[Taken from University of California at Berkeley. http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs268/sp03/newell.txt]
Allen Newell had a long and rich scientific career that contributed to
multiple subdisciplines in computer science. Still, each individual
endeavor was pursued with a characteristic style that his colleagues,
students, and friends recognized as essential to Allen. The criteria by
which a research project is judged is predicated, foremost, on the
belief that a good idea is not enough. The qualities that transform a
good idea into good science can be captured in three maxims
(attributable to Allen in spirit, if not in words):
Good science responds to real phenomena or real problems.
Good scientific problems are those that reflect real
phenomena in the world or real problems that need to be solved. A
candidate project should include a clear statement of the real
phenomena or application it addresses.
Good science is in the details.
A scientific solution to a problem takes the form of
a working model that produces observable behavior or empirical data
that can be compared and contrasted to the real phenomena. A candidate
project should take the form of a detailed analysis or implemented
computational model and should include a clear statement of the scope
of its performance.
Good science makes a difference.
The measure of the contribution of a piece of work
is in how it solves real problems or shapes the work of others. A
candidate project should include a clear statement of future work that
is facilitated by the research presented.
Traducción libre de Agustín J. González:
Allen Newell tuvo una larga y rica carrera científica donde contribuyó
a múltiples subdisciplines en ciencias de la computación. Aún así, cada
esfuerzo individual fue perseguido con un estilo característico que sus
colegas, estudiantes y amigos reconocieron como esencial para Allen.
Los criterios por los cuales un proyecto de investigación es juzgado se
basan, sobre todo, en la creencia de que una buena idea es no es
suficiente. Las cualidades que transforman una buena idea en una buena
ciencia puede ser capturados en tres máximas (atribuible a Allen en el
espíritu, si no en palabra):
La buena ciencia responde a fenómenos reales o problemas reales.
Los buenos problemas científicos son aquellos que
reflejan fenómenos reales en el mundo o problemas reales que necesitan
ser resueltos. Un proyecto candidato debería incluir una declaración
clara del fenómeno real o aplicación que aborda.
La buena ciencia está en los detalles.
Una solución a un problema toma la forma de un
modelo operativo que produce comportamientos observables o datos
empíricos que pueden ser comparados y contrastados con el fenómeno
real. Un proyecto candidato debería tomar la forma de un análisis
detallado o modelo computacional implementado y debería incluir una
declaración clara del alcance de su desempeño.
La buena ciencia hace una diferencia.
La medición de la contribución de un trabajo está en
cómo éste resuelve problemas reales o da forma al trabajo de otros. Un
proyecto candidato debería incluir una declaración clara del trabajo
futuro que es facilitado por la investigación presentada.