這篇文章為什么能發表在Science上？

刊登在Science上的這篇文章，題目為《Human Voice Recognition Depends on Language Ability》（2011年7月29日），作者是美國麻省理工學院（MIT）的三位研究人員。

文章的篇幅只有一頁，字數不足700個英語單詞，只有一個行為實驗，既沒有采用先進的實驗設備，也沒有使用復雜的統計方法，結果也只是一張圖表。

在我們課題組的一次大組討論會上，一位研究生向大家介紹了這篇文章，引起了大家很大的興趣和熱烈的討論。

就是這樣一篇看去“很簡單”的文章，為什么能發表在“頂尖級”的刊物Science上呢？

我個人認為，可能有幾個原因，提出來供大家參考：

1

提出了一個好的科學問題

這篇文章采用了成人閱讀困難者和正常閱讀者（控制組）為被試，比較了他們對熟悉的語言（母語-英語）和不熟悉的語言（漢語）嗓音識別上的差異。

結果發現，兩組被試在母語的嗓音識別上有明顯差異，閱讀障礙者的正確識別率顯著低于正常閱讀者，而在第二語言的嗓音識別上，兩組被試的成績沒有差異。

英語閱讀障礙者確認母語的能力并不優于確認漢語的能力。閱讀障礙者在母語的嗓音識別上有顯著差異，而在不熟悉的漢語上，差異不顯著。

如果文章的作者僅僅關注閱讀障礙者存在什么認知缺陷，而且用結果來說明“語音表征缺陷”是閱讀障礙者最重要的認知缺陷，那么這個結果只是支持了目前國際學術界關于閱讀困難的一種理論，成果的原始創新性就會大打折扣，文章也不可能發表在頂尖級的學術刊物上。

作者們沒有從閱讀困難的角度提出問題，而是提出了一個新的假設，即不同語言能力對人類的嗓音識別的影響。

文章把兩組被試的差異看成是語言能力的差異，或語音表征上的差異。對于熟悉的語言（母語），語音表征的影響大，因而兩組被試在識別母語嗓音時有差異；而對不熟悉的語言，這種差異可能就消失了。

實驗結果很好的支持了上述假設。

語音識別問題是一個非常前沿的科學問題，而語言能力與語音識別的關系，還很少有人進行過探討，這是這篇文章的一大亮點。

愛因斯坦說得好：提出一個問題往往比解決一個問題更重要，因為解決問題也許僅是一個數學上和技術上的技能而已。而提出新問題，新的可能性，從新的角度去看舊問題，卻需要有創造性的想象力，而且標志著科學的真正的進步。

我沒有問過作者本人，也許他們在開始研究這個問題時，也是從閱讀困難的角度提出問題，以后才想到這個更好的問題。人往往不是先知先覺者，而是后知后覺者，只有在反復、不斷深入的思考和探索中，才能發現和找到更好的問題。

因此，我在課題組大組會上曾多次說過，要把“提出問題”貫穿在研究的始終，要用問題來引導研究，從實驗設計，到數據處理，到文章寫作，每一步都要思考自己研究的問題是什么。

一篇文章從實驗設計到發表，可能要從各個不同的角度提出問題，不斷更新自己的問題，才能使研究不斷向縱深發展。

2

有一個高起點的開頭

文章開頭難，這是大家都熟知的一個事實。

這篇文章沒有從“閱讀障礙的認知機制”這個大家很熟悉的問題開始，而是從動物的嗓音識別開始。

作者指出，包括人類在內的所有社會性動物，都能從用于交流的聲音中識別個別的“特定聲音”（conspecifics），這是他們適應環境的一種特性。

人類對自己理解的口語中的語言，其嗓音識別會更加精確。這種能力依賴于聽話者的語音知識。

接著作者引用了發表在Nature和Science上的兩篇關于閱讀障礙的文章，提出了從閱讀障礙入手研究嗓音識別的意義。

人類和非人類動物的“嗓音識別”是近年來研究“語言與腦的進化”關系中一個非常吸引人的問題，而閱讀障礙與正常人的比較又為研究這個問題提供了很好的切入點，這可能也是這篇文章能為Science接收的一個重要原因。

記得有一次，我請譚力海教授介紹他的寫作經驗，他說：好文章在開始時一定要引用“高端刊物的文獻”，要關注最前沿的有重大意義的理論問題，使自己立足于高起點，高水平。

我想這是很有道理的。

文章的起點站得不高，提出的問題不是學術界普遍關心的重要問題，也就很難有希望發表在高端的國際刊物上。

3

選擇了一個有特色的實驗任務

在以往關于閱讀障礙的研究中，研究者通常都采用詞匯水平的語音或語義判斷任務，如押韻判斷任務、詞匯判斷任務、語義范疇判斷任務等。

本文作者別出心裁，采用了嗓音匹配任務，即要求被試判斷所聽到的句子是5位說話者中的哪位說的，這也是作者另避蹊徑的地方。

實驗任務或實驗范式的創新，需要研究者創造性的思考，一種新的實驗范式常常會為研究開辟一個新的天地，揭示出許多未知的現象和規律。

當然，發表一篇好文章，還需要許多其他的條件，如研究者在某個領域的研究積累和聲望，寫作經驗和能力，語言的表達水平等等。

本文的通信作者在這個領域很有影響，已經在Science上發表過文章，可能存在“名人效應”，這些就不必分析了。