背景：“Quantifighter，R U Ready？”（QRUR）是北京大学全球风险政治分析实验室下设的学生自主学习机制，面向全校各专业有志于学习和培养社会科学思维方式和数据分析能力的学生。

QRUR的学习分为三个循序渐进的阶段。在第一阶段中，学生通过小组学习和讨论掌握社会科学数据的基本形态和R语言分析工具。进入到第二阶段后，学生根据兴趣确定研究议题、在教师的指导下搜集整理和分析相关数据来发现和回答研究问题。第三阶段学习的主要任务和目标是，在前一阶段的基础上学习如何撰写可发表的研究论文并在实验室组织的论文工作坊中展示研究和汲取意见。

第一届QRUR发起人和召集人系北京大学国际关系学院2022级硕士生黄昱茗同学。在昱茗同学的带领下，第一届同学已经进行了两个月的小组学习，完成了自学教材的四个章节。作为发起和探索的一届，同学们充分展示出学习的主动性和创造性、严格的自律和协同合作的团队精神。以下为小组同学分享在QRUR的学习理念、方式和感悟。

今年九月听闻北京大学全球风险政治分析实验室的筹建，我们感到非常好奇，尤其想知道实验室将为学生提供什么样的学习资源和组织形式。于是，我们主动联系实验室的老师们，在与他们的交流中，我们了解到实验室将尝试以不同的方式来营造学习氛围和激发学习热情。我们其实也早就开始反思当前同学们的学习方式，过度倾向于单方面接收老师传授的知识，下课后就各自离去、独自消化所学，缺乏共同交流的机会，着实浪费了北京大学优秀的同侪和完备的学科体系。

同专业的同学尚且如此，遑论不同专业的同学探讨共同兴趣话题的可能性。此外，目前我们社会科学院系的定量学习资源分散，课程因为课时限制在操作性上比较薄弱。同学们也都感受到自身的不足，却苦于没有管道也没有同伴一同学习、交流。

定量研究的学习不同于一般的知识学习，讲求的是实际操作，根据具体问题，运用手边的方法和工具，系统性地进行信息处理和分析来给出言之有据的解释。闭门造车，终究事倍功半，而同侪提出的一个简单思路，就能使整体迈出一大步。这种思路可以是简单的R语言编程，也可以是定量方法的概念启发，更可能是妙手偶得的观念转变，都能够让人茅塞顿开，豁然开朗。

而这一切，都需要建立在趣味相投的同伴们共同学习与奋斗的基础上，方能成就跨学科的学习交流，真正做到学以致用。大家并非对跨学科交流不感兴趣，更非对学术共同体冷漠，就是缺乏一个平台，使我们能聚集在一起学习和分享。于是我们联络了各院系十余位对定量分析方法感兴趣的同学，依托风险实验室的平台，在实验室老师的帮助、指导和规划下，成立了QRUR机制，让我们因共同学习兴趣聚集在一起，相互切磋、共同探寻新的兴趣议题。

受此启发，我们携手开启定量分析的学习之旅，将自己称为“Quantifighters”。

同学们在小组讨论

同侪共同学习探索

小组理念

A 自主学习，教学相长

透过翻转式的学习模式发挥同学们的主动性，辅以老师们的资源相助，从而提升同学们整体的定量分析能力、社会科学定量鉴赏和分析能力。

B 横跨学科，交流无碍

借由实验室平台，聚集来自各个院系的同学，透过平时聚会和学习进行交流和探讨，充分利用和发挥北大综合性顶尖大学的学科优势，扩展社会科学视野。

C 问题为主，工具为辅

透过对定量工具和方法的学习，深入了解其中的思维方式和提出以及分析问题的方法，达到具体运用的最终目的。

小组成员交流所学

学习目标

短期目标：藉由全球风险政治分析实验室的资源，为对定量感兴趣但毫无基础的同学提供一个自发的学习交流平台，辅以实验室老师的定期答疑与讨论。

中期目标：掌握工具的同时，着重培养定量思维与运用能力，同时藉由交流共同提升问题意识。

长期目标：最终组成各个不同的跨学科兴趣小组，藉由共同的研究兴趣，从多学科视角切入，运用前期学习的定量工具与思维，分析共同感兴趣的议题。

庞珣老师为同学们答疑

卢晓老师为同学们答疑

运作机制

当前兴趣小组处于初期阶段，采用哈佛大学今井耕介（Kosuke Imai）教授所编著的《量化社会科学导论》（Quantitative Social Science）为自主学习材料，每周按照固定进度由同学们先自行阅读当周内容，总结重点、疑点和难点后，带到每周日固定的兴趣小组聚会上讨论。

