又迎来了辩论大神的分享环节！今天出场的，是来自上海民办中芯学校12年级、即将升入加州大学洛杉矶分校（UCLA）念大一的Matthew Yang。他也是今年第八届全国总决赛的主持人之一哦~

在这次采访中，Matthew与我们分享了他从意外“入坑”直至如今的四年辩论经历。而令NSDA君深深颇有感慨的，是他超乎同龄人的思考深度与广度。

譬如，他如何将辩论与计算机专业打通，在申请中展现自己的思考？四年打遍了三种辩论赛种，他又总结了哪些宝贵经验？……

一起来听听Matthew的讲述！

Matthew Yang

毕业于上海民办中芯学校

即将升入加州大学洛杉矶分校（UCLA）

NSDA Shanghai 2017 Spring Open Semifinalist

NSDA Shanghai 2017 Fall Open Finalist

NSDA Shanghai 2017 Top Speaker #2

NJDO 2018 Finalist

May Day 2018 Champion

NSDA Nationals 2018 Semifinalist

SIDC 2018 Finalist

HKDO 2018 Open Octafinalist

Oldham Cup 2019 #11 Highschool Speaker

CWSDC 2019 International Semifinalist

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立志读理工的辩手：

最终目的是要帮助他人

在以文科为主流的辩手圈，我可能是一个较为特殊的案例——高中打辩论这么久，大学却申请的是理工科。我报考了UCLA的计算机专业，可能有人会觉得两者并没有太大的关联，但在主文书以及resume中，我写了非常多关于辩论的经历和想法。

首先是因为，辩论真的是我生活中不可或缺的部分，高中期间，我每周都要花6个小时左右的时间来打辩论。

从另外一个角度来说，理工科与辩论，其实都是具有非常深远的社会意义的事情。

比如，在我在学习大数据分析和机器学习的过程中，有一个步骤是要拿一批数据放入我的程序里，让程序运转，得出我需要的结果。但如果我一开始放入程序的数据就是错误的，则结论也将是错误的，那么，如何得知原始数据的正确性？

一个小数点或者一个数学的错误是很容易被发现的，但假设这种错误是因为社会的不公正等隐性原因所导致的，便很难被发现了。

举个很简单的例子，我们看美国的犯罪率或者逮捕率，会发现其中具有很明显的种族倾向。我不具体展开是什么原因导致了这种倾向，但至少要意识到这一点。因此，假设我们要来做一个判断犯罪率的程序，就必须要知道这一数据是带有种族倾向的，并且这种倾向会影响到最后程序运转的准确性。

这是非常实际且具有社会意义的问题，此前美国就有先例——有一所法院想用人工智能程序来判断罪犯的量刑，最后发现其结果有很大的种族倾向，因为他们放入程序的原始数据就有这一问题。

所以，即使我的志愿是学理工，辩论无法教会我怎样编程，却能帮助如何真正运用我的程序去帮助他人，这才是最重要的。

而与这项影响我至深的课外活动相遇，其实算是一场”意外“……

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非硬核”辩手：

从意外接触到乐在其中

九年级那年，我第一次接触到辩论，而且并不是那种很“硬核”的辩手。

当时是我的一个好朋友原先的搭档临时去不了比赛，他就游说我：research都已经做好了，你就只要过来念稿子就行。我就意外打了人生第一次辩论赛。

我们参加的是新手组，虽然最后的名次并不是特别厉害，但32强排第27的结果还是让我们感到十分惊喜。当时的我什么准备都没有，也根本不懂blocks、contention这些名词。我们所有的只是一张记满了bullet points的纸，在比赛中一个一个往下念。

这一次比赛让我感受到了辩论的有趣之处，于是自然而然地就主动开始了正规的辩论训练中。