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2022ARNOVA参会杂记:找了老师签名,看着学生出山

李华芳 读品贩子 2023-01-01
ARNOVA22的参会侧记拖得晚了一点,但是是一次非常有收获的会议。找了老师签名,看着学生出山,觉得到了自己承上启下的时刻。

注:郭老师和Saxton老师的签名间隔了两年,恰是被COVID偷走的两年。参见《求关注》。
星期三晚上到达会议酒店的时候,和老友新朋漫无目的交流了一下,非常开心。心境和在Job Market上的各位完全不同。祝各位早日找到心仪工作,这里有份指南《如何在美国公共管理学界找工作?》请收好。
第二天一早先去参加了一个professional development workshop,主要是和听众们交流一下我从一个teaching school到research university的经验。我自己意思主要就是两个字,专注。因为如果你喜欢研究,你就会很投入。挖一口井,到水源源不断,其余的交给时间,水到渠成。
然后就是看着自己的学生Christina出山。她和我做一个培训高中生科技软件 GIS如何影响他们在youth advisory board的grant making决策。这个是“体验式慈善”的一个自然衍生。我们发现培训有效果,但效果不显著。看着Christina侃侃而谈,回答问题应对自如。作为本科生,Christina是所有 presenters里面年纪最轻,经验最不足的,但是她讲完之后,好几个资深的老师都过来跟我讲,she's amazing,你是怎么培养出来这么好的学生?哪有培养,就是我作老师运气好捡到宝而已。当学生来成就你的那一刻,心里那种骄傲无以言表。

接下来参加了Megan主办的关于机器学习怎么能帮助非营利研究的工作坊。我自己主要是结合自己的经验,谈了谈text mining的各种办法在非营利组织研究里面到底怎么使用。尤其是在文献综述阶段,我觉得text mining这一块潜力巨大。但目前为止machine learning也好,data science也好,还是需要研究者自己去make sense,把故事讲好。归根结底 不管machine learning还是data science,都只是一个工具而已,如果不能问出一个有意思的问题,光有工具,并不会让一个差研究变成好研究。


让人开心的是今年和程远和他的学生们一起合作的论文,讲到底是“这个”voluntary failure theory还是“一个”voluntary failure theory获得了TIBS section的最佳论文奖。这篇文献综述,我们在随后的会议上,也做了汇报。感谢大家带我玩。
周四上午一早是报告和承昕、家科一起合作的一项实验研究,我们想看的是revenue diversification对后续捐赠的影响,尤其是当一个非营利组织商业性收入增加的时候,捐赠人会作何反应?因为实验还在进行中,回头文章打磨好了,再来和大家谈谈发现。
和Lindsey一起讨论了一下,后续应该在《体验式慈善exponential philanthropy》这个领域做一点什么。Lindsey和我亦师亦友,我们一起已经在这个小领域做了好几篇文章。我们可能会写一本书,总结一下目前的进展,展望一下未来值得做的方向。


Lindsey今年拿了ARNOVA的一个奖,可以用来在坦桑尼亚研究不同体验的效果。我做了另外一个方向,去确定体验式慈善的causal effects,就是所有学生学习效果的提高,的的确确是因为exponential philanthropy课程,而不是因为他们自我选择。就是他们好人做好事不稀奇,如果是普通人因为 exponential philanthropy体验式慈善的课程最后变得更愿意做好事,这才是我们希望能够看到的结果。我随后汇报的是一个初步的实地实验的结果,我想说这么多年终于走到了实地实验这一步,也是非常不容易。
晚上和一群中国学生学者一起吃饭,主要和王群聊了一下。群哥的博士论文做的是中国的非营利组织研究,拿到了今年ARNOVA的最佳博士论文奖,我觉得是非常不容易。因为这有一个很好的示范效应,就是你纯做中国的研究,如果做得足够好,也是可以获得承认,所以特别恭喜群哥。
因为私人原因,提前回家,没赶上ESCN组织的如何使用非美国数据进行研究发表的工作坊,NVSQ和VOLUNTAS的主编都在。这个和群哥,马季和我之前关于RICF的工作也略微有关联。感谢群哥之前在RICF项目上孜孜不倦的努力,为中国学生学者研究中国非营利组织铺了一块很好的垫脚石。迄今为止,这个免费公开的数据库,已经有超过40篇公开发表的研究与此有关了。如果用中国数据进行国际发表,RICF或许也是一个很好的例子。

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