从五个维度构思论文

问题维度：

寻找“缺口”与“争议”

现有理论无法解释的新现象。
例：传统“理性经济人”假设无法解释直播打赏中的非理性消费→引入行为经济学视角

旧方法在新场景下的失效。
例：传统GDP核算难以衡量数字经济→提出“数字GDP”新框架

学术界的分歧或悖论
例：人工智能是否加剧收入不平等？（技术乐观派vs.悲观派）

现实问题缺乏学术回应
例：乡村短视频带货的“虚假助农”现象未被系统研究

方法维度：

交叉创新或技术突破

将A领域方法用于B领域。
例：用社交网络分析（SNA）研究学术论文的“知识流动”

新工具带来的可能性
例：用ChatGPT生成实验刺激材料，研究AI对创造力的影响

定性+定量突破单一局限
例：民族志+机器学习分析外卖骑手的“算法抵抗”策略

理论维度：

对话、修正或颠覆

将A领域方法用于B领域。
例：用社交网络分析（SNA）研究学术论文的“知识流动”

新工具带来的可能性
例：用ChatGPT生成实验刺激材料，研究AI对创造力的影响

定性+定量突破单一局限
例：民族志+机器学习分析外卖骑手的“算法抵抗”策略

数据维度：

稀缺性、颗粒度或新维度

首次获取某类数据。
例：爬取全网“滴滴司机互助群”聊天记录，研究平台劳动控制

突破宏观统计的局限。
例：用家庭电费数据测算真实失业率（替代调查失业率）

非传统数据源。
例：用地铁刷卡数据识别“职住分离”对心理健康的影响

应用维度：

政策、伦理或商业转化

检验现有政策的意外后果
例：研究“双减”政策是否加剧了家庭教育不平等

技术应用的道德困境
例：人脸识别在养老院应用的“温情监控”伦理争议

学术问题的产业化路径
例：基于“用户隐私疲劳”研究设计App的“最小化授权”交互方案