鼓搗科研這麼久，沮喪地發現：很多科研是沒有價值的科研。
不過，問題都有另外一個方面，即便科研成果中的5%是有價值的，剩下那95%是絕對垃圾也沒有關係。
所以，一個大國往往應該有責任去養一些沒用的科學家，或者說白養那佔了95%份額的科學家，就為了另外那5%可能的用處。畢竟，誰都不敢說某人究竟屬於以上的哪個部分。
之前，網上還就「導師合格比例」等吵吵過，比如目前中國的導師99%不合格之類，其實，在科研過程中發表的論文裡，怕真的有這個95%的問題，也許這個比例還能再高些。
依然是那句話，問題有另外一面，這樣的一個比例並不是說絕大多數文獻沒用，文獻都還是有它的作用。它至少可以讓你了解你在想的這個問題別人做沒做，如果做了，你可以看看別人的做法；如果沒做，也許你就可以試一試，雖然你的「試做」和別人的「已做」都不見得有實在的價值和意義。
我不熟悉實驗科學，只好對著管理科學說話。
管理科學本身要依賴於可驗證、可邏輯化、可重複的方法，有了這一點，科學性就得到了保障，也因此，我堅決反對「管理既是科學也是藝術」這類調和的說法。
管理的組成成分中，超過99%的是科學，低於1%的是藝術。
可是，為什麼管理裡藝術的成分更為人們關注呢？因為這個東西好看、好玩、好教、好學。但是，如果一個該領域的研究者每天關注的全是這類藝術性的東西，那麼他可以直接走人了，做也做不出什麼有出息的成果來。
在管理中，科學的部分是「空氣」，而藝術的部分充其量是「餅乾」這類副食，連水和饅頭米飯的地位都達不到。
那麼，既然是科學的東西，我們就應該按照科學的規律去發展、發現它。
文獻正是我們避免走彎路的一個重要依據，而且，糟糕的是，管理科學的人要讀更多類型的文獻才可以，甚至比正兒八經的數理化天地生讀得還要多。
管理科學由於與運籌學和統計學等有著非常密切的聯繫，所以，其中的很多問題的建模分析也可以歸結為是運籌學中的問題，那麼，就一定存在關心P是否等於NP這樣的大問題。於是，N=NP這類看上去無邊無際的大問題不但計算機科學的研究者關注，數學家關注，我們做管理的科學家夥們也一樣得關注，事實上，很多生產線調度都要依賴於算法優化。而且，說不準哪一天，這個數學與計算界的巨大問題卻是管理科學家夥解決的呢！
如果真的有意在管理科學性的問題上有所貢獻，相關基礎學科的工作不參考怎行？
管理科學除了關注這些主流的相關學科文獻之外，還會遇到很大的問題，那就是市面上啥雜誌都有，連《IT經理世界》都是某些大學認可的核心期刊，這些玩意還去看嗎？
我個人覺得，做科研的，這些雜誌上的內容瀏覽一下也是必要的，因為可能有些閃光的火花出現，有些東西也許對於你做本質性的研究有所啟發。
但是，僅是瀏覽即可，千萬別花時間在這上面，除非你也決定做這個類型的科研。