Po wielu latach spędzonych na badaniach, proces naukowy – od idei po publikację – staje się drugą naturą. Jednak ta intuicja, choć bezcenna, zasługuje na ustrukturyzowanie. Chęć opisania tego warsztatu wynika nie tylko z potrzeby lepszego zrozumienia własnej pracy, ale także z chęci stworzenia mapy, która może pomóc innym nawigować po tym złożonym terenie.
Jedną z inspiracji była humorystyczna, ale trafna lista z książki Jorge Chama i Daniela Whitesona, „Nie mamy pojęcia. Przewodnik po nieznanym wszechświecie”:
- Uporządkuj to, co wiesz
- Szukaj prawidłowości
- Zadawaj pytania
- Kup tweedową marynarkę z łatami na łokciach
Praca naukowa to jednak przede wszystkim sztuka zadawania właściwych pytań. Nie chodzi o to, by „pobić baseline”, ale by zrozumieć zjawisko. Pytanie „dlaczego?” jest kompasem badacza. Zrozumienie z kolei często oznacza umiejętność zrekonstruowania mechanizmu (np. poprzez implementację kodu lub formalny dowód), choć w częściach matematyki wystarczy pełna, sprawdzalna argumentacja.
Zauważyłem, że niezależnie od tego, czy piszę pracę empiryczną z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP), czy systematyczny przegląd z meta‑analizą, pod powierzchnią kryje się wspólny szkielet. Efektem tych obserwacji jest poniższy roboczy framework, który próbuje ten szkielet zwizualizować.