大脑怎么知道时间已经过去？
为什么一个人工智能系统得分更高，却反而变得更不安全？
一家素食餐厅，又能告诉我们中国社会正在发生怎样的变化？
今年夏天，通过昆山杜克大学暑期研究学者项目（Summer Research Scholars，SRS），本科生们围绕科学、社会、历史和文化等不同领域展开研究。
有的问题把他们带进实验室，有的带进社区、档案馆和社区诊所，还有的让他们钻进百年前的报纸和三维扫描图像。
人、语言与归属
会说两种语言，会改变孩子理解他人的方式吗？
理解别人可能知道、相信或看到与你不同的东西，是一种基本的人类能力。心理学家称之为“心智理论”（Theory of Mind）。
2027届学生 Shakhrizoda Abdujabborova 正与行为科学助理教授 Ira Soboleva 合作，研究双语经历是否会影响乌兹别克语—俄语双语儿童的这种能力。
这个研究问题最初就来自 Shakhrizoda。她对发展心理学和语言混用的兴趣，塑造了最初的研究设想。随着项目推进，问题也变得更加具体。研究者不再只依赖父母回忆孩子在日常生活中如何使用两种语言，而是设计实验，改变互动中使用的语言，观察这是否会影响孩子站在他人角度思考的能力。
研究发生在哪里同样重要。关于双语与儿童发展的许多研究都来自西方国家，而在乌兹别克斯坦，多语言使用是日常生活的一部分，却较少进入发展心理学研究的视野。
当你前往的国家，恰好也是你的出生国，你需要什么？
对中国跨国收养者来说，回到出生国旅行，可能远不只是观光。
他们也许希望找到旅游指南很少介绍的出生城市或省份，也可能在面对语言障碍的同时，思考身份、归属，以及自己与这个既熟悉又陌生的地方究竟有怎样的联系。
2029届学生 Isabella Nichols 和2028届学生赵那珊正与学术英语讲师岳驰（Yuechi Kelly）合作，希望开发能够为这类旅程提供支持的资源。
两名学生也分别发展了自己的研究项目。赵那珊正在为一项关于跨国收养者叙事的定性研究做准备；本身就是中国跨国收养者的 Isabella，则在开发一个游戏化项目，探索跨国收养者为什么来到中国，以及他们如何理解这些经历。
更大的目标非常实际：为这个群体提供真正有用的资源，因为他们来到中国的理由，可能与普通游客截然不同。
一座城市，什么时候才会成为家？
陈王琦和队友杨悦晗正在与政治经济学访问讲师付娜（Na Fu）合作，了解从中国其他地方迁居昆山的家庭如何经历学校和社区生活，并建立归属感。
他们接触到的许多家庭已经在昆山生活多年，有些孩子甚至从小就在这里长大。因此，项目的关注点逐渐从简单追问“他们是否已经适应”，转向了解究竟哪些因素影响适应的质量，包括家庭支持、居住稳定性、祖辈照护和社区资源。
学生的观察还带来了新的问题：政策层面对“流动儿童”的定义，会如何影响哪些孩子有资格获得支持？社区儿童夏令营也正是从他们在田野调查中的经历逐渐发展出来的。
为什么经历了同样的对话，两个人对这段经历的理解和讲述会如此不同？
Abdul Mannan Hassan 和魏凡荟正与中文讲师庞恋蕴合作，研究昆山杜克大学语伴项目（Language Partner Program）中的跨文化学习。
从左至右：Abdul Mannan Hassan、魏凡荟和庞恋蕴
在阅读学生的访谈记录时，Abdul注意到明显的差异。“同一个项目。同样的活动。对发生了什么，却有完全不同的讲述。”Abdul 写道。
他没有急于判断哪一种讲述更加“准确”，而是开始追问：当参与者对同一段经历有不同的理解时，定性研究中的“证据”究竟意味着什么？研究者又该如何理解这些彼此并不完全一致的叙述？
魏凡荟则从另一份访谈前问卷中发现了值得追问的细节。一名参与者提到，有一次小组活动中，大家暂时放下原定的语言任务，转而谈起在校园里交朋友时的尴尬和困难。这让魏凡荟开始思考：这样的情况是否也出现在其他参与者身上？语言自信、互动情境和彼此的熟悉程度，是否会影响学生参与和理解跨文化交流的方式？
“一个具体的故事可以成为研究问题的起点，但不能直接成为研究结论。” 魏凡荟说。
