个人经历
我的经历一直围绕跨专业展开。 本科读了意大利语，选专业时，作为文科生的我，对经济法学这一类的专业不感兴趣，高中英语还不错，所以就觉得我可以选语言。其实我对大学专业没有了解更谈不上特别的兴趣，语言是在我当时认知范围内能理解学什么的专业，所以就用排除法选了这个专业。但直到大学毕业后，做了翻译的工作，我才认识到，我可能并不是特别适合学语言。一个是我比较i, 不是特别喜欢social，所以不适合销售一类的工作。但做翻译或是助理，我又不甘只是做个传声筒，永远没有机会发表自己的声音。如果是去学校做老师，小语种教师岗不多（当时要找还是有的，还是自己不想做吧）。最终还是决定换个专业读研。 那几年大数据很火，我自己也确实对数据和分析问题感兴趣。由于意大利留学费用低，加上之前去过，对意大利比较熟悉，所以选择了申请意大利的学校。 但真正申请时才发现，欧陆的学校，跨专业很难。 欧陆硕对课程匹配的要求很严格。像数据科学、计算机、商业分析这类项目，都会明确要求数学、统计、编程等先修课。我本科时还觉得幸运，我们是为数几个不需要学高数的专业，当时有多爽，申请时就有多后悔，对于没有修过高数、统计和计算机课程的文科生来说，很多项目都没有申请资格。 当时也没下定决心，去美国读转码项目，一是费用比较高所以脑子里就没有去美国读书的概念，二是自己根本不了解当时美国程序开发/数据分析的工资。如果去读，毕业那会正好能赶上扩招，其实是能把学费赚回来再攒点钱的。当然这些也都是后话了。 最终找了一圈，终于找到米兰大学传播学硕士中偏数据分析的方向。它不是传统意义上的“转码项目”，但课程里有社科研究方法、统计分析和数据相关训练，也让我从纯语言背景，慢慢进入了数据和研究的世界。 毕业后，我做了两年数据分析师，主要负责研发数据的清理和看板搭建。但这段经历也让我逐渐感到“不上不下”：往上走，我缺少更扎实的数学统计、计算机基础以及行业理解，难以进入更核心的数据科学岗位；往下走，我又不太想转向更偏业务、运营或商业分析的工作。因此，我开始重新寻找一个既能补足能力、又更贴近自己兴趣的方向，读博的念头由此产生。 这次我把目标定在了美国，因为这是最后一次读书的机会了，想往上冲一冲我能到达的最好学校。因为没有科研发表，专业也不匹配，中介直接跟我说，这个背景申请不了美国的博士。但我还是想试一把，这样至少不留遗憾。所以辞职后全心准备GRE、托福、选校和文书。 选校很激进，甚至选了CMU的人机交互，还有其他很多名校的计算机和信息科学，当然都没offer,情理之中。但幸运的是，我现在的导师，对我的硕士论文感兴趣，也和我研究兴趣匹配，把我捞了上来，最终上岸威斯康星大学麦迪逊分校的 Information Science 博士项目。 Information Science 在国内的对等专业是“图书与情报学”，但国外这个专业，实际涵盖更多人机交互、信息行为、隐私安全、科学计量学等，可以理解为以人为中心的、与计算机、信息交互的研究，都可以归到information science。所以实际很看faculty的研究方向，一定要有方向匹配的导师才去能申请。 我目前的研究方向是 information behavior，AI literacy, 关注人们如何寻找、理解和使用信息，以及更好地使用AI。 如果大家想了解小语种专业，或是欧洲、美国留学，欢迎咨询。