叫獸 | 復旦血案：非升即走的“常任軌” VS 內(nèi)卷的青椒
前言
本文改編自我（ @留德華叫獸 ）在該問題下的知乎回答。
上海楊浦區(qū)邯鄲路某大學教師持刀傷人，被害人已死亡，有哪些信息值得關注？
網(wǎng)上其他許多文章更多地在批評常任軌，但我更想聊聊這位青椒本身，以及青椒們的“后路”。
現(xiàn)在是德國時間凌晨2點半，作為留學歐美的海外博士，身邊不少好友選擇回國青椒，我有太多話想說。
可惜我明天還要上班，在那之前還要送小我心上幼兒園。
我想我定會錄個視頻，再多聊幾句。
嗯，等著，在我的同名知乎、B站和公眾號。
一名接受過高等教育的數(shù)學博士、（39歲的）青年教師
是要多么的絕望、對其多么恨之入骨
才會走上這條不歸路。。
首先殺人絕不可取，且必須受到法律制裁。
試圖點開姜老師的教師主頁：
可惜現(xiàn)在是：
姜老師回國十年有余，輾轉(zhuǎn)蘇州大學和復旦大學，依然無法獲得一份安穩(wěn)的教職，終于走上不歸路。
1. 首先是結(jié)合了網(wǎng)友們（知乎 @曾晉哲?） 信息的履歷：
2000年進入了復旦大學數(shù)學系讀本科
2004年進入Rutgers大學（美國數(shù)學專業(yè)排名22）數(shù)學系讀博
2009-2010？年畢業(yè)進入美國NIH底下的科研機構(gòu)（National HeartLung, and Blood Institute）工作
2010-2012？進入美 國約翰霍普金斯大學（美國統(tǒng)計專業(yè)排名前5）
2012-2017加入蘇州大學數(shù)學系副教授，tenure-track（非升即走）制
2017年加入復旦大學數(shù)學系任教，tenure-track
2. 知乎網(wǎng)友 @VVValar?總結(jié)的作者發(fā)文情況：
09年一篇統(tǒng)計學頂刊Annals of Statistics，一作，被引170次。[1]
蘇州大學期間至少有5篇一作論文[2]，此處省略
17年一篇Stat，獨立作者[3]
19年在頂尖review期刊有篇comment[4]，獨立作者
19年統(tǒng)計學頂刊Bernoulli[5]，一作
20年一篇Electron. J. Statist[6]，獨立作者
值得注意的是，以上都是獨立作者或倆位作者中的第一作者，絕非“灌水”論文。
注：感謝評論區(qū)，數(shù)學領域像Aos, Bernoulli這種期刊無所謂第一作者/第二作者，都是按照字典序排的。
3. 朋友圈微信聊天記錄的“八卦”：
博士畢業(yè)耶魯伸出橄欖枝但導師堅決不同意，郁悶地加入NIH
在美工作期間離異，后回國加入蘇州大學，沒有拿到續(xù)聘，可能那時就有點心理問題吧
然后到復旦應聘，簽了六年，可是脾氣不好，大約慢慢也就上不了課了
4. 知乎網(wǎng)友?@Yuhang Liu?的“親身經(jīng)歷”：
交代完了故事背景，輪到我這個數(shù)學博士發(fā)表觀點了。
1. 教育背景：
復旦數(shù)學本科，美國綜排Tier 2專排Tier 1高校畢業(yè)，博導是領域大牛，畢業(yè)即有頂刊一作，3年左右國家實驗室+統(tǒng)計神校JHU博后經(jīng)歷，可以說幾乎沒有死角。
2. 學術(shù)論文：
可能比不上那些互相Co-author喜歡水論文的學者，但發(fā)表的論文幾乎都是獨立作者或者2個作者中的一作，雖然我不是統(tǒng)計專業(yè)的，但我想在美國Tier 2拿個tenure美滋滋地“躺平”應該不難。
復旦大學或許bar比較高，但非985的蘇大，常任軌的bar也如此之高？
3. tenure-track（非升即走）制度：
其實制度本身是學美國的，一點沒毛病。
但是tenure的比例呢？
是1：2，1：10還是1：100？
只要標準是確定的，是事先明確的和公開的，
對青椒們就是一場愿賭服輸?shù)墓紻U局。
轉(zhuǎn)自某位知乎匿名用戶的回答：
4. 生活不止科研：
接下來倆點我或許更加有“發(fā)言權(quán)”。
此新聞一出，或許又會加深社會各界對于數(shù)學博士、科研工作者nerd的印象。
千萬別，如有，請看看我視頻號的Vlog。
作為一名德國數(shù)學博士
在LP的“引領”下，我更懂得生活，變得有那么一丟丟taste
在德國工作文化“國情”下，雖然副業(yè)繁重，我盡量work&life balance，盡可能地陪伴家人
從“八卦”及Yuhang“經(jīng)歷”那兩段，甚至Co-author list上可以推測，姜老師性格方面或許有些孤僻，不是很愿意與人交流。
做學術(shù)和科研不應把自己“困”在自己建立的“象牙塔”里。
科研工作者應該“放下身段”，像個正常社會人那樣去生活、去愛。
不知道姜老師回國十年，為何沒有組建家庭。
設想如果姜老師（依舊）有個美滿的家庭。。
在我看來，家和萬事興，家是避風港。
