學(xué)術(shù)交流：科研人員如何發(fā)科普論文？

科研人員投入到科學(xué)普及工作中，對提高全民科學(xué)素養(yǎng)是至關(guān)重要的。好處很多：

1）科研人員常工作在一線或近一線的科研方向上，能第一時間將國內(nèi)外最新成果呈現(xiàn)給老百姓。這可以讓老百姓在知識層面更新上，不至于落后，有助于與時俱進。

2）科研人員對所學(xué)專業(yè)的知識掌握相對扎實，不容易出現(xiàn)大的技術(shù)錯誤和漏洞。而目前網(wǎng)絡(luò)上偽科普、偽科學(xué)的內(nèi)容不少，對提高全民科學(xué)素養(yǎng)有著不小的副作用?？蒲腥藛T加入科普，有助于幫助老百姓明辨事非。

3）科研人員通常有較好的科研經(jīng)費支持，不少還有團隊支持，在經(jīng)費和人員都能提供好的支持，能產(chǎn)出高質(zhì)量的科普成果。

4）科研人員的數(shù)量大，遍布科研院校醫(yī)療體系。他們可以利用群體數(shù)量的優(yōu)勢，容易把科普的方方面面做好做完善。

5）政策支持。我國近年來《關(guān)于新時代進一步加強科學(xué)技術(shù)普及工作的意見》和《全民科學(xué)素質(zhì)行動規(guī)劃綱要（2021—2035年）》的出臺，表明了科學(xué)人員從事科普工作，將得到越來越多的支持，大科普理念和社會化科普大格局正在形成。

但是，科研人員從事科普，有優(yōu)勢也會有劣勢，甚至有的時候有可能會帶來不利的影響，需要多加注意。這里講幾點值得注意的。

首先，科研好不等于科普好，需要科研人員有更寬泛的知識面。科研好，往往意味著在自己的領(lǐng)域形成了好的、原創(chuàng)性高或應(yīng)用廣泛的科研成果，得到了同行的廣泛認可。但是，現(xiàn)今時代的科研，在專業(yè)方向上細分很嚴重。這種細分，比科普領(lǐng)域的細分要精細得多。比如我的研究大方向是人工智能，這實際是學(xué)科層面上的細分。而如果我說我更具體的研究方向是步態(tài)識別、人臉編輯，則這是人工智能和計算機視覺框架下再進一步細分的領(lǐng)域了。

對于科普來說，更需要的是學(xué)科層面細分的知識，如人工智能，因為這能吸引大量對人工智能這個層面感興趣的老百姓。而在更精細研究方向上的科普，雖然也能科普，但能惠及的、感興趣的人群就少得多。所以，要提高全民科學(xué)素養(yǎng)，我們更需要的是在更寬泛知識層面上、講明白其中科學(xué)道理的科普。從這個角度來看，在專業(yè)領(lǐng)域做得好的科研人員要把科普做好，是存在一定挑戰(zhàn)性的，它需要科研人員有更寬泛的知識面。

其次，需要有科普的思維邏輯，能將專業(yè)知識通俗化。科研上做得好的，在專業(yè)知識上必然是非常扎實。然而，它并不意味著能把知識科普好。前者往往是得到同行認可即可，需要的是專業(yè)知識的準確表達、對前沿進展的敏銳跟蹤、以及對相關(guān)問題有強的解決能力。同時，在論文的表達上要符合相關(guān)領(lǐng)域的規(guī)范。在學(xué)術(shù)報告上，也會習(xí)慣于用自己的專業(yè)思維邏輯來介紹相關(guān)成果。

但科普需要的是將專業(yè)知識通俗化。霍金曾在《時間簡史》里說過，每多一個公式，就會損失一半讀者。這意味著，科研與科普在表達方式有著巨大的不同?？蒲腥藛T，需要從普通老百姓的角度來思考如何科普。如果只是直接將科研人員習(xí)慣的表述方式挪過來，面向老百姓介紹相關(guān)科研成果，這顯然會拉大與科普受眾之間的距離，因為老百姓沒有那么強的專業(yè)背景和相關(guān)知識。這種科普的結(jié)果必然是聽不懂，效率也不佳。它需要科研人員學(xué)會使用老百姓更能聽明白的語言來科普。

第三，需要考慮科研與科普在時間上的平衡。每個人的時間是有限的?？蒲行枰獣r間，科普也需要時間。如果在時間管理上做得不好，就有可能顧此失彼。而對大多數(shù)科研人員而言，科研遠重于科普。在科研院校里，職稱評價與科研的關(guān)聯(lián)性也更強，但與科普的則弱得多。所以，能否兼顧科普，這非?？简灴蒲腥藛T利用時間的效率。當然，時間是海綿，只要愿意擠，總會有時間科普的。

第四，存在跨專業(yè)科普風險與需要強的抗壓能力。跨專業(yè)科普很容易翻船，這也是科研人員科普時容易出問題的地方，尤其當科普的時間和數(shù)量達到一定程度時。這有可能是因為自滿，以為自己無所不能，啥事都可以評論一下，講點自己的觀點看法。殊不知，網(wǎng)絡(luò)上各種人都有。有的時候一個低級錯誤和知識性空白引起的錯誤科普，就有可能導(dǎo)致本來良性開展的科普工作被否定。另外，還可能會遇到一些惡意的或有意的差評。如果不小心陷入到與這類評價相關(guān)的辨論中，那很可能會導(dǎo)致惡性循環(huán)，繼而影響到自己的心情和科研工作。所以，形成對這些評論的抗壓能力也至關(guān)重要。

第五，科研的評價標準不一定適用于科普。科普是否做得好，它依賴的評價標準顯然是不同的，但卻有可能會被科研標準影響，尤其是如果評估科普的人是以科研界的為主時，會很自然帶入科研的評價標準。比如，科研成果是否有重要的突破、原創(chuàng)性高不高，有沒有產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟社會效益，諸如此類。而科普的評價，則更需要考量傳播的廣度、老百姓的粘性閱讀度，甚至科普人物的認知度等指標。比如，是否形成了穩(wěn)定和規(guī)模龐大的粉絲群、單個視頻或單篇文章閱讀量是否足夠大、制作科普作品的力度和更新率有多高、有無獨特的科普風格、科普的表述是否言簡意賅、解釋科學(xué)道理是否通俗易懂等等。

所以，如果簡單挪用科研的標準來評判科普，有可能會誤導(dǎo)愿意從事科普的科研人員。而如果不能從老百姓那得到正面的反饋，還可能降低科研人員繼續(xù)科普的積極性。它還會帶來另一層的風險，當以科研的標準左右科普時，真正做科普的成長空間也會被擠壓，得不到應(yīng)有的褒獎。

總之，科研人員要做科普，需要多向做科普的工作者學(xué)習(xí)，從老百姓的角度思考如何做好科普。我們也要謹慎使用科研的標準來衡量科普，更不能鼓勵用科研的成果來混或“充數(shù)”科普。只有這樣，我們才能真正把科普做好，讓更多的科研人員真心喜歡科普，為提高全民科學(xué)素養(yǎng)做自己應(yīng)有的貢獻。