关键词：创新性、学术价值、热点追踪、跨学科融合
核心内容：

1. 选题原则：
• 创新性：避免重复研究，关注未被充分探索的领域（如新兴技术、冷门文献）。
• 学术价值：解决理论争议或实践痛点，例如“AI伦理框架对政策制定的影响”。
• 个人兴趣与资源匹配：结合导师专长、实验室条件或数据可获得性。
2. 选题方法：
• 文献缺口分析：通过关键词共现网络或综述论文定位空白点。
• 热点追踪：利用工具（如Google Trends、CiteSpace）捕捉学术趋势。
• 跨学科融合：例如将行为经济学应用于公共卫生政策研究。
3. 案例分析：
• 某篇发表于《Nature》的论文通过分析古代气候数据预测未来农业风险，结合历史学与气候科学。
  结论：选题需平衡“学术前沿性”与“可行性”，避免盲目追求热点而忽视研究深度。