再卷、再忙、再累，但請務必維系好你與家庭（戀人）的關系。
也很慶幸自己讀博期間就與LP喜結(jié)連理并育有一子。
不論自己副業(yè)（自媒體&三個社區(qū)）再忙，家永遠是我的基本盤。
轉(zhuǎn)自知乎用戶 @扎心禪師 的回答：
5. 后路，科研學術(shù)只是“臨時工”：
其實我一直在自媒體發(fā)聲，為博士（生）們科普，學術(shù)遠非博士畢業(yè)后的唯一道路，相反是一條非常窄的路。
科研的不確定性太大了，就算之前天賦再好，“萬年博后”大有人在。
何必呢？
和千千萬萬工作一樣，科研首先只是一份糊口的工作。
還在學術(shù)圈（讀博）那會兒，我們都特喜歡把“學術(shù)”和“科研”掛在嘴邊。
比如看幾頁書，我們和同學說，“我做學術(shù)去了”；
實驗室或計算機上做個簡單實驗，我們和朋友說，“我搞科研去了”。
好像“學術(shù)”和“科研”是多么高端、神圣有B格的事情一樣。
那時候我們讀博的，也會BS那些研究生畢業(yè)就參加工作的。
直到進入了工業(yè)界，以及朋友圈真正的大神學術(shù)界工業(yè)界無縫切換，才意識到或許我們都錯了。
鄙視鏈或許和我們想的不一樣。
讀博可能是因為碩士畢業(yè)找不到工作，做博后只是極不穩(wěn)定的“臨時工”。
沒有高貴的工作，只有高貴的人。
行行可以出狀元。
以上扯遠了，只是單純想說，科研工作者千萬不要把自己YY得那么“高尚”。
什么為了科研事業(yè)，我可以暫時放棄愛情。
為了科研事業(yè)，我可以“享受”清貧。
都是狗屁。
理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感。
讀博期間就應為自己留好“后路”，多看看工業(yè)界的機會，看看工業(yè)界需要哪些技能點并提前準備。
傳統(tǒng)行業(yè)、天坑專業(yè)，勇敢擁抱大數(shù)據(jù)、人工智能，多一些數(shù)據(jù)和智能化思維，AI賦能你的行業(yè)，或許就是一條康莊大道。
姜老師的研究課題是統(tǒng)計學，本就是一門與數(shù)據(jù)打交道的科學。
我想，稍微做一些努力，“混”個阿里P7-8或許也不是難事。
看來，我以后也該為卷上加卷的青椒們，開始科普這一點了。。
后記：
德國博士畢業(yè)那年，我曾申請并面試了倆個中意的博后，很慶幸他們把我拒了。
現(xiàn)在，我才有機會在德國大廠，做一個快樂的打工人，業(yè)余時間做三個社區(qū)和自媒體，并在這里為大家分享一些我的人生經(jīng)驗。
想說
頑固的科研做題家們，如果tenure-track的門關了
工業(yè)界的大門一直為你們敞開！
注：廣義的工業(yè)界
最后，引用一句朋友圈某歐洲博士后的評論：
“放任甚至是推崇社會達爾文主義的后果，就是讓人變得越來越不像人?！?/h1>
參考
^https://projecteuclid.org/journals/annals-of-statistics/volume-37/issue-4/General-maximum-likelihood-empirical-Bayes-estimation-of-normal-means/10.1214/08-AOS638.full
^Wenhua Jiang's research while affiliated with Soochow University (PRC)?https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Wenhua-Jiang-2046771457
^https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sta4.154
^https://projecteuclid.org/journals/statistical-science/volume-34/issue-2/Comment-Empirical-Bayes-Interval-Estimation/10.1214/19-STS708.short
^https://projecteuclid.org/journals/bernoulli/volume-25/issue-4B/Rate-of-divergence-of-the-nonparametric-likelihood-ratio-test-for/10.3150/18-BEJ1094.short
^https://projecteuclid.org/journals/electronic-journal-of-statistics/volume-14/issue-1/On-general-maximum-likelihood-empirical-Bayes-estimation-of-heteroscedastic-IID/10.1214/20-EJS1717.full
