Como você escolheu sua área de pesquisa e por que você gosta tanto dela?

Esta é uma grande pergunta. A versão curta é que o sucesso a longo prazo exige que se mantenha relevante, adaptando-se constantemente às tendências de mudança na pesquisa e na sociedade.

A versão longa...

A minha história de pesquisa começou com a sorte cega na faculdade de Berkeley. Nós estávamos tentando construir um sistema de arquivos distribuídos em escala global, e eu tinha sido encarregado com o problema de descobrir como rotear entre bilhões de máquinas com um protocolo determinístico e "rápido". Nenhuma das abordagens anteriores (diretórios, hierárquico, hashing aleatório, replicação) funcionou. Meu conselheiro e eu nos deparamos com um trabalho teórico muito mais antigo, que colocava a hipótese de uma fantástica estrutura de dados distribuídos, que parece impossível de construir/manter. Mas se você pudesse fazer isso, isso proporcionaria desempenho logarítmico e escala para mais de bilhões de redes de nós. Eu descobri um algoritmo distribuído para construí-lo e mais tarde provamos os seus limites de desempenho. Acontece que tropeçamos em toda uma nova maneira de fazer redes de grande escala (sistemas estruturados peer-to-peer, agora comumente conhecidos como DHTs), e um carregamento de papéis, idéias, citações acabou de cair no meu colo.

O maior desafio aconteceu quando me tornei um membro da faculdade, e tive que de alguma forma tentar replicar o meu sucesso anterior. Eu sabia que o P2P estava de saída, mas não'não encontrei a área certa que A) despertou e sustentou meu interesse, B) foi relevante para o mundo e teve impacto real, e C) teve problemas frescos suficientes para sustentar vários anos de pesquisa ativa (e esperançosamente produtiva). Eu me dediquei a múltiplas áreas, redes multimídia, comunicação anônima, sistemas de reputação, etc...

Finalmente desisti de tentar encontrar um tópico, e em vez disso olhei para dentro do que eu realmente gostava de fazer. Eu tinha sido treinado como pesquisador de sistemas computacionais, mas estava mais ou menos farto de construir sistemas que ninguém usava há anos (DHTs sendo a exceção, mas ainda assim levou 10 anos para que eles realmente fossem usados em todos os lugares). Eu também estava descontente com o que eu via como um número crescente de áreas de pesquisa que tinham cada vez menos a ver com a realidade e cada vez mais dependentes de suposições irrealistas. Então tomei a decisão de ir atrás de dados reais e usá-los como base para a pesquisa de sistemas/rede. Isto foi em parte motivado pelo facto de que cada vez mais dados estavam disponíveis em todo o lado, mesmo em 2008.

Viragem, eu tropecei em toda a grande mudança de dados, e as coisas têm clicado desde então. Agora tenho a satisfação real de refutar modelos e suposições há muito tempo, e de usar análises minuciosas baseadas em dados para orientar o projeto dos sistemas. As áreas específicas são menos importantes (redes sociais, gráficos, wireless, segurança), e I' vou mudar para áreas diferentes ao longo do caminho. Mas conhecendo meu estilo preferido, e o tipo de pesquisa que sustenta meu interesse, essa é a chave para me manter feliz e ativo na pesquisa.

EDIT: I'estou adicionando um pouco mais aqui baseado na nova edição da pergunta, "Especialmente em áreas que são muito competitivas e o financiamento é escasso". Pessoalmente, acho que é muito perigoso escolher uma área baseada em financiamento e competição (i.e. hotness). Simplificando, se você vai atrás de áreas que são "quentes" e não baseadas em razões fundamentais (algumas das quais eu sugiro acima), você're chasing. Por definição, você'já está atrás da onda, e provavelmente está a perseguir uma área atrás dela'já atingiu o seu auge. Pegar uma área de pesquisa no caminho para baixo é a última coisa que você quer fazer pela sua carreira.

Em vez disso, seu objetivo final deve ser criar ou identificar a próxima área quente antes que todos os outros pulem a bordo. Eu sei que eu sei, é mais fácil falar do que fazer. Mas você'ficaria surpreso com o quão bem você pode fazer se usar o bom senso, ler muito, e trabalhar com um conselheiro que entenda o campo. I'já vi isso acontecer pelo menos 3 vezes pessoalmente entre mim e minha colega Prof. Heather Zheng, que foi uma das pioneiras em múltiplas áreas, incluindo rádios definidos por software e leilões de espectro.

Uma outra maneira de pensar sobre isso é que encontrar áreas de pesquisa é como comprar ações. Se você comprar o hot stock que'subiu muito no último ano ou dois, ele'já foi comprado por todo mundo, e provavelmente deve ser corrigido/pullback. Em vez disso, você quer encontrar aquele próximo estoque pouco conhecido pronto para explodir para cima. Assim, identificar grandes estoques através do estudo dos fundamentos é como procurar áreas de pesquisa com base no impacto potencial, amadurecimento para problemas de pesquisa sustentada, etc etc.