而这正是庞恋蕴希望学生逐渐掌握的研究方式。她引导学生把宽泛的问题改成能够引出具体经历的访谈提问，并通过预访谈、反复修改和对不同材料的比较，让学生学会从参与者的回答中发现新的问题，再回到材料中寻找证据。当师范课堂里学到的东西，遇上完全不同的真实课堂，会发生什么？
英语助理教授翁真洁和2028届本科生贾珺涵正在研究来自广东的青年英语师范生。他们曾前往新疆和西藏文化多元的边疆地区学校开展教学实习。
项目关注语言障碍、课堂挑战和文化差异如何影响这些年轻教师的情绪，并进一步改变他们对自身教师身份的理解。
在分析材料时，贾珺涵注意到，有些矛盾并不只是来自语言差异，还反映了在南方城市师范教育中形成的某些预期，与当地家庭对英语教育的态度之间存在落差。
这个观察为项目打开了新的方向。翁真洁和贾珺涵目前正围绕这一发现撰写书籍章节。
一家素食餐厅，能让我们看见怎样的社会变化？
对 Hai Yen Nguyen 来说，答案的一部分始于上海的一家素食餐厅。她更习惯别人叫她 Violet。
Violet 正与人类学讲师 Sajida Tuxun 一起研究中国的健康与养生实践，考察社交媒体、商业、技术、政策和中医等因素如何共同塑造人们对健康的理解。
今年夏天之前，“田野调查”对她而言更多还是课本里的概念。真正走进餐厅之后，它变成了一系列现场判断：什么时候应该提问，什么时候只需要观察，看似普通的细节里又有哪些值得注意。
甚至文献综述本身也给她出了难题。收集了大约40篇论文和书籍后，她意识到，自己已经很擅长整理信息，却还没有真正把这些材料组织成一个论点。
这个项目最终追问的是：像“吃什么”这样再日常不过的选择，究竟能告诉我们多少关于健康、身份和社会变化的故事？
健康、身体与行为
大脑怎么知道时间已经过去？
2028届学生 Hana Bostikova 正与神经科学助理教授谭树杰（Shu Kit Eric Tam）合作，研究某些神经活动模式是否能帮助大脑追踪已经过去了几秒、几分钟。
Hana Bostikova
她参与实验并处理小鼠脑内的电生理数据，团队则进一步研究这种内在的时间感是否需要通过学习逐渐形成。
大脑编码记忆，也有自己的节律吗？
2027届数据科学专业学生罗若溪正与认知神经科学副教授郭思齐（Sze Chai Kwok）合作，研究海马体的电活动如何参与记忆信息的编码。
已有行为研究提示，在一些记忆任务中，信息的编码可能具有一定的节律性，而大脑中的 theta（θ）波活动可能参与其中。罗若溪正在分析临床颅内脑电数据，希望找到能够帮助解释这种关系的生理证据。
项目早期，她曾尝试改造一个原本用于从海马数据中解码导航位置的卷积神经网络，并把它应用到人类虚拟现实导航数据中。
但数据噪声和其他限制让模型始终达不到研究需要。
她最终没有继续强行沿用这条路径，而是改变方向，用另一种方式分析已有数据。
这段经历不仅加深了她对认知神经科学的理解，也让她开始更清楚自己真正感兴趣的研究问题和研究方法。
为什么吸烟者更容易患结核病？
人群研究已经发现，吸烟者罹患结核病的风险更高。
2027届学生赵文美与原全球健康助理教授 Yiu Wing（Jason）Kam 合作，追问更难的那个问题：为什么？
赵文美在梳理既有研究时发现的一些相互矛盾的结果，推动项目从人群层面的相关性进一步走向实验室，希望研究吸烟与结核病之间可能存在的生物学机制。
脑卒中之后，生活还面临什么？
宋炜婧正与全球健康教授阎丽静及更大的研究团队合作，探索社区如何更好地支持脑卒中后同时患有其他慢性病的老年人。
此前的一项干预中，体能部分的短期改善比认知部分更明显。团队因此重新回到参与者访谈，进一步调整下一阶段的设计。
他们取消了自动语音提醒，把认知活动重新设计为面对面游戏和实体卡片，并与老年人熟悉的健康管理场景结合起来。
宋炜婧参与了认知干预模块的完善工作。社交媒体如何影响老年人对疫苗的看法？
陈艺文和两名队友正在与媒体助理教授梁凡（Fan Liang）合作，研究昆山老年人的疫苗犹豫问题。
他们关心的不只是老年人“是否使用社交媒体”，而是他们会在网上接触到什么样的健康信息，这些信息又如何进入他们有关疫苗接种的判断。
