看牛人掐架
嗯,我说的不是微博,而是在学术期刊上。我最喜欢看的一类期刊文章就是comments和response。这类的文章通常立场针锋相对,既可以看清作者的学术观点,还可以看出作者的性格。比如大牛Karl Friston的几篇comments或response都让我印象深刻。 前三篇是Friston针对fMRI数据分析中使用localiser的批评。说是批评,起因其实是Friston投到PLoS Biology的文章被拒,reviewer说你应该使用localiser做分析,而不应该做voxel-wise分析。Friston一怒之下就在neuroimage上吐槽。我是在Vul发表了voodoo correlation的文章之后读这篇文章的。那时所有人都觉得voxel-wise的分析不靠谱,localiser才是王道。但实际Friston这篇文章清楚的点明了localiser的问题:一是无法显示激活的选择性,二是localiser通常会和实验任务的某一个条件相关因此也不是完全独立的。这些问题不注意,localiser照样充满陷阱。强烈建议做fMRI数据分析的人读一读这几篇文章。 Friston KJ, Rotshtein P, Geng JJ, Sterzer P, Henson RN, (2006). A critique of functional localisers. Neuroimage 30(4):1077-87. Saxe R, Brett M, Kanwisher N, (2006). Divide and conquer: a defense of functional localizers. Neuroimage 30(4):1088-96. Friston KJ, Henson RN, (2006). Commentary on: Divide and conquer; a defence of functional localisers. Neuroimage 30(4):1097-99. 去年Friston苦心经营多年的Dynamic causal modeling被人批评。Lohmann的批评主要是集中在模型数量的组合增长,以及DCM模型拟合度低等问题。我觉得批评的还是挺有道理的,因为我在使用DCM分析数据时确实遇到了相似的...