最近两年基金连续不中，今年提交的两个外部基金项目包括国家自然基金的申请又是全军覆没。分析一下原因吧。
江苏省基金没中，这个应该不是我的问题。今年的江苏省基金申请，全校几十个申请没有一个中的，这背后必然有系统性的原因。这里倒不是推卸责任，学校方面应该出面查清楚原因。
国家自然科学基金没中，这个确实要好好分析（瞎分析）一下：
1. 首先要端正态度，基金不中肯定是我自己的问题，不能怪评审系统或者怪评审专家。系统必然有疏漏，专家也不是神仙，但这些都不是问题。从积极的角度来看，我自己的申请书应该去配合系统和专家，展示合适的能够体现课题组实力和能力的内容；反过来想让专家和系统跟着我的思路走是绝对不可能的。
2. 一共收到5个评审意见，所有的专家都提到研究基础好，项目可行。说明最近几年论文灌水还是有效果，而且读完申请书大家完全相信我可以完成任务，过去的工作基本没问题，研究计划的实现也是没问题的。
3. 比较负面的是内容创新性，4个专家都提到项目创新性不足的问题。这个问题比较麻烦。项目的创新性其实不好评估，主观意味很浓。我对这个项目申请书的定位是解决现有数据分析方案中存在的问题，啃掉已有方法中存在的几个关键缺陷，属于对现有模型的修补，本身确实不是开创型的工作。但反过来说，我认为对大楼基础的关键性维修显然比在大楼顶上装个遮阳伞重要的多。这个课题本身比“创新的”通过排列组合提出几个新的但很可能没有多少现实意义的分析方案要更值得资助。当然，从申请的结果上来看，评审人显然不买账。
4. 接第3点，我已经在项目申请书里详细的解释了目前方法中存在的严重问题，项目所提的研究方案尽管不复杂，但预研结果显示这些方案的实际执行效果极好；另外，发现现有方法的严重缺陷本身其实就是不小的科学贡献。这种情况下，我其实很困惑为什么评审人不买账。有可能是：a .非小同行无法准确评估研究问题的关键性; b. 我写的不够清楚。c, 关键的维修本身确实很难算做是创新, d. 没好好看我的申请书.
5. 另外一个负面评价是方法的创新性不足，这个其实也很有意思。不客气的说（脸皮很厚的吹牛说），在几个小同行里，我工作的方法创新性（无论是研究思路还是统计模型）都还是不错的。这个可能也是我的疏忽，介绍方法时给出的文献过多，把这些数学模型在什么问题用过，感性化的工作原理是什么都写得清清楚楚，导致评审人以为这些方法都是到处使用的常规方法，创新性不高。
说说感想吧，一一对应于前面的5点：
1. 明年再战吧，还能撂挑子咋地？
2. 科研上，继续灌水写paper。该干啥干啥。
3. 我所认可的基础内容的关键改进并不被专家所认可。那明年申请书里还是写全新的哪怕是相对皮毛的创新比较好。个人认为，工作中应该优先专注关键内容的明显缺陷，而不是在非关键领域强行创新（所谓，因子A在问题B中的作用还从来没有研究过），并且会在未来继续坚定的贯彻这个思路；目前看来，基金申请书的写作是另外一回事，更需要聚焦于全新的创新（哪怕只是皮毛的）。所以写与做是分离的。这种写与做的分离在生物信息学领域其实很常见。一个典型情况是，生物信息学一般要在申请书中多谈数学统计方法，在做研究的时候却要大讲生物医学影响。
4. 前面讨论了一下评审人员。这里并不是说评审人做的不好，只是客观的讨论一下评审的实际效果。基金申请的写作应该根据评审人的特点进行调整。
5. 当年博士老板曾经说过，申请书和写论文有时候需要把别人写糊涂。明年申请书里对数学方法部分的介绍要简化模糊化，多放公式，少从感性上解释。希望评审人读完以后如在雾里，也许就把我放过了。
