分析文献，以及回顾阅读引用位置附近的上下文，最终来确定文献引用目的。
回忆一下你自己阅读学术论文的速度，这种工作的效率便可想而知。
标注工作做了几年，也就是完成了百十来篇文献的分析，包含几千条引文的目的标注。成本已经高到令人咂舌了。
这显然不是个好办法。
Joint Conference on Digital Libraries (JCDL) 2019 大会上，我结识了一位青年学者。他提供了另外的一种解决途径。
我们是在大会第一天的 Tutorial 环节认识的。当时的主题是提升研究的可重复性（Reproducibility），我们都是听众。
我在讨论环节分享了自己授课过程中使用 Google Colab 的经验，他听了觉得很有价值，会后专门跑过来找我聊。
我开始还以为他是个博士生。后来看他跟几位大咖交流带博士生的经验，才知道以貌取人真是错的离谱。
言归正传。他只用了不到一个月的时间，就收集到了与他人几年工作结果等量的引用目的标注数据。标注质量非常高，而且几乎没有花钱。
他就是 Petr Knoth ，英国开放大学（Open University）的研究员。 JCDL 2019 “Vannevar Bush 最佳论文奖”得主。
顺便提一下，Vannevar Bush 就是撰写图情领域经典文献《诚如所思》（As We May Think）那位。
下面我们来说说 Petr 的标注数据获取方法。
这是一个典型的“跳出思维约束”的故事。
他追问了几个问题：
第一个问题是：为什么标注成本高？
答案是，必须要雇佣专业人员。他们受过严格的训练，才有能力在读论文的时候，正确识别引用目的。试想你让一个学古典文学的人，去标注化学文献，光是那些术语，就能让他不知所措。
第二个问题是：我们真的就只能付费找这些专业人员吗？
初看起来，结果当然是没错。
不过，人们似乎忽略了另外一群专业人士，甚至在这个话题上更有发言权的人——论文的作者们。
文献是谁引用的？
作者啊。
我们传统智慧里，有一句“解铃还须系铃人”，没错吧？
既然文献是他引用的，那该如何标记引用目的，他想必更清楚。而且作者亲自做这个工作，效率一定会更高。
第三个问题是：为什么别人不去找作者们标注？
人们想当然认为，作者们都是富有研究经验的学者，因此时间更加宝贵。不太可能回应这种需求。
他们要是收费的话，会比目前的标注人员更高。标注需求一方的科研经费更加无法支撑。
这个假设，看似正确。但有一个重要的默认假设，即标注是一件非常麻烦的事情。
没人愿意做非常麻烦的事儿，特别是免费地做。
于是，Petr 提出了最重要的一个追问——标注是不是一定要如此麻烦呢？
他和研究团队一直在致力于推动文献开放和提升科学学（Science of Science）研究数据的可得性。他们的项目叫做 CORE 。
截止本文撰写的时候，他们的系统已经采集了 135,539,113 篇论文的全文信息。你甚至可以直接利用他们提供的 API 进行文本挖掘。
在这个过程中，他们经常和 pdf 文件打交道，觉得在网页和正文之间跳转非常的繁琐。于是他们找到了一种第三方开源工具，可以方便地提取 pdf 的内容，直接以网页格式来显示，以便和他们的 Web 系统紧密整合。
Petr 于是就想，如果我可以让作者在网页上方便地一站式看到上下文、文献记录和引用目的选项，那这项标注工作的繁琐程度是不是就大大减低了呢？
他和团队里的一个小伙子用了不到2个星期的时间，把这个简单的系统开发了出来。
有了这个系统之后，他们随机选择了数千篇论文，自动抓取了第一作者的联系邮箱，然后把请求和对应论文标注页面的链接发送了过去。
信发出后，他们发现，近年发表论文的作者，更愿意回应他们的请求，并且更快速提交结果。
这很好理解，至少因为记忆犹新，作者的标注成本更低嘛。
短短两周时间，他们就获得了数百份回复，积累了5000多条引用目的标注数据。
他们几乎一分钱都没花。
更有意思的是，有的作者不但快速完成标注，之后还给他们写信表示感谢。
来信里，作者们纷纷表示这个标注过程，让他们重新梳理了引用的逻辑和思路。相当于快速地给研究的脉络做了个备忘，对未来新项目的开展大有好处。
这，就是一种典型的共赢（win-win）吧？
不仅如此。这一套方法，相对于传统的雇佣专业人员标记，还具有显著的可扩展性（Scalability）。
从前多标记一条引文，就需要多花一份成本。
而现在，只要扩大文献选择范围，系统就可以自动向更多作者发送标注请求。
边际成本，几乎是零。
Poster 展示环节，Petr 就着他的展板，给我介绍了整个儿流程。讲解的时候手舞足蹈，幽默风趣。
我听完，真有醍醐灌顶之感。
我们大多数时候，都生活在一个平凡的世界里，喜欢套用约定俗成的观念，来理解和认识它。
因为这样，比较省脑力。
但是科研过程不一样。它不应该是萧规曹随的。
许多约定俗成的假设和共识，用隐含的方式根植于我们思维模型的底层。但它们却未必正确。
这就需要我们不断反复追问，并且调用第一性原理来重新梳理假设的关系链条。
大胆假设，小心求证，才是科研的正途。
希望你也能早日做出这样既有用又有趣的研究。
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题图：Photo by José Alejandro Cuffia on Unsplash
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