4月3日下午，由新闻与信息传播学院研究生会主办的研传・学术沙龙第十一期在东六楼302会议室顺利举行。本次沙龙以 “微光致远，向下扎根：科研提效工具与数据分析经验分享”为主题，邀请学院2024级新闻传播学硕士研究生陈富裕担任主讲人，聚焦国际传播实证研究、期刊论文写作与AI科研工具应用展开深度分享，陈薇教授出席并参与交流。

1

学术论文分享

  陈薇教授以团队发表于《新闻界》的《策略信任与价值共享：美国青年群体对中国的国际信任与跨文化接触研究》一文为例，分享了从现实关切出发、寻找与学术语言对话入口的思考脉络。她强调，好研究是政策话语与学术话语之间的有效对话，要善于从当下的现实问题中提炼出可以深挖的学术议题。

  陈富裕以该论文为范本，完整拆解了实证研究从选题缘起、文献梳理、研究设计到数据分析的全流程。结合“寰球民意指数（2024）”数据，他系统介绍了研究如何聚焦美国青年群体，将国际信任解构为道德主义信任与策略信任，构建 “国际信任-国家利益关系-国家形象认知-跨文化接触” 链式中介模型，揭示价值观认同的中介作用与国家形象认知的核心地位，为国际传播量化研究提供了可借鉴的范式。

2

科研工具分享

  陈富裕重点介绍了多款提升科研效率的实用工具。他推荐使用Zotero进行文献管理，该软件可接入大模型API辅助文献阅读，并自动生成规范的参考文献格式，减少重复性工作。同时，他还介绍了清华大学研发的科研学术大模型，该模型可对接谷歌学术等数据库，支持快速撰写文献综述、深度研读文献、追踪学者最新研究成果。

  关于AI工具的使用，陈富裕提出了“结构化提示词”的思维框架。他强调，向AI提问时要遵循三个步骤：语境设定——明确在什么领域、什么条件下让AI做什么；核心任务——给AI明确的任务要求，如提取研究问题、研究缺口等；输出规范——对输出内容进行规范，如要求以表格形式呈现、提供可查证的链接等。“你要在AI的舒适区里给它提示词，而不是指望它一下子出一个很好的结果。”他鼓励同学们建立“AI工作流思维”，在遇到问题时主动寻找合适的AI工具来辅助解决。

3

交流问答

  在交流互动环节，同学们围绕长文档处理、AI文风优化、变量测量设计、期刊返修策略等问题踊跃提问，陈富裕结合自身实践逐一解答，强调学术研究要扎根文献、立足数据、善用工具，在持续打磨中提升研究质量。

  针对“如何处理上百页大规模文档”的问题，陈富裕分享了一套完整工作流：先通过AI完成全文阅读与主题聚类，再投喂去敏感化的参考范本，引导其理解任务要求，最后让AI输出附带可溯源依据的结果。他建议，可让AI在文末以表格形式对应呈现观点与原文出处，既便于核查内容，也利于后续规范引用。

  整场沙龙在热烈的讨论中落下帷幕。同学们纷纷表示，这次分享既有理论高度又有实操价值，不仅加深了对国际信任研究框架的理解，也为日常科研工作提供了切实可行的提效方案。