Proposition 3. Never believe that you know the equation/magic of a successful application.
推荐大家看一本书,叫做《Luck》,作者是Cornell的经济学教授Robert Frank。前半部分就是在吹水一件事,他的博士申请、评教职、发文章都是运气使然。我想说的也是这个事。有时候你会以为你知道一个比较好的申请是什么样的,但实际情况是,you never know。唯一我个人觉得比较靠谱的说法有三个:(1)GPA和托福要过线,这是硬杠杠;(2)数学课请有实分析(如果你申Econ的博士的话);(3)推荐信比你想象的还重要。哦,再加一个吧,(4)你的essays、personal statement之类的东西,请保证没有语法错误、格式美观,然后就行了,因为它不重要。除了这几样大家多少都知道的、基本形成共识的东西以外,很难具体说什么东西关键、什么东西不重要。而且就算是以上提到的东西,你也不知道会怎么产生影响。比如推荐信。我个人的情况是,根本不知道NYU录取委员会主席和我导师以前是基友。我导师也不知道他在委员会里。So, again, you never know... 这就回到之前说的那个事情了,任何时候,对任何人、场合、工作都有认真的态度,特别是presentation,认真对待它们,你根本不知道它加上一个关系网的东西会产生什么影响。比如我事后想起来,我的录取大概有这么一个微观机制:
我做了一个presentation——我的导师觉得我还是个东西然后带我飞了一年——我导师和NYU的一个教授是基友而后者刚好今年在委员会——我被录取了。
然后,你会发现,数学课、计量、GRE这些东西没有直接进入这个微观机制,它们只是间接地影响了我而已。而在我做那个presentation之前,我根本不知道之后发生的任何一件事。这算蝴蝶效应吗。
Proposition 4. Be nice to everyone.
昨天和系里师兄吹水了一下午。我间接证实了自己的一个想法。是这样的。你可以很牛逼,有想法,但是请千万不要觉得自己可以成为爱因斯坦那样的人,自己将来要去做大事,然后对谁都爱答不理、一副傲视群雄的样子。社会科学的一个特点就是,它是一个特别注重吹水的行业,而吹水的一个特点就是,你要让同行认可你吹的东西。千万不要以为你做的东西是科学,经得起历史的检验,别人都是bullshit……学术圈也有社交,而且其重要性可能比你想象得还要重要。《Luck》这本书里Frank介绍了前联储主席伯南克是怎么做人的(在普林斯顿当系主任各方都不得罪、特别喜欢赞扬别人、朋友多……),别人的学术也做得不错啊,政界也混得开。你不一定要走旋转门,但留学术圈也是一个道理。因为我记得之前认识的很多朋友都有类似的倾向,觉得学术圈就是闭门造车,所以单独提出来说这个事情,我个人的看法是,多交朋友。一篇社会学的paper推荐给大家“The Significance of Weak Ties”,多认识人、留下好印象会给你带来意想不到的收获。
This paper fills in the gap regarding the soft skills one might need for a successful academic career. The direct link between these skills and application results shall be elaborated. Anecdotes are extensively used in the discussions, which are impressive at explaining the ideas but inevitably lack cohesion between the stories. Data or regression analysis is preferred for presenting stronger evidence.
As some improvements are expected, I recommend the author revise and resubmit the paper.
This paper fills in the gap regarding the soft skills one might need for a succe ...
Response to the Referee Report
I thank the very helpful suggestions offered by the referee. I appreciate the idea that the relationship between soft skills and long-term success should be tested in data or other more general empirical settings rather than only by my own experience. Yet, one should notice that what the referee mentioned is a very ambitious project which cannot be easily accomplished within the length of this paper.
Given these problems, I advise that the editor invite the referee to write another paper to fill in this gap, pushing the logic of this paper to completion.