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IJTCS 2021 | 女性论坛精彩回顾

  2021年8月16-19日,第二届国际理论计算机联合大会(International Joint Conference on Theoretical Computer Science,IJTCS)线上线下交互举行。大会由北京大学与中国工业与应用数学学会(CSIAM)、中国计算机学会(CCF)、国际计算机学会中国委员会(ACM China Council)联合主办,北京大学前沿计算研究中心承办。本期带来“女性论坛”精彩回顾。

 

女性论坛在线举办

 

  本届大会的女性论坛由北京大学前沿计算研究中心助理教授孔雨晴主持,邀请密歇根大学博士生王欣曈、卡内基梅隆大学博士生王婧妍和哈佛大学博士生郑舒冉,从青年学者的角度就多个话题展开讨论。

 

  1 如何选择研究领域?

 

  王欣曈:我选择目前的研究领域主要是受到一门讨论多个行为人策略行为的本科生课程的影响,加上自己本科金融双学位的背景,就选择了计算经济学这个方向,尤其是研究市场中各方的策略性行为。

 

  王婧妍:我的研究方向是决策过程中的公平性问题。当时选择方向的时候还考虑过计算机视觉,本科以及博士前两年的研究课题主要是视觉相关的,觉得视觉是个经验性比较强的方向,需要调试各种各样的东西。后来遇到了现在的博士导师,就开始尝试更加理论的方向,发现自己可能更加喜欢寻找有趣的问题这一过程,也更加享受研究计算经济学。

 

  郑舒冉:我第一次接触科研是在清华姚班唐平中老师开设的博弈论课程上,当时我解决了课程中提到的一个open problem,和助教一起试着写了一篇论文,并于大三申请了哈佛大学的春季访问,从此开始就一直在计算经济学、信息获取等领域进行研究。

 

  2 国内的本科教学和美国的本科教学有何异同?

 

  王欣曈:我觉得美国的本科相对来说在选课上比较自由,在本科低年级不需要确定自己的专业,可以自由探索,发现自己的兴趣。另外,美国对本科生的数学课程的要求相对比较低。

 

  王婧妍:美国的本科生背景比较多元,虽说大多数同学的规划还是毕业后去大公司当工程师,也有相当一部分同学对交叉学科有兴趣、读了双学位,还有一些同学则在本科阶段就参与到了科研活动中。美国的本科没有班级的概念,大家都在做各自的事情,独立性相对较强,不容易受到其他人的影响。

 

  郑舒冉:从我在哈佛大学当助教接触到的本科生情况来看,美国本科生相对来说学习的自由度比较高,课程内容也比国内简单。但是,这并不意味着美国的本科生压力就比国内的本科生小,大家同样需要面对实习、找工作或者是科研、升学所带来的压力。

 

  3 可以谈谈各自的科研方向在工业界有什么应用吗?

 

  王婧妍:我虽然没有去公司实习过,但是了解到很多公司的业务需要确保算法的公平性,例如 Google 等公司的广告推荐系统,就非常需要考虑公平性的问题。我同学在 Facebook 实习的时候,有业务场景需要判断用户发布信息的真伪性,这里有个难点是对于政治类信息的真假判断容易受到主观政治倾向的影响,如何去除这方面影响就是很值得研究的问题。

 

  郑舒冉:我和在 Google, Facebook 等公司实习过的同学交流过,这些公司主要关心的问题还是集中在拍卖机制设计和推荐系统上。

 

  4 受到疫情的影响,线上科研和参加学术会议有何体会?

 

  郑舒冉:疫情期间在家工作的效率比较低。

 

  王婧妍:和线下相比,线上会议积极参加的人并不是很多。

 

  王欣曈:我也这么觉得。开会的话还是更喜欢线下,可以和大家面对面交流。线上会议大多数人都是听完几个自己感兴趣的报告之后就走了,听报告之外可以互相交流的时间相较于线下会议变少了。

 

  5 博士一年级之后还是没有找到研究方向正常吗?

 

  郑舒冉:很正常。找到自己感兴趣且有能力做的方向是需要时间的,博士前两年的时间处于摸索的过程是很正常的。

 

  王婧妍:同意。不要把自己局限到某个预先设定的状态,每个人的经历都是独特的,不能把其他人成功的经历套到自己的身上。除此之外还要信任导师,多和导师沟通。

 

  王欣曈:博士刚开始的时候完全不用着急,我第一个学期一直在当助教没有定导师,还挺享受这样的状态。刚开始时可以多花些时间和不同老师聊一聊都在做一些什么问题。

 

  6 可以谈谈关于同辈压力的看法吗?

 

  王婧妍:在竞争中每时每刻只注重短期收益的并不一定是最优的,就像在优化问题中局部最优解并不一定是全局最优解。应该把眼光放得长远一点,不必完全陷入眼前的竞争。

 

  孔雨晴:如何平衡短期收益和长期收益是一门艺术。

 

  7 可以谈谈回国工作的感受吗?

 

  孔雨晴:这个我可以来讲讲。我2018年回国,在北大前沿中心做助理教授到现在。我觉得前两年在教学上花的时间比较多,后来就好一点。在科研上花的时间取决于自己想花多少时间,以及是否有灵感。教学和科研之外的服务并不是很多。北大现在招 tenure-track 助理教授很注重学科布局,考虑方向的多样性,不会出现招了很多相近研究方向的人导致过度内卷。另外,虽然现在从事计算经济学研究的人虽然并不多,但我觉得这将是一个越来越重要的领域。

 

  8 计算经济学博士毕业的工业机会

 

  除了高校教职以外,几位讨论者都提到这个方向毕业的博士在工业界对口做研究的岗位其实并不是很多,不像计算机视觉有大量的公司有需求。很多博士毕业之后都转行了,比如去投资公司。

 

  几位讨论者谈到公司比较强调研究的落地性,计算经济学的方向当中可能拍卖机制设计会是一个相对来说公司对口需求大一些的领域。最后大家提到现在大公司也越来越考虑保证算法的公平性和用户隐私,相关的研究在企业的受重视程度会越来越高。