终于，等到了paper被CIST (Conference
of Information Systems and Technology)录取的消息！我的心情是非常激动的。虽然一直对自己的这篇paper很有信心，但对于要求颇高的CIST我始终不抱有特别大的期望。但，最终被录取了，我还是为此兴奋不已！
半年前开始的努力，终于有所收获。感谢去年11月的一次灵感，让我想到了豆瓣电影的有价值的信息。从这个角度来看，似乎我的本科专业没有浪费：捣鼓了四年，我终于又回到了我的comfort
zone (lol)。对于网络电影的评论的研究，让我有种前所未有的投入感。
这个paper的起源应该是最早与Sheng教授的一次争论。我在博一的第一学期有跟她提出online
review与product
life cycle (PLC) 之间的关系，却被她活生生地拒绝了。Sheng教授的拒绝并非没有道理，因为对于普通的耐用产品来说，PLC的周期是很长的，而且产品生命周期的转换也是个很模糊的概念，很难区分。我当时有点心灰意冷，不过好在我的骨子里有着叛逆的精神——我保留了这么一份想法。去年11月的某一天早晨，我还在懒床，脑子里却翻来覆去地在想豆瓣电影的网站，猛然间发现，豆瓣是直接公布消费者需求量的。在这样的情况下，一部电影从进入影院开始到下档，再到网络版本出现，它的需求量的变化是可以被追踪的。而且，电影的生命周期既短暂又有明显的区分线（即：上映，下档，网络版本出现）。我瞬间从床上跳起来，开始记录这个想法，因为，我知道我最初的关于研究online
review和product
life cycle的想法可以被实现了。
无独有偶，项目的正式启动也源于Sheng教授的刺激~她对于我的局限以及我自己的能力有限让我对自己的第一年项目感到非常不顺心。我终于开始恢复了曾经拥有的喜欢长线规划的特性：我觉得要有一份自己的side
project。远在密歇根的抗抗也正在为没有论文而发愁；比我高一届的他也许对于paper更渴求一点吧。于是，我们俩一拍即合，打算凑钱找人帮忙扒豆瓣数据。
项目的起初，我们双方都是很没有信心的，尤其对于没有经验的抗抗来说。好在我有电影的背景以及强烈的直觉，加上我对细节方面的认真（主动draft
data schema），得以推动整个合作的前进。开学后，我开始物色合作的教授：从最早否决要休假的Ranmachandran教授，到一开始答应后来没有了消息的Gu教授，直到我发现了marketing部门的Gopinath教授。他在movie
review领域颇有成就，而且是个非常友善的印度人。于是，我开始邀请他作为我们的指导老师。起先Gopinath教授也没有信心，因为他觉得data没有新颖的地方。那也算是一个不小的挑战，让我小失却了一阵子。不过在我努力向他解释清楚我的想法后，他终于开始同意了我的观点。我于是开始不断地整理数据，尝试模型。这其中遇到的问题我想只有经历过才知道吧~终于在四月的初期，我们有了非常独特而且有趣的发现，movie
review在电影上映时与下档后的影响不一样。对于国产电影，下档后的电影评分越低、需求越高。从那时开始，我觉得，该是有结果的时候了。
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