Когда я писала свою первую научную статью, это было медленно, тяжело и местами мучительно. Я знала, что эта статья должна быть написана и опубликована, но не понимала, с чего начать, как выбрать тему, где искать источники и, самое главное – как довести дело до конца. Мне казалось, что публикация – это процесс, понятный только опытным исследователям, а новичку остаётся только пробираться сквозь бесконечные требования журналов, и ждать рецензий с чувством обречённости.
Сейчас, когда я пишу эту книгу, у меня уже опубликовано 120 статей. Я продолжаю активно публиковаться, и пока вы читаете эти строки, статей, скорее всего, стало ещё больше. Но когда-то я была на старте и сталкивалась со всеми сложностями, которые знакомы каждому, кто начинает публиковаться.
Раньше статьи у меня появлялись редко и отнимали много времени. Я могла бесконечно переписывать текст, сомневаться в выборе журнала, тратить недели на сбор литературы, а потом откладывать работу, потому что «не хватает данных» или «непонятно, как лучше сформулировать выводы». Но потом я стала относиться к публикации как к проекту, с чёткими этапами, дедлайнами и задачами – и дело пошло. Ведь научная статья – это не просто текст, а результат продуманного процесса; и если рассматривать публикацию как проект, становится проще управлять каждым шагом, от выбора темы до её продвижения. Здесь можно провести очевидную параллель с инвестициями: сначала мы вкладываем время и силы в подготовку, затем – в реализацию, а после – в эксплуатацию, когда статья начинает работать на вашу научную репутацию.
Прединвестиционная стадия – это стратегическое планирование. На этом этапе мы определяем, во что именно инвестируем своё время. Какую тему выбрать? В какой журнал подать статью? Какие требования учесть, чтобы не переделывать текст по десять раз? Этот этап напоминает разведку перед строительством: если здесь допустить ошибку, можно потратить уйму ресурсов на то, что в итоге окажется бесполезным.
Инвестиционная стадия – это сам процесс написания. Здесь идёт активная работа: поиск литературы, анализ данных, формулирование выводов, редактирование текста. Это период максимального напряжения, когда черновик превращается в стройную научную работу. Без должного контроля и последовательности здесь легко уйти в бесконечные правки – или потерять логику изложения.
Эксплуатационная стадия – это публикация стати и её дальнейшая жизнь. Казалось бы, статья вышла, можно выдохнуть; но на самом деле этот этап ничуть не менее важен. Нужно проверить индексацию, внести статью в научные базы, следить за её цитируемостью и продвигать результаты исследования. Потому что если публикация останется незамеченной, то весь труд окажется впустую: это всё равно что построить прекрасное здание в чистом поле, куда никто никогда не заглядывает.
В соответствии с этими стадиями, книга разбита на три части. В первой части книги рассмотрим прединвестиционную стадию проекта: разберём, как подготовить публикацию, как выбрать тему, сформулировать исследовательский вопрос, подобрать журнал и проверить его. Это основа, без которой легко потратить месяцы впустую.
Во второй части мы рассмотрим инвестиционную стадию, то есть само написание статьи. Тут мы будем искать и анализировать источники, работать с нейросетями так, чтобы текст оставался качественным и уникальным. Разберём, как выстроить логичное повествование, оформить ссылки и визуализировать данные. Отдельное внимание будет уделено работе с нейросетями, которые стали отличными помощниками авторам, существенно экономя время на анализе данных и источников, структурировании текста. Однако, их использование несёт в себе риски: без правильных запросов нейросети могут генерировать ложные факты, искажённую информацию, или стилистически слабые тексты, которые не соответствуют требованиям научных публикаций. Поэтому важно понимать, как правильно работать с искусственным интеллектом (ИИ), чтобы он действительно помог вам написать статью, а не создавал у вас иллюзию того, что «статья написана» – и не довёл вас до отказа в публикации и значка «сгенерированный текст» в системе «Антиплагиат». В книге вы найдёте алгоритмы работы с нейросетями, а также готовые промпты, которые вы сможете использовать для работы с текстом. И главное – вы сами научитесь создавать правильные промпты.
