EC投稿Comments栏填写终极指南 – 5个让审稿人眼前一亮的技巧

本文系统解析EC（学术会议）投稿系统中Comments栏的填写策略，通过6个真实案例揭示审稿人最关注的说明要点。从科研伦理声明到数据可复现性说明，从创新点提炼到跨学科价值阐释，文章深度剖析该字段的隐藏评分规则，提供可直接套用的模板框架与避坑指南。

Comments栏的本质作用解析

这个看似普通的文本框实为与审稿人沟通的战略要地。根据ACM SIGecom统计，85%的审稿人会优先阅读该栏目内容。不同于正文的严谨格式，这里允许作者用更灵活的方式强调论文的独特价值。需要特别注意EC投稿系统对字符数的隐性限制（通常建议控制在500字以内）。

在内容布局上，建议采用三段式结构：研究背景速写→核心贡献提炼→潜在问题预回应。某篇博弈论论文在此处明确标注：”本模型首次将动态网络效应纳入拍卖机制设计，虽然样本量较小，但开源代码已包含参数扩展接口”。这种表述既突出创新点，又主动化解可能的质疑。

必须包含的5项核心要素

要素选择直接影响审稿效率。根据IEEE会议评审指南，以下内容具有最高信息密度：①与往届EC会议的延续性说明（如”扩展EC’22工作中的…”）；②数据集特殊性标注（如受限访问需说明获取途径）；③跨学科贡献定位（如”为计算社会学提供新工具”）；④伦理审查声明（涉及人类实验必须声明）；⑤开源承诺（代码/数据仓库链接）。

某机器学习论文在此栏嵌入的关键句值得借鉴：”所有实验均在PyTorch 2.0框架下完成，完整复现指南见附录B。由于医疗数据敏感性，脱敏样本已上传至IEEE DataPort。”这种表述同时满足学术透明性和可验证性要求。

3类高频错误的修正方案

避免内容重复是首要原则。审稿人最反感的Top3错误包括：①简单复述摘要内容（重复率超40%）；②过度使用专业术语（可读性低于正文）；③遗漏潜在竞争工作比较。建议采用”对比速查表”形式，：”相较于EC’23的A方法，本方案在时延敏感场景下吞吐量提升37%（详见表3）”。

在语言风格上，主动语态比被动语态更易获得认同。比较两组表述：”实验误差被控制在5%以内” vs “我们通过双校验机制将误差锁定在5%以内”。后者明显更能体现研究者的主动性。

跨学科研究的特殊注意事项

领域适配性是关键得分点。当投稿涉及多学科交叉时（如经济学+计算机科学），必须明确标注各学科的创新维度。某篇区块链论文的范例值得参考：”在经济机制设计层面提出新型共识算法，在计算机领域实现O(n)复杂度优化”。同时要注明主要贡献归属的学科门类。

对于涉及敏感技术（如生成式AI）的研究，建议增加技术伦理声明：”所有生成内容均通过DetectGPT检测，误用防范方案见4.2节”。这种表述能有效规避伦理委员会的质疑。

争议性观点的处理艺术

建设性争论更能赢得尊重。若论文包含挑战现有理论的内容，可采用”假设-验证”框架表述。：”虽然传统观点认为X因素影响微弱，但我们的控制实验显示其贡献度达28%（p<0.01）。建议审稿人特别关注附录C的稳健性检验"。

当涉及学术流派争论时，可采用文献坐标定位法：”本研究在A学派方法论基础上，融合B学派的动态分析框架，形成新的C评估体系”。这种表述既显示学术传承，又突出创新价值。

模板框架与实战案例

结构化表达提升信息密度。推荐采用以下模板框架：