博士申请季又到了，十月份到现在已经收到快20份申请了，其中不少申请都有很棒的研究点子，但也发现不少同学的研究企划有下面几个问题。鉴于研究企划（RP）是英国申博的重中之重，在这里给大家分享、分析一下，希望有用：

1. 话题：有趣的研究话题是一个好项目的开端，追求自我兴趣读博做研究也是很棒的。但不少RP都没有很好的告诉读者，为什么这个研究重要，研究对谁（哪些群体和受众）重要，以及研究在哪个层面重要+有贡献（是有理论贡献、方法贡献，还是实践--政策、实操的贡献）。 博士层面的研究，仅仅做到填补一个（有趣的）研究空白是不够的，RP得告诉读者，这个项目为什么值得做（为什么值得自己、导师花时间，为什么值得funder出资金）。

2. 理论：社会学博士层面的研究，只是去研究、解释一个社会现象是不够的。研究的终极目的之一是要对社会学知识和理论做出贡献。不少的RP通常会套用诸如Bourdieu、Butler、Foucault什么的理论。理论框架的套用和应用在本科、硕士论文阶段尚可，而博士论文是需要对作出理论批判和创新的。也并不是说人人都能提出高大上的宏大新理论出来，但RP需要展示对理论的洞见、至少做到有incremental的理论贡献。

3. 方法：研究方法套教科书模板+搞高大全：不少RP在写研究设计和方法部分的时候常常会模板式的套用教科书研究方法（比如Bryman），而其研究设计并没有和研究问题和理论视角进行很好的结合。一份好的研究设计是需要根据研究问题已经看问题的视角进行具体定制的，而不是教课书提供的万金油模板可以涵盖到的。怎么去根据自己研究的话题、理论视角、研究的群体对象来定制方法设计 特别能看出来一份RP是不是有用心写、申请人是不是对想要做的研究有深入的思考。比如，动辄就说自己要弄个survey做个experiment啥的--是不是了解严谨survey或者实验设计要做好的难度（怎么做到有代表性的抽样，问卷测量的设计认知测试就要花多少时间--这个可不是随便写几个问卷问题就可以的，预想的数据要做什么样子的分析，数据的结构等等是不是能支撑这样的分析？）。也不乏有的RP追求高大全，以generic的研究“全面”为理由，混合研究方法（横跨数据科学到民族志）就来了，也不解释各种方法各自是要回答哪个研究问题、和理论是不是搭嘎、各种方法之间的结合和整合怎么处理以做到研究是连贯一体的。当然，只写自己要怎么做，而没有解释为什么自己选择的方法是适合自己的研究的，也是不行的。

4. 写作：博士申请的个人陈述（personal statement）小作文，讲真我自己不会怎么（很深入的）看。毕竟谁没有when I was young...或者这样那样的sobbing story。CV我也不在乎一位同学之前是不是就有这样那样的发表（MDPI之类的乱七八遭的发表，折射出对研究的态度可能反而很扣分）。不少同事和我看RP的时候很重视的是写作的逻辑（要连贯）、清晰（不用很华丽、用最简单的方式把事情讲清楚）、和语言流畅和专业（英国博士学制不长、短时间内很难提升写作能力到需要的程度）。

如果在上面四个方面都差挺多的RP，一般就只有婉拒了。如果话题很有潜力、写作也不错，一般我会给申请人提供反馈和指导，邀请修改（算是一个迷你的博士指导预演、可以考察申请人理解并且针对反馈进步的能力）。如果修改得很好，接下来就是面试（毕竟不能只会写、不会说--毕竟现在AI可能比95%的人都会写……😂）。

要达到导师支持奖学金申请的标准，在以上各个方面的要求都会严格很多。毕竟奖学金申请成功率百分比肯定是个位数，我目前收到的20来份申请大概也只有两份在奖学金方面会比较有竞争力。

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