完成前期文献研究后，学生们走进了当地社区。陈艺文参与问卷设计，团队则在昆山16个社区开展数据收集，并与居民和健康专业人士交流。
运动科学能告诉家长，孩子下一步该练什么吗？
一套现代运动捕捉系统，能从一次棒球挥棒中产生海量数据。
但一张技术上非常精准的图表，对一个孩子或家长来说，可能几乎没有意义。
2028届学生曹佳明和李知薇正与数据与计算科学副教授黄名畯（Ming-Chun Huang）合作，探索如何利用计算机视觉和运动分析，把运动数据转化成普通人真正能够理解并使用的反馈。
当技术遇上真实的人体，现实的复杂性很快出现了：运动模糊、关键点丢失、参与者紧张、疲劳，以及肉眼看上去很简单、进入系统后却变成层层数据的动作。
团队最初考虑过许多可以测量的指标，后来却发现，更重要的问题其实是：
哪些指标真的能帮助运动员进步？
对李知薇来说，这最终变成了一个很简单的问题：一位家长真正想知道什么？
孩子哪里做得好？哪里需要改进？下一步应该练什么？
技术与物理世界
把图像处理得更“干净”，反而会让科学变得更糟吗？
2027届学生刘卓航正与物理学教授黄锴合作，处理植物根系在由玻璃珠和水凝胶组成的人工土壤系统中生长时产生的三维CT图像。
他的任务之一，是开发能够区分根系、颗粒和周围材料的图像处理流程。
有些处理方法可以让最终图像看起来更加“干净”，却也可能把细小的根系结构一起抹掉，而这些恰恰可能是研究者真正想观察的东西。
一次与导师的讨论让刘卓航意识到，不能仅仅根据图像是否好看判断方法是否有效。
一个看起来像“噪声”的结构，也可能包含有科学意义的信息。
研究的目标不是做出最漂亮的图像，而是尽可能保留图像背后真实的物理结构。
一个物体落入颗粒介质后，会发生什么？
2028届学生骆鸿宇正与黄锴教授合作探索这一问题。他主要负责测量颗粒的摩擦特性。
他借助计算机辅助设计（CAD）和3D打印技术，设计并搭建了旋转滚筒装置，同时编写代码分析实验图像。
这段研究经历也让他认识到，使用一种分析方法之前，需要先确认它是否适合具体实验。早期，他采用了人工智能建议的一种图像处理方法，但后来发现该方法并不适用于他的测量任务。
一位合作教师指出问题并推荐了相关文献后，骆鸿宇认真学习了其中的方法，修改了代码，最终成功完成了实验数据处理。
AI得分更高，却更不安全，它真的变好了吗？
2027届学生欧士霖在实验中就遇到了这样的情况。
他正与经济学助理教授张露瑶及其他研究者合作，研究在分布式太阳能市场中应该如何评价自主AI系统。
当研究人员移除一项物理安全约束后，AI智能体得到的数值奖励上升了。
它的不安全行为也增加了。
这个结果暴露出AI评价中的一个根本问题：如果一个系统只会努力优化人类给它的那个数字，研究者如何确保这个数字真正代表了人们想要的结果？
欧士霖的研究属于张露瑶主持的一个更广泛的数字创新与机制设计研究项目。
一个学生社团，能给去中心化治理什么启发？
2028届学生王语恬的研究问题，最初来自一段非常贴近校园的经历：创办昆杜 iOS Club。
她一直在思考一个实际问题：
怎样才能让一个社群持续保持活力、创新和可持续，而不是靠头衔、奖励，或者某一个人一直撑下去？
与张露瑶合作后，王语恬把这个问题从一个学生社团扩展到了更大的尺度。
她现在研究分布式自治组织（decentralized autonomous organizations，DAOs）的治理方式，包括它们与传统公司层级结构之间有何不同。
问题变大了，但最初的核心并没有消失：
什么样的规则，才能让一个社群即使在创始人退出之后，依然保持开放、参与和可持续？
当政府投资成为战略工具，会发生什么？
进入2020年代，大国产业政策愈发雄心勃勃，供应链、气候、国家安全都被纳入其中。昆山杜克大学一支团队进行了全球调研，考察国家支持的投资工具如何帮助各国实现战略目标。
2028届学生黄泊远负责美国，力求解决现有数据类别混乱、信息缺失等问题，他自己搭了一套编码系统，并用Python和R从更多项目文件里提取信息。
