[论文阅读] 告别“数量为王”：双轨道会议模型+LS，破解AI时代学术交流困局

告别“数量为王”：双轨道会议模型+LS，破解AI时代学术交流困局

论文信息

信息类别	具体内容
论文原标题	From Passive to Participatory: How Liberating Structures Can Revolutionize Our Conferences
主要作者及机构	1. Daniel Russo（丹麦奥尔堡大学计算机科学系，daniel.russo@cs.aau.dk） 2. Margaret-Anne Storey（加拿大维多利亚大学计算机科学系，mstorey@uvic.ca）
APA引文格式	Russo, D., & Storey, M.-A. (2025). From passive to participatory: How liberating structures can revolutionize our conferences. Journal of the ACM, 1(1), Article 1. https://doi.org/10.1145/3765705
发表信息	2025年1月发表；预印本 arXiv:2509.07046v1 [cs.CY]（2025年9月8日）

一段话总结

当前学术会议面临投稿泛滥（如ICSE会议投稿从2014年496篇增至2024年超1000篇）、评审负担过重、研究者被动参与导致深度交流缺失的危机，生成式AI进一步加剧“数量膨胀但质量下滑”的问题，还引发研究者 burnout、协作弱化等可持续性困境；为此，Daniel Russo与Margaret-Anne Storey提出以“解放结构（LS）”——一套促进全员平等协作的引导技术——为核心，构建“创造轨（用LS生成新研究思路）+分享轨（用LS讨论成熟成果）”的双轨道会议模型，并建议通过试点逐步过渡，最终推动会议从“数量导向”转向“质量优先”，确保AI时代学术交流的深度、创新与协作价值。

思维导图

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研究背景

学术会议就像软件工程领域的“知识集市”——45年来，研究者们在这里分享新发现、碰撞新思路，是推动学科进步的核心平台。但最近几年，这个“集市”慢慢变了味：

首先是“摊位泛滥”。以前集市里的“摊位（论文）”还能仔细逛，现在生成式AI成了“快速造摊机”，论文数量蹭蹭涨。比如领域顶会ICSE，2014年才收到496篇投稿，2024年直接破了1000篇，翻了一倍多。投稿多了，“检票员（评审）”就惨了——有研究者一年要评几百篇论文，白天开会听报告，晚上还得回酒店改自己的论文、评别人的稿，根本没空想“怎么把研究做深”。

然后是“逛集体验差”。为了装下更多摊位，集市拆成了好几个平行“巷子（轨道）”，研究者一会儿跑到这条巷听两句，一会儿跑到那条巷看两眼，只能“走马观花”。很多人听报告时还在赶论文、回邮件，根本没法和摊主（报告者）深入聊；散会后也没交到几个能合作的朋友，更别说碰撞出新产品（新研究）了。

最后是“集市难以为继”。长期“赶摊+检票”让研究者累到 burnout（职业倦怠），就像一直转的陀螺停不下来；年轻研究者看到这场景，都不敢来集市了；更别说大家为了来赶集，坐飞机、住酒店，还会给环境添负担。

简单说，现在的学术会议就像一场“只拼数量不拼质量”的内卷大赛——论文越写越多，真正有价值的交流却越来越少。这时候，我们急需一套新规则，让这个“知识集市”重新回到“交流、创新、协作”的初心。

创新点

这篇论文的亮点不是空喊“要改革会议”，而是给了具体、可落地的“工具+方案”，核心创新有3个：

用“解放结构（LS）”破解“互动难”：不像很多建议只说“要多互动”，论文直接拿出LS这套“互动说明书”——明确了每个互动环节的“邀请话术、座位怎么摆、谁来发言、分几组、步骤怎么走”，比如“Impromptu Networking”让大家2分钟换一个搭档聊问题，快速收集多元观点，确保每个人都能说话，而不是只听大佬讲。
“双轨道模型”区分“造新”和“分享”：以前会议又要“晒成熟成果”又要“聊新想法”，混在一起效率低。论文把会议拆成两条线：“创造轨”专门用LS brainstorm新研究方向、组队做项目；“分享轨”专门用LS讨论已发表的好成果，帮成果找到更多应用场景。两条轨道互补，既解决了“新想法没地方孵”，又解决了“好成果没人深聊”。
“渐进式转型”不硬碰现有规则：很多改革建议因为和现有学术评价体系（比如学校看你有没有在顶会发论文）冲突，推不动。这篇论文很务实：先在传统会议里插几个LS试点环节，让大家先体验“互动的好处”；等大家习惯了，再慢慢调整评价标准——不再只看“发了多少篇”，而是看“你在会议上带动了多少协作、产出了多少有价值的想法”，降低了改革的阻力。

研究方法和思路

论文的研究思路很清晰，像“诊断病情→开药方→找病例验证→给用药步骤”，具体拆解如下：

步骤1：诊断会议现状（找问题）

做法：结合数据（如ICSE投稿量变化）和现象（研究者 burnout、被动听会），从“人力、社会、专业、环境”四个维度，说清楚当前会议的“病在哪”。
目的：证明“改革的必要性”，不是凭空找茬。

