如何和你的男神女神一起写文章
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上篇写了实验经济学领域最为打鸡血的屌丝逆袭故事，承蒙各位不嫌弃，各种热推。但接下来要说的故事却大概不是每个人都喜欢，也不太愿意承认。但不喜欢也好，不承认也罢，这个世界经常血淋淋的现实就是：
成功的大多数，依然还是高富帅。
成功的大多数，依然还是白富美。
所以问题就来了，如何擦干眼泪，接受现实，和你的男（女）神一起工作，一起写文，一起发表？
首先要说的第一个问题是，为什么需要和男（女）神一起工作？为什么就不能做一个安静的屌丝呢？
我能想到的原因大概如下：
1. 男（女）神通常有不错的学术修养和训练。就如同你练武一样，总要找高手过招，才能提高修为吧。我经常跟学生说的一件事情是，不要怕被丢在一个高手如云的环境里，学东西，永远只有从比你厉害的人身上才学得到。
2. 男（女）神通常对你做的东西，喜欢就是喜欢，不喜欢就是不喜欢，犀利准确，然后还经常能用白眼，沉默，冷笑，来提醒你，你真是个白痴，你怎么这个都不会，你怎么这个都不知道，然后当你的一颗玻璃心碎了一遍又一遍后，它就成了坚硬无比的黄金钻。
3. 男（女）神通常比你还要勤奋，比你还要勤奋！比你还要勤奋！重要的事情说三遍。当你以为自己周六周日出现在办公室就已经是勤奋到头，感动中国了，你的男神却可以凌晨三点了还在发邮件，凌晨五点了还在写文章，而你的女神可以一边发烧一边写证明，飞了大半个地球去做实验。所以不要再倒在所谓的出身论上自怨自艾了，大胆承认比你牛逼的人就是比你聪明，比你勤奋，比你更能对自己狠，然后友好地和他们握手言和，奋起疾追就是了。
4. 一个项目做得再顺利，也会有那么难受的一段时间。理论做不出来，数据跑不出来，世界在坍塌。而这个时候，如果是和你的男（女）神工作，你绝对可以宽容很多，就好像“尘埃里开出朵花”来。就比方说，我有个女神coauthor,长了张主播脸，身材好，见识多，关键还温柔大方，聪明伶俐。你觉得，你觉得，碰到那些扯心的不爽时刻，我能对她生气吗？能对她生气吗？
那既然不能生气，没法生气，所以还是好好干活，好好写文章，说不定你的男（女）神还能对你回头一笑，温柔一句，胜过一切！
当你坚定了要和男（女）神一起工作的决心时，那接下来的问题就是，如何成功搭讪你的男（女）神和你一起工作。其实很简单，一，无时无刻出现在他（她）身边，时刻提醒他（她）你的存在，去他（她）开的会，听的报告，关注他（她）写的文章，做的研究，总之就是无限地往前靠，往前蹭，蹭到一地鸡毛也无妨，总之是要障了他（她）的眼，然后看你的时间超过五秒，过五秒，过五秒经常能有奇迹发生。
当然，在写文章这件事情上，你的存在如果没有任何价值，那也是然并卵的事情，所以，一定要让让你的男（女）神意识到你也是可造之材，可用之人，技术的互补非常重要。女神做理论，你可以做实验。男神要做数据，你可以给他跑stata。人和人之间的关系，必然是个give and take 的关系，才能平衡，才能和谐。其实最难得的coauthor就是能比你还要聪明，更用功，更有责任心。其他的，我们就只能呵呵了。
我一直很庆幸的是，自己一直以来，碰到的合作者们都很不错，又有颜值又有能力，实在很幸运。而作为他们身边的一份子，我觉得能每天从他们身上学到新东西是件很幸福和很感恩的事情。虽然咱笨点儿，但勤能补拙，笨鸟先飞，所以也没在怕的。
妈蛋，我发现自己写着写着总能偏题并且抓不住重点，本来这是一篇要介绍我和我的男神女神一块最近发的篇文章的。文章就叫“Modeling and Predicting Learning Behavior in MOOCs” (文末提供下载) 目前已被数据挖掘领域挺好的一个国际会议The 9th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2016) 接收了。
好了，说点正经的吧。我们干了点啥，以下为小结：
“低结课率及低活跃度是MOOC平台普遍且长期的一个问题，因此如何理论分析用户行为及设计有效机制去解决该问题是MOOC研究领域的一大热点。基于学堂在线2013-2014年11门课上的用户行为数据，该论文发现了以下MOOC用户行为特征：（1）用户课程选择上的异质性：如女性用户更偏好选择文科课程。拥有研究生学历的用户更偏好选择理工科课程；（2）用户论坛参与度上的异质性：如选择文科课程的女性更倾向于在论坛上提问，而不是回答问题。而拥有研究生学历的用户更偏好回答问题；（3）用户平时学习情况上的异质性：女性在文科课程上花更多的学习时间。而拥有研究生学历的用户相比起其他用户，则花更少的时间在平时学习中。但有趣的是，他们最终的结课率却并不比其他用户群低，显示出结课率的高低除了取决于平时的努力程度，还受到用户本身知识水平等的影响。
基于以上用户个体特征，论坛活跃度及平时作业完成情况的基础上，论文构建了Latent Dynamic Factor Graph 模型来进行结课率的预测。并通过计算机模拟实验分析证明了该模型相比起其他已有模型，能更加有效地对用户结课率及学习行为进行预测。另外，该模型目前也已在学堂在线上线，成为该平台产品的一部分。实现了科研成果到现实应用的成功转化。
这一系列是不是看上去还有那么一丢丢牛逼呢，毕竟我们把自己做的东西成功上线了，但这一切都不是重点，重点的重点是，我们这文章里面有一位大女神啊，又聪明又能干，又温柔又有趣，有意咨询者，自己去找文章链接吧！
最后，我想说的是：
我能想到最浪漫的事情，就是和你一起写文章，然后你名字在我旁边，哦，就算是在前面，我也并不那么介意 :)
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"Modeling and Predicting Learning Behavior in MOOCs"
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