同届的Timur Akhmadeev 研究沙特阿拉伯，细致梳理其产业政策和两个投资工具，分析一个国家如何把资源财富转为可持续增长，只是透明度参差不齐。
2027届的管从熹调查了中国制药业，量化追踪主权财富基金20年来在中国前20大上市药企中的持股。
2028届的周郁文整合了团队的整体理论框架，借助社科领域的重要理论，解释政府何时会做战略投资，又靠什么被问责。
国际关系副教授安德鲁·千（Andrew Cheon）整体审视这些不同视角。
历史、文化与思想
弗雷德里克·道格拉斯的思想，究竟传播了多远？
人们通常通过美国奴隶制和废奴运动的历史认识弗雷德里克·道格拉斯（Frederick Douglass）。
2029届学生 Alexandra Aliu 和2028届学生倪正睿是历史学助理教授 Jesse Olsavsky 研究团队的成员。团队希望把视野放得更远，通过美国、塞拉利昂、加纳、尼日利亚、利比里亚、牙买加、海地、巴巴多斯等地的历史报刊，追踪道格拉斯思想的传播和接受。
Alexandra 不只是在寻找道格拉斯的名字，还在观察反抗、自决和黑人团结等思想如何在非洲侨民社群中传播。
倪正睿则在数字档案中寻找另一条线索：在泛非主义和美国共产主义出版物等后来的政治语境中，道格拉斯如何被人们记住、重新解释和使用。
他们的工作也说明，追踪历史影响并不容易。
一份报纸可能没有直接提到道格拉斯，却仍然承载着与他相关的思想。因此，研究者不能只依赖关键词搜索，还需要寻找更广泛的主题和思想联系。
目前，学生们已经在多个国家的报纸中找到数百处与道格拉斯有关的记录，时间跨度从19世纪80年代一直延伸至20世纪50年代。
几十年前的政治制度，还会影响今天的人们怎么投票吗？
政治学助理教授 Jason Douglas Todd 带领的项目，最初来自一个本科生提出的问题：
波兰和德国的共产主义历史遗产，是否仍然能够帮助解释今天的投票模式？
2026届学生 Shanshan Wu 最早提出这个问题。之后，大四学生张昊然和大三学生陈卓尔加入团队，分别承担研究和数据工作的不同部分。
张昊然做了一次初步分析，希望看看团队建立的第一版数据是否支持原来的假设。
结果并不支持。
这迫使团队重新回到数据。
他们发现，最初的指标没有充分考虑不同地区经济结构的差异，于是开始翻阅20世纪80年代的波兰统计年鉴，重新收集农业、工业和土地使用等信息。
对 张昊然来说，看到最初的假设被推翻，也改变了他对数据的理解。
意外结果并不意味着之前的工作没有价值，而是意味着问题、假设或模型本身需要调整。
假设失败了，但历史问题依然存在。
一百年前，外界是怎样认识中国的？
应用数学专业学生 Saw Nyan Lynn Aung 正与人文科学教授苗建时（James Miller）合作，研究从晚清到民国时期，海外关于中国的知识是如何逐渐形成的。
来自应用数学、计算与设计、全球中国研究等不同领域的学生，把档案研究和数字工具结合起来，共同处理这些历史材料。
Nyan 原本以为技术可以让其中一些工作变得很容易。
“我真的高估AI工具了，尤其是OCR。”他说。
OCR，也就是光学字符识别技术，可以把扫描页面转换成机器可读的文字。
但一些看上去已经可以使用的结果，与原始页面逐一核对后，却暴露出了明显错误。
让旧文献真正变得可以被机器可靠检索，并不只是研究开始前的准备工作，它本身也成为了历史研究的一部分。
现代科学时代，一位佛教思想家如何想象宇宙？
2027届学生胡睿翔已经连续两个夏天与宗教研究助理教授欧馥般（Ben Van Overmeire）合作，研究民国时期具有重要影响的佛教僧人太虚。
他们关注太虚如何在现代语境下重新想象传统佛教宇宙观，以及这些思想能告诉我们什么关于人们如何理解太空探索。
胡睿翔处理一手史料，参与翻译、事实核查和文献研究，同时也参与项目理论框架和论文的构建。
他最难忘的一幕却发生在档案馆之外。
2025年美国宗教学会年会的一次报告开始前10分钟，他和欧馥般坐在波士顿一家酒店里，最后一次梳理两人的论点。
这些问题中的一些，或许远远不止一个夏天才能找到答案。
这也正是它们值得被追问的原因。
