2022ARNOVA参会杂记：找了老师签名，看着学生出山

ARNOVA22的参会侧记拖得晚了一点，但是是一次非常有收获的会议。找了老师签名，看着学生出山，觉得到了自己承上启下的时刻。

注：郭老师和Saxton老师的签名间隔了两年，恰是被COVID偷走的两年。参见《求关注》。

星期三晚上到达会议酒店的时候，和老友新朋漫无目的交流了一下，非常开心。心境和在Job Market上的各位完全不同。祝各位早日找到心仪工作，这里有份指南《如何在美国公共管理学界找工作？》请收好。

第二天一早先去参加了一个professional development workshop，主要是和听众们交流一下我从一个teaching school到research university的经验。我自己意思主要就是两个字，专注。因为如果你喜欢研究，你就会很投入。挖一口井，到水源源不断，其余的交给时间，水到渠成。

然后就是看着自己的学生Christina出山。她和我做一个培训高中生科技软件 GIS如何影响他们在youth advisory board的grant making决策。这个是“体验式慈善”的一个自然衍生。我们发现培训有效果，但效果不显著。看着Christina侃侃而谈，回答问题应对自如。作为本科生，Christina是所有 presenters里面年纪最轻，经验最不足的，但是她讲完之后，好几个资深的老师都过来跟我讲，she's amazing，你是怎么培养出来这么好的学生？哪有培养，就是我作老师运气好捡到宝而已。当学生来成就你的那一刻，心里那种骄傲无以言表。

接下来参加了Megan主办的关于机器学习怎么能帮助非营利研究的工作坊。我自己主要是结合自己的经验，谈了谈text mining的各种办法在非营利组织研究里面到底怎么使用。尤其是在文献综述阶段，我觉得text mining这一块潜力巨大。但目前为止machine learning也好，data science也好，还是需要研究者自己去make sense，把故事讲好。归根结底 不管machine learning还是data science，都只是一个工具而已，如果不能问出一个有意思的问题，光有工具，并不会让一个差研究变成好研究。

让人开心的是今年和程远和他的学生们一起合作的论文，讲到底是“这个”voluntary failure theory还是“一个”voluntary failure theory获得了TIBS section的最佳论文奖。这篇文献综述，我们在随后的会议上，也做了汇报。感谢大家带我玩。

周四上午一早是报告和承昕、家科一起合作的一项实验研究，我们想看的是revenue diversification对后续捐赠的影响，尤其是当一个非营利组织商业性收入增加的时候，捐赠人会作何反应？因为实验还在进行中，回头文章打磨好了，再来和大家谈谈发现。

和Lindsey一起讨论了一下，后续应该在《体验式慈善exponential philanthropy》这个领域做一点什么。Lindsey和我亦师亦友，我们一起已经在这个小领域做了好几篇文章。我们可能会写一本书，总结一下目前的进展，展望一下未来值得做的方向。

Lindsey今年拿了ARNOVA的一个奖，可以用来在坦桑尼亚研究不同体验的效果。我做了另外一个方向，去确定体验式慈善的causal effects，就是所有学生学习效果的提高，的的确确是因为exponential philanthropy课程，而不是因为他们自我选择。就是他们好人做好事不稀奇，如果是普通人因为 exponential philanthropy体验式慈善的课程最后变得更愿意做好事，这才是我们希望能够看到的结果。我随后汇报的是一个初步的实地实验的结果，我想说这么多年终于走到了实地实验这一步，也是非常不容易。

晚上和一群中国学生学者一起吃饭，主要和王群聊了一下。群哥的博士论文做的是中国的非营利组织研究，拿到了今年ARNOVA的最佳博士论文奖，我觉得是非常不容易。因为这有一个很好的示范效应，就是你纯做中国的研究，如果做得足够好，也是可以获得承认，所以特别恭喜群哥。

因为私人原因，提前回家，没赶上ESCN组织的如何使用非美国数据进行研究发表的工作坊，NVSQ和VOLUNTAS的主编都在。这个和群哥，马季和我之前关于RICF的工作也略微有关联。感谢群哥之前在RICF项目上孜孜不倦的努力，为中国学生学者研究中国非营利组织铺了一块很好的垫脚石。迄今为止，这个免费公开的数据库，已经有超过40篇公开发表的研究与此有关了。如果用中国数据进行国际发表，RICF或许也是一个很好的例子。

点击年份阅读更多ARNOVA参会杂记 ：2021 | 2020 | 2019 | 2018 | 2017