顶会竟然攀比起了拒稿率?UCB教授发文怒斥「挑刺式审稿」

百家 作者:新智元 2022-08-27 20:57:51



  新智元报道  

编辑:David 好困
【新智元导读】这几年,计算机顶会的论文接收率连续走低,不到20%都快成家常便饭了,难道真是「接受率越低,会议越顶」?

与大多数学科不同,在计算机科学领域,会议论文的分量比期刊论文分量更重。

有趣的是,现在的CS顶会们,似乎对「接收率」有一种近乎偏执的追求。

好像这个数字越低,自己就越厉害一样。

举个例子:

IJCAI的接收率,在2019年突破20%大关,达到了17.9%。并在次年以12.6%的接收率,刷新了最低纪录。此后的两年,接收率有所回升,分别为13.9%和15%(大约)。


对此,来自加利福尼亚大学伯克利分校的Edward Lee教授,在发表于ACM SIGBED博客上的一篇文章中指出,这种「有毒的文化」已经开始在CS领域蔓延了。

拒稿率越高,会议就越顶?


越来越多的人觉得,拒稿率越高,接收率越低,会议就越顶。

很多时候,我们已经把「低接收率」作为评价会议质量的一个重要指标,有时甚至是首要标准。许多顶会现在都以10%级别的低接收率为荣。

虽然适当控制论文接收率,可以避免一些「江湖骗子」广撒网式的投稿泛滥,但从文化上讲,这种以「多拒稿为荣」的文化,实际上助长了一种互相攻击的氛围。PC的目标已经变成了破坏,而不是发展。

接收率这么低,真的合理吗?


我所服务的会议并没有吸引很多江湖骗子的投稿。被拒掉多数论文都是认真的努力,需要大量的背景工作,往往是由最有前途的年轻人做的。

仅仅从我最近担任的一个PC来看,有一些专家评审认为 「写得很好......与会议主题高度相关的有趣主题」的论文,付出了 「了不起的努力」,但最后还是被拒了。

因为目前的审稿机制实际上是挑刺式审稿,即找到拒稿的理由,而不是找接收的理由。有时一个审稿人的一条负面评价,论文就被拒了。


一个最常用的拒稿理由是「不够新颖」 。

我们当然首先希望论文能够提供新信息,而不仅仅是过去研究的重复。但是,这个「新颖」的判定标准和使用方式有几个问题。

首先,我们中的许多人使用了实际已经过时的科学概念,即:把一个学科的进步视为新事实的增加。发文章的目的变成了将这些新事实「归档」,而不是用来启发、教育和告知社会。

在达尔文主张的进化过程中,大多数突变(新事物)都是有害的,不会在生态系统中持续存在。技术领域也是如此。大多数真正的新想法都是不好的,不会存活。那为什么要把追求「新意」作为最高目标?

恰恰相反,大多数好的想法在走向普及之前会被重新发明多次。需要反复强化,才能在文化中建立起来。而我们的审稿,却把它们扼杀掉了。

更糟的是,这种对「新颖」的追求,让我们几乎拒绝了所有的系统性论文,建立任何系统都需要整合大量的现有技术,而所有这些现有技术对审稿人来说都是熟悉的,并以「新颖不足」被拒掉。

对「新颖性」如此看重另一个原因是传统。过去,发表文章的成本很高,发表任何重复的东西,其代价就是要牺牲其他可发表的内容。但今天,发文章基本上是免费的。

另外,过去的知识学科规模小,共享一些业内公认的标准。现在的CS社区缺乏这样的普遍标准。有时候,在三名不熟悉现有技术的审稿人看来,一些论文是「有新意」的,实则不然。

强调新意的一个更站得住脚的理由是,审稿人不想浪费读者和参会者的时间,告诉他们已经知道的东西。然而,他们没意识到,对于大多数有新意的论文,他们甚至不想知道。想想看,如果我们接受有趣的论文而不是新颖的论文,现在的计算机学术会议会有多不一样。

第二个常用的拒稿理由是「显而易见」。

实际上,大多数好的想法在回想起来都是显而易见的,而我们在遇到这样的想法时,很难意识到刚刚已经学到了什么。我们的反应都是:「哦,是的,当然,的确如此」。却没有意识到一小时前,还根本没有想到这个点子。

我们偏爱深奥的、难以阅读的和晦涩的东西。如果一篇论文很容易读,就被认为是「显而易见」的,被接收的可能性很小。

另一个问题是内在的利益冲突,这种冲突一方面来自于低接收率,另一方面是因为许多审稿人和PC也要发论文,有其他额外的动机来拒掉手头审稿的论文,以提高他们自己论文被接受的机会。

双盲评审的一个重大缺陷是,审稿人掌握权力,但不用负责任。

如果你发过论文,肯定遇见过那些傲慢和错误的批评意见。但由于论文是提交给会议,而不是期刊,作者回应审稿人的机会是非常有限的。


有些会议在评审过程中有一个 「申辩」(Rebuttal)阶段,但据我的经验,大部分情况下这只是个摆设,很少能起到什么实际作用。

这种审稿中的「拒绝文化」产生了严重的不利影响。这个领域里有前途的年轻人被拒绝了一次又一次。如果他们顽强地坚持下去,也许多年后可以熬出头。但很多人选择了放弃,离开学术界或完全转了行。这不能不说是个悲剧。

现在的审稿机制,向作者提倡的是固执和坚持,而不是质量,而且越来越严重。

在经历了多轮拒稿后,年轻的研究人员最终成为PC,他们自然会产生这样的想法:我当年遭过的罪,要让现在这些作者都受一遍。这倡导的到底是学术审稿,还是学术欺凌?