由于定量分析强调实际操作和问题导向，因此在特别选用《量化社会科学导论》时，也希望大家能在聚会前把当周分享的内容看过和敲过，并且完成课后练习。

在每个章节结束时，会请到实验室的老师针对大家的问题进行答疑，并在大家都对该章节熟悉的基础上，补充更深入的看法。

同学们自主深入探讨

"Quantifighters"的心里话

“我从前总是觉得，量化学习需要统计学等相关知识，作为一名纯文科生，即使理解量化的重要性，也难以找到学习量化的切入口。所幸，一次偶然的谈话，使我得知QRUR量化学习兴趣小组的存在。

有别于其他需要背景知识的量化小组，参加的同学们可以不具备数理方面的基础，透过自发性的每周学习和分享，逐步学习量化的基础知识。同学们的程度差异不是距离而是不同的思路源泉。

此外，全球风险政治分析实验室的老师们还会定期来给大家讲课解疑，充分带动同学的积极性，我也在这样的学习氛围和环境下获益良多，虽然辛苦，但很值得。感谢老师们和发起兴趣小组的黄昱茗同学，期盼自己能够坚持下去，有朝一日能将量化研究方法应用于自己的研究之中。”

—— 玉洁（国际关系学院）

“在学习教材的过程中，我不仅加深了对统计学基础知识的理解，也逐渐掌握一些R软件的编程方法和基本技巧、了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决一些实际问题。经历一段时间的学习，我对R语言从完全陌生到略有了解，其中既经历了遭遇困难时苦思冥想的困顿，也体会了问题解决后豁然开朗的畅快。实验室老师在答疑过程中循循善诱的讲解让我对因果推论有了更清晰、更深刻的理解，既让我看到了自己的缺点与不足，也坚定了我继续学习下去的决心。”

——李由（政府管理学院）

“Through the activities in the club, I was able to acquire the knowledge required to conduct deeper quantitative analysis and to use R more proficiently. Moreover, I was able to learn from my peers as we collaboratively worked through problems or concepts that were harder to understand. I am excited to be able to apply this newfound knowledge in my future research.”

—— Jeeseon （燕京学堂）

“跟着QRUR社会科学量化学习兴趣小组的步调逐步学习，我的R语言能力得到了持续的提升。在兴趣小组内的大家都对学习充满热忱，每周一次的例会上，都可以和同学们积极讨论在教材、实操上遇到的各种问题，有效提升了我的学习效率，也让我结交了一群志同道合的朋友。除了学生间自发的学习讨论外，老师们的讲课和答疑也是相当珍贵的资源，让我对因果分析的基本概念、要点和方法有了更加深刻的理解，这也让我更加期待后续向其他老师学习请教的机会。相信通过在兴趣小组内的学习，我的量化研究能力将扎实地提升，这也将成为我研究生生涯中的宝贵经验。”

——瀚庭（经济学院）

“作为一名没有太多数理基础的文科生来说，R语言学习并不那么容易。然而，如果想与国际前沿社科学科研究接轨，定量研究的方法是一项必要的技能。非常开心可以在进入北大国关以后弥补本科阶段的遗憾，加入R语言学习小组。小组内选用的教科书对入门级选手十分友好，尽管有大量数学原理让我感到困惑，但是书中实验案例的实验思路和编码过程都比较好理解。尤其是社会科学相关的各种案例，有效地调动起来我的积极性。此外，通过阅读英文原版教材，不仅可以让我更好地完成理论逻辑讲述与软件编码技术之间的转化；还能锻炼并提高我的英语水平。

在小组学习过程中，不论是同学之间的相互探讨，还是老师专门给我们答疑解惑，都提高了我在学习自己不擅长领域过程中的兴趣与动力。我和小组内同专业的几位同学为了相互督促，固定在每周拿出一段时间一起学习、探讨R语言的相关知识与问题。在这个过程中，学习能力强的同学们可以给我解答一些很基础的问题，让我可以顺利跟上小组内同学们的节奏。

总而言之，很开心可以有这样的机会和同学们一起在老师们的带领下，学习量化研究的相关方法与知识，我在其中获益匪浅！”

——浩翔（国际关系学院）

“我是从大四下学期才逐渐开始接触量化社科方法论的内容，并对量化社科、政治科学研究产生了浓厚的兴趣。由于起步比较晚，数理基础相对薄弱，我一直苦于学校没有合适的量化社科课程或者学习平台。

而适逢这学期量化社科学习小组成立，对我而言可以说是最好的福音——小组同学大多也是本科阶段没有接触过量化方法，但对此同样抱有浓厚兴趣。更重要的是，这里还有和我一样计划硕士之后攻读政治科学博士的志同道合之人。我们每周日上午在国关楼讨论R代码的优化方法，研习因果推断的基本逻辑，收获的不只是知识，还有‘战友’般的情谊。

最后，衷心祝愿量化社科学习小组全体成员能够圆满完成本学期学习，祝愿小组活动越办越好！”

——焕璋（燕京学堂）

小组成员合照