问题1️⃣盯着“外卖骑手辛苦”这种灵感，为啥评委看都不看？
刚组队时我们盯着“骑手辛苦”聊了三天，觉得选题超接地气，结果导师一句话点醒：这只是生活观察，不是赛题！灵感本身没价值，得绑上国家关注的方向才够分量。
解决办法很简单：先翻《十五五规划》，把现象归到对应章节里，比如“骑手辛苦”就往“生活性服务业提质”上靠；再揪出具体痛点，别只说辛苦，要明确是“算法压榨导致的劳动权益失衡”这种具体矛盾；最后找个解决方向，比如用数字化平台做劳动权益治理，让选题从情绪吐槽变成有解的研究。
问题2️⃣选题定了大方向，为啥调研时连数据都收不上来？
我们一开始选了“数字经济赋能乡村振兴”，听着高大上，真要做调研时傻了——该问谁？测什么？全是模糊的。后来才明白，宏大主题不切小切口，就是给自己挖坑。
想落地就抓三件事：先锁死研究对象，别搞全国乡村，就选你老家县城的农产品电商户；再把模糊概念变成能测的指标，比如“满意度”用1-5分量表算分；最后划清边界，限定好时间（近一年）、区域（某县），调研范围一下子就清晰了，数据收集也有了抓手。
问题3️⃣调研忙了仨月，结果分析时一团乱麻，问题出在哪？
我们第一次做调研，光想着发问卷收数据，最后堆了几百份问卷，却不知道怎么分析，就是因为没提前搭研究模型。优秀团队都是调研前就把分析逻辑想透了。
建议提前做好三件事：先预设一个高级模型，比如SEM结构方程或Logit回归，问卷设计就跟着模型的变量来，不会瞎收集数据；再想清楚研究结果给谁用，比如给乡村电商平台提优化建议，给当地政府写政策参考，落地性立马拉满；最后从方法或数据里找创新点，比如我们用了“县域电商的独家交易数据”，一下子和其他项目拉开了差距。
问题4️⃣总觉得选题没新意，咋让评委眼前一亮？
刚开始我们也怕选题撞车，后来发现不是灵感不够新，是没把“政策视角+数据支撑+模型闭环”捏在一起。
其实诀窍就在于：把生活观察往政策上靠，让选题有高度；把大主题切小，让调研能落地；提前搭好模型，让研究有逻辑。比如我们从“村里老人不会用智能设备”的观察，最终打磨成“县域银发群体数字素养的提升路径——基于XX县的实证研究”，既扣了“积极应对人口老龄化”的政策，又有具体的调研数据和回归模型分析，评委自然觉得有深度。
#正大杯#正大杯选题 #大学竞赛#大学#竞赛
刚组队时我们盯着“骑手辛苦”聊了三天，觉得选题超接地气，结果导师一句话点醒：这只是生活观察，不是赛题！灵感本身没价值，得绑上国家关注的方向才够分量。
解决办法很简单：先翻《十五五规划》，把现象归到对应章节里，比如“骑手辛苦”就往“生活性服务业提质”上靠；再揪出具体痛点，别只说辛苦，要明确是“算法压榨导致的劳动权益失衡”这种具体矛盾；最后找个解决方向，比如用数字化平台做劳动权益治理，让选题从情绪吐槽变成有解的研究。
问题2️⃣选题定了大方向，为啥调研时连数据都收不上来？
我们一开始选了“数字经济赋能乡村振兴”，听着高大上，真要做调研时傻了——该问谁？测什么？全是模糊的。后来才明白，宏大主题不切小切口，就是给自己挖坑。
想落地就抓三件事：先锁死研究对象，别搞全国乡村，就选你老家县城的农产品电商户；再把模糊概念变成能测的指标，比如“满意度”用1-5分量表算分；最后划清边界，限定好时间（近一年）、区域（某县），调研范围一下子就清晰了，数据收集也有了抓手。
问题3️⃣调研忙了仨月，结果分析时一团乱麻，问题出在哪？
我们第一次做调研，光想着发问卷收数据，最后堆了几百份问卷，却不知道怎么分析，就是因为没提前搭研究模型。优秀团队都是调研前就把分析逻辑想透了。
建议提前做好三件事：先预设一个高级模型，比如SEM结构方程或Logit回归，问卷设计就跟着模型的变量来，不会瞎收集数据；再想清楚研究结果给谁用，比如给乡村电商平台提优化建议，给当地政府写政策参考，落地性立马拉满；最后从方法或数据里找创新点，比如我们用了“县域电商的独家交易数据”，一下子和其他项目拉开了差距。
问题4️⃣总觉得选题没新意，咋让评委眼前一亮？
刚开始我们也怕选题撞车，后来发现不是灵感不够新，是没把“政策视角+数据支撑+模型闭环”捏在一起。
其实诀窍就在于：把生活观察往政策上靠，让选题有高度；把大主题切小，让调研能落地；提前搭好模型，让研究有逻辑。比如我们从“村里老人不会用智能设备”的观察，最终打磨成“县域银发群体数字素养的提升路径——基于XX县的实证研究”，既扣了“积极应对人口老龄化”的政策，又有具体的调研数据和回归模型分析，评委自然觉得有深度。
#正大杯#正大杯选题 #大学竞赛#大学#竞赛