退一步讲,压低接收率,对于投稿泛滥的现象真的能遏制吗?

目前的学术界奉行的是「不发表就毁灭」的文化,所有人都以尽可能多发论文为目标,会议接收率低,怎么办?改,改完继续投。

但通常情况下,被拒的论文作者不会就此放弃。论文会被修改、重新提交,直到被接受。因此,PC成员被要求在几天内审查大量论文,以至于根本无法很好地完成任务。拒掉大部分的论文,只会导致下一群PC有更多的论文要审。

我们该怎么做?


文化很难改变。但我们可以共同努力,寻找那些有趣的、有指导意义的、有用的或对我们社区有影响的论文。我们当然应该只发表高质量的论文,但今天,我们拒绝了许多高质量的论文。

有些在审稿制度上的新思路可以缓解一些问题。包括在接受或拒绝论文时公开审稿人的名字;将每篇投稿、审稿和作者的rebuttal存档;将审稿意见和rebuttal与论文一起发表。

上面的最后一项意见,可以在不影响大会论文质量的情况下,允许一些有小缺陷的论文发表。而对论文中潜在缺陷的讨论,也可以作为论文内容的一部分。

如果你在PC上任职,你应该认为匿名的作者是你的同事、博士生和朋友,而不是陌生人。双盲评审过程消除了过去可能影响我们评审的自然偏见,包括根据性别拒绝或接受来自「更好」机构的倾向。但我们已经用全面的拒绝倾向取代了这些偏见。

另外,作为审稿人,应该更谨慎地使用「不够新颖」作为拒稿理由。几乎没有什么有价值的东西是真正新的,许多好的想法需要反复强化才能流行起来。让我们关注论文对社区的贡献,而不是对事实「归档」的贡献。

作者介绍


Edward A. Lee从1986就开始在加利福尼亚大学伯克利分校任教,现在是UCB研究生院的教授以及Robert S. Pepper电气工程和计算机科学(EECS)的荣誉教授。

Lee教授是IEEE的研究员,曾获得1997年Frederick Emmons Terman工程教育奖,2016年IEEE实时系统技术委员会(TCRTS)的杰出技术成就和领导奖,2018年伯克利奖,2019年IEEE网络物理系统技术委员会(TCCPS)技术成就奖,以及2022年欧洲设计与自动化协会(EDAA)成就奖。


Lee教授的研究方向网络物理系统,该系统将物理动力学与软件和网络相结合。研究重点是使用确定性模型作为此类系统的工程工具包的核心部分。

2005-2008年,Lee教授曾担任加利福尼亚大学伯克利分校EE部门的主席,然后是EECS部门的主席。他领导开发了几个有影响力的开源软件包,特别是Ptolemy和Lingua Franca。

至今,Lee教授共计发表了数百篇论文和技术报告,在世界各地做了200多场主题演讲,著有7本书,并带出了40名博士。


Lee教授于1979年在耶鲁大学获得学士学位,主修计算机科学和工程及应用科学双学位,1981年在麻省理工学院获得EECS硕士学位,1986年在加州大学伯克利分校获得EECS博士学位。

Lee教授是BDTI公司的创始人之一,目前是该公司的高级技术顾问,并为其他一些公司提供咨询。此前,他曾在1979年到1982年之间,担任贝尔实验室先进数据通信实验室的技术员。

网友评论


对此,一位最近担任了接收率约为15%的顶会(不难猜到是哪个)的程序主席辩解称:

如果一个会议的目标不仅仅是为了「认证 」某些研究,而是鼓励发现和知识交流,以深化特定领域。这意味着不光是要选择好的东西,还要选择那些能与其他演讲/与会者/研究课题产生最佳共鸣的。

一个会议开始时可能没有很大的声望,但如果发表的论文开始产生影响,它便可以催化整个子领域的工作。有些会议就与「新颖性」挂钩——ACM学术会议;有些则与「渐进式进步」挂钩——安全领域的行业会议,如Usenix Security;有些与「最佳解释思路」挂钩——如Enigma。


一位自称在圈内很有名的网友,对上面那位PC的观点进行了驳斥。

他表示,自己写论文的目的是要看到它们被传播。顶会上接收/拒绝的过程,可谓是无稽之谈,毕竟有研究表明它基本就上是随机的。而且从评论就可以看出,有很多审稿人就没读过论文。而很多质量非常高的工作,也都会因此被砍掉。

这种通过低录取率来寻求声望的自负行为,让那些有更好的事情可做的人离开了,研究的传播也被放缓了。


另一位网友指出,可悲的是,审稿人「太长,不看」这种情况,是普遍存在的。

我们不得不经常向编辑呼吁:「审稿人说我们没有指出的问题,在第X节!给我们换一个审稿人吧」。


参考资料:
https://sigbed.org/2022/08/22/the-toxic-culture-of-rejection-in-computer-science/



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