步骤2：拿出“药方”——解放结构（LS）

拆解LS的“配方”：明确LS的5个核心要素（结构化邀请、空间布置、参与分配、小组配置、步骤序列），比如“结构化邀请”要先抛具体问题（如“AI融入软件工程的最大挑战是什么”），而不是泛泛地“大家随便聊”。
给出“用药示例”：介绍3种常用LS技术的用法，比如“1-2-4-All”：1个人先想1分钟→2个人聊2分钟→4个人汇总→最后全员分享，确保想法从个人到集体逐步深化。

步骤3：设计“治疗方案”——双轨道会议模型

设计“创造轨”流程：
1. 用LS技术（如1-2-4-All）让参与者提出自己关心的研究问题；
2. 分组讨论，把相似问题整合，形成几个核心研究方向；
3. 感兴趣的人组队，约定会后远程协作推进，下次会议汇报进度。
设计“分享轨”流程：
1. 筛选已发表的高质量论文（如期刊/顶会成果）；
2. 用LS技术（如Fishbowl Conversations）让报告者和听众围坐讨论，听众可以随时加入“内圈”发言，避免“报告者讲完就散”；
3. 收集对成果的改进建议，帮成果落地或延伸新研究。

步骤4：找“病例”验证效果

做法：列举3个真实案例——FSE研讨会用LS整合跨领域思路、哥本哈根研讨会用LS产出《哥本哈根宣言》、NASA用LS做跨学科创新，证明LS和双轨道的可行性。
目的：让方案不只是理论，而是有实际案例支撑。

步骤5：给出“用药步骤”——渐进式转型

做法：建议先在传统会议里加1-2个LS试点环节（如用Fishbowl替代1个普通报告），等大家接受后，再扩大LS的应用范围，最后调整会议评价指标（重质量轻数量）。
目的：避免改革太激进，适配现有学术体系。

主要成果和贡献

这篇论文的核心成果不是“发了一篇论文”，而是给学术会议领域带来了“可直接用的工具+可落地的模型”，具体价值看下面的表：

成果类型	具体内容	给领域带来的实际价值
理论模型	双轨道会议模型（创造轨+分享轨）	1. 解决“新想法没地方孵”：创造轨专门孵新研究，避免好思路被淹没在大量论文里； 2. 解决“好成果没人用”：分享轨深化成熟成果的讨论，帮成果找到更多应用场景。
实践工具	解放结构（LS）的具体应用方法（含5要素+典型技术）	1. 研究者不用再想“怎么组织互动”，直接按LS流程走就行； 2. 确保每个人都能参与，打破“大佬主导”的局面，激发年轻研究者的想法。
案例验证	3个真实案例（FSE研讨会、哥本哈根研讨会、NASA项目）验证LS有效性	1. 证明LS不是“纸上谈兵”——哥本哈根研讨会用LS产出了《哥本哈根宣言》，还形成了长期协作团队； 2. 其他领域（如NASA）的成功案例，说明LS可跨领域复用。
转型策略	渐进式转型方案（试点→扩围→调指标）	1. 避免和现有学术评价体系（如顶会发表要求）冲突，降低改革阻力； 2. 让会议组织者、研究者都能“一步步适应”，不用一下子颠覆现有模式。

简单说，这篇论文的贡献就是：给“内卷”的学术会议送了一套“救命工具包”——既告诉大家“病在哪”，又给了“怎么治的说明书”，还证明“这药有用”，让改革不再是空想。

关键问题（问答形式）

Q1：当前学术会议最让人头疼的问题是什么？

A：核心是“数量压倒质量”——生成式AI让论文越来越多，评审负担越来越重，研究者只能被动听会，没时间做深研究、搞协作，还容易 burnout；长期下来，会议的“交流、创新”价值越来越弱。

Q2：解放结构（LS）和我们平时开会的“小组讨论”有啥不一样？

A：平时的小组讨论常变成“少数人说、多数人听”，或者“聊半天没结论”；LS是“结构化的讨论”——比如“1-2-4-All”会规定“先自己想1分钟，再和1人聊2分钟，再4人汇总，最后全员分享”，每个步骤都有明确目标，确保每个人的想法都能被听到，还能高效形成共识。

Q3：双轨道模型里，“创造轨”和“分享轨”能单独用吗？为什么要一起搞？

A：单独用效果会打折扣。“创造轨”孵出来的新研究，未来需要在“分享轨”上接受检验、获取反馈；而“分享轨”里的成熟成果，又能给“创造轨”提供新灵感（比如“这个成果还有哪些没解决的问题，我们可以接着做”）。两者一起用，能形成“从创新到落地再到新创新”的闭环。

Q4：生成式AI让论文变多，这篇论文是怎么解决AI的影响的？

A：不是禁止AI，而是“用会议模式对冲AI的负面影响”——通过双轨道模型，“创造轨”关注“想法的新颖性”（AI难替代人类的深度协作创新），“分享轨”关注“成果的价值”（不是看论文数量，而是看成果能不能解决实际问题）；同时用LS让研究者多互动，把AI从“快速写论文的工具”，变成“辅助协作、整理思路的工具”。

Q5：如果我是普通研究者，这套改革对我有什么好处？

A：最直接的好处是“不那么累了”——不用为了凑论文数量天天赶稿，评审负担会减轻；其次是“收获更多”——在“创造轨”能找到靠谱的协作伙伴，在“分享轨”能真正看懂别人的好成果，还能给别人提建议，提升自己的研究水平；最后是“职业发展更健康”——评价标准从“发了多少篇”变成“做了多少有价值的事”，不用再卷数量。