郭一璞 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
一篇論文投稿能不能中，講究天時、地利、人和。
除了這項研究本身如何，有人發(fā)現(xiàn)，投稿時間也是影響論文發(fā)表的一大關(guān)鍵因素。
我們最近就發(fā)現(xiàn)了一些論文，它們嚴肅正經(jīng)的把投稿時間和能否發(fā)表聯(lián)系到了一起，并且還發(fā)表在了學(xué)術(shù)期刊上。
周二是最佳日期？
期刊《Physica A: Statistical Mechanics and its Applications》上，就曾出現(xiàn)過一篇論文，論證周二是論文投稿的最佳時間。
這本期刊的影響因子在2左右，也屬于SCI。
你沒看錯，前面的Physica告訴我們，這是個物理期刊。
為什么物理期刊會發(fā)一個“周幾投稿才能接收”的論文，看起來一點都不物理啊？
研究者在Introduction里告訴我們，這是一個社會物理學(xué)（Social physics）的問題。
旁邊的量子位首席學(xué)術(shù)官（CAO）曉查老師說：就是用物理研究方法解釋社會問題，因為有一些物理學(xué)的工具可以直接拿來用，比如！@#￥%&*（）……不過這篇呢，其實更像大數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)。
不管怎么說，先來看它寫了啥吧。
論文的名字叫《Day of the week effect in paper submission/acceptance/rejection to/in/by peer review journals（星期幾對同行評審期刊論文投稿/接收/拒絕的影響）》，作者來自英國萊斯特大學(xué)和塞爾威亞貝爾格萊德大學(xué)。
他們找到了《塞爾維亞化學(xué)學(xué)會會刊（ The Journal of the Serbian Chemical Society）》這本期刊2013年到2014年論文投稿數(shù)據(jù)。
總共596篇投稿，其中262篇被接收，當然還有一些在審核或者還沒發(fā)的，研究者們整理了一張數(shù)據(jù)表格：
前五列數(shù)據(jù)分別是投稿總數(shù)、接收篇數(shù)、拒稿篇數(shù)、接收率和拒稿率。可以看出，周三投稿是最多的，周末基本上少了一半。
而接收率則是周二最高，其他工作日尚可；但周末接收率則非常低，其中周六是一周內(nèi)接收率最低的日子。
那么，為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)象呢？
研究人員推測，數(shù)據(jù)來源是一本化學(xué)期刊，這和化學(xué)的研究方法相關(guān)，需要大量的討論和實驗。
而科學(xué)家們往往是在周一到周五研究討論，周末寫論文，畢竟大部分時候周末學(xué)生們不會跑去老師那里問問題。
一些人周末寫完之后，周內(nèi)去找老師問，修改之后再投出論文。
但周末投論文的人，往往是在壓力下工作，都沒力氣等周內(nèi)再去找老師問了，那恐怕累死累活的時候也沒精力把論文寫得太深入。
只要別是周末就行
不過，周二也不一定就是黃金時間。
期刊《科學(xué)計量學(xué)（Scientometrics）》上也發(fā)表過一篇類似的研究，這本期刊屬于SCIE，影響因子也是在2左右。
論文的名字叫《Day of the week submission effect for accepted papers in Physica A, PLOS ONE, Nature and Cell（星期幾提交對于Physica A、PLOS ONE、Nature和Cell的影響）》，作者來自羅馬尼亞布加勒斯特財經(jīng)大學(xué)。
研究“周幾投稿才能接收”問題的學(xué)者們似乎格外喜歡Physica A，上一篇是給這本期刊投稿，這一篇的研究對象就是這本期刊。
這篇論文的研究者在整理計算了很多數(shù)據(jù)后，得出了Physica A、PLOS ONE、Nature和Cell四本期刊的“投稿黃歷”：
投Physica A，選周二。
投PLOS ONE，選周三。
投Nature，選周二。
投Cell，周一周二都行。
雖然每本期刊的最佳日期不同，但無一例外的是，工作日和周末的接收率天壤之別，周末連工作日的三分之一都沒有。
總之，這些論文的研究者們似乎在暗示大家：
都大周末的了，努力寫論文可能也是徒勞的，不如出去玩，等周一周二再交，論文中了的概率或許會更高。
One More Thing
關(guān)于如何讓論文發(fā)表的“玄學(xué)”，在AI領(lǐng)域也曾出現(xiàn)過。
曾經(jīng)就有人寫了一篇論文，靠計算機視覺判斷一篇計算機視覺論文能不能中。
看起來這個問題十分“玄學(xué)”，但文章中模型的誤判率只有0.4%，準的驚人。
甚至，借助發(fā)表的論文作為數(shù)據(jù)集，作者還用GAN生成了一些優(yōu)質(zhì)論文板式。
嗯，圖文并茂，層次清晰，數(shù)據(jù)、表格圖片錯落有致，仿佛很多不錯的CV論文，就是長這個樣子的呀？
靠CV辨別CV論文，把投期刊的問題投給期刊，腦洞清奇的真是大有人在呢。
參考文獻：
1、https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437116300309
2、https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437116307828
3、https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11192-018-2911-7
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