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3月15日，科學抗疫、統計擔當——全國統計科學線上高端論壇成功召開，中國人民大學統計學院王星副教授受邀作了題為《新冠病毒大數據複雜系統案例分析與思考》的學術報告。 隨著全球疫情蔓延，統計學在疫情監控、疫情傳播規律挖掘、防控信息統計和經濟走勢預測等諸多方面起到了舉足輕重的作用，為精準防疫控疫提供了施策依據，體現了「用數據說話」的力量。面對新冠疫情擺在人類面前的困難，積極思考、主動請纓是一種樸素的科研態度，開展教學、線上指導是一種真誠的教學熱忱。新冠疫情下，王星老師為我們帶來了她的思考與認識。 ... Q 您在上周日的3月15日代表中國人民大學統計學院受邀參加了全國統計科學線上高端論壇並向公眾演講，能否和我們分享一下參加這次會議的感受?您的學術報告中的內容和要點有哪些？ A 「科學防疫‧統計擔當」高端論壇是在全國疫情防控和科技抗疫均取得階段性成果的背景下召開的一次統計學界的重要會議。該論壇由5家全國性的統計學專業學會和研究會聯合發起，旨在總結統計抗疫經驗、交流科研成果、號召更多的統計同仁積極投身到這場抗疫的科研實踐中去，做好統計科學的諮詢服務。本次論壇吸引了來自國內626所高校及科研院所、169家企事業單位和26所海外高校的5033餘位專業人士踴躍參加。組委會共安排了21個邀請報告和21位專家主持人點評介紹，實現了全程線上直播與推廣，讓人耳目一新、受益匪淺。我十分榮幸地受到論壇邀請並代表人大統計學院做了學術報告。 ... 王星副教授受邀參加「科學抗疫‧統計擔當」 全國統計科學線上高端論壇截圖 眾所周知，新冠病毒給全球疫情帶來了諸多不確定性，數據可以為消除不確定性提供線索，統計學者責無旁貸。我的學術報告主要基於兩個思考展開：一、COVID-19新冠病毒的不確定性主要表現在哪些方面? 二、中國的抗「疫」模式具體表現在哪些方面，如何改造升級？報告首先對中國抗疫模式1.0的牢固證據鏈進行系統總結與回顧，橫向角度從基礎建設、醫療科技、隔離排查和物資供應等方面展開，縱向角度按疫情隨時間發展不同階段，梳理了在過去50天裡政府治理中的決策要點與關鍵時間點。報告結合eSIR對疫情發展數據進行了實驗研究，涉及時間節點的劃分方式、阻斷時機及模擬失控爆發對疫情控制產生的影響等；最後，對抗」疫」模式2.0進行展望。 ... 抗疫1.0版本中的疫情發展時間線 觀看報告錄播請關注 北京數據科學公眾號後續推送 Q 隨著全球疫情的蔓延，請談談統計學在諮詢決策中的重要作用，您是如何認識統計人在此次抗疫中的科學擔當作用的？此次參與論壇的過程中，您對於統計學在流行病防控領域的應用有哪些新的思考和認識？ A 從全球的疫情動態可以看出，統計學作為數據的科學，為政府決策提供了不可或缺的幫助。在疫情監控、疫情傳播規律挖掘、防控信息統計和經濟走勢預測等諸多方面起到了舉足輕重的作用，為精準防疫控疫提供了施策依據，體現了「用數據說話」的力量。但我們也注意到，由於事發突然，許多數據與其真實的涵義存在差異，其中有很多噪聲，在研究模型的時候要注重對數據來源的系統和時空條件的客觀分析結果。另外，我們也注意到在疫情期間一些國家，對模型與指標也出現過一些不良解讀，比如誇大文獻結論忽視模型創建的時效性。如何保護科研成果，避免模型被濫用為決策者推諉責任的「幫兇」也應該引起統計學者的重視。 雖然疫情給人們生活帶來諸多不便，但也推動了新思維的發展。在面對疫情期間湧現的各類數據，我們可以藉助統計學的專業知識，在紛繁的數據中進行選擇和利用，為政府部門、醫學專家等各界人士提供決策參考與幫助；另外，通過噪聲數據的分析與建模方法的甄別，統計學也將推動底層模型與宏觀、中觀、微觀數據的融合與互動；最後，身為統計人，我們應該相互學習，共同進步，為國家與全球疫情防控貢獻自己的一份力量，我想這也是此次論壇的一大重要收穫。 Q 我們注意到人民網，今日頭條，新浪網，搜狐網等多家主流媒體刊登了有關您對時空大數據碰撞平臺的觀點，這是一個怎樣的平臺？它與現有的其他大數據的防控應用有怎樣的區別，您認為它對新冠疫情防控有哪些作用？ A 防控新冠病毒的根本問題是實現潛在密接傳染鏈的追蹤。從中國2個月的數據來看，由於中國採取了極為嚴格的防空隔離措施，總感染人數控制在8萬左右，約占14億總人口的5.8/十萬。從目前流調的密接觀察人群來看，醫學觀察者占累計密接患者人數不到1.5%，它的分布分散而且稀疏，找到合適的密接傳染規律、細顆粒度的數據源是關鍵。 最近，一種時空大數據碰撞技術剛剛問世，可以在低計算資源環境下對巨量多維、多源時空數據實時進行稀疏大數據的融合處理，實時精準識別出n 代全部潛在密切接觸者（nB）及其過往歷史物理位置。此外，該技術還可以與宏觀和大數據中臺方案相結合，實時評估個體間的動態接觸模式，這些規律將對於監測、跟蹤、確定流行病的暴發模式、傳播模式和控制模式，實現精準施策，達到內嚴控外防散起到積極的作用。 與現有的其他大數據的防控應用相比，其最大的創新在於多源數據的底層融合，並在底層架構上實現了稀疏數據的碰撞。與主要依賴於患者自主上報的數據所形成的健康碼方式相比，這一方法更多的使用了來自移動網際網路的客觀數據，可為健康碼應用提供更精細化、智能化的技術支撐，是中國抗疫2.0敏捷性、適用性、可靠性的高效之選，必將在複雜多變的疫情防控應用場景中發揮重要作用。 Q 從疫情開始至今不過短短60天，又正值寒假和延期開學，肯定有諸多不便，能在國內統計學的高端論壇上發布學術成果，您在高效指導學生過程中的體會是什麼，您對本科生研究生在線學習中，如何提升科研經驗有哪些建議? A 我們團隊很早就開始關注疫情在國內的發展態勢，在一月底就緊急創建項目組。團隊中四位同學彭謙、劉佳瑞、許智彤和閔劼積極響應，緊密合作，主動參與並開展文獻調研和數據採集工作。疫情數據變化很快，同學們搭建了Confluence在線交流群，用於分享文獻、工具，更新數據，展示進度和開展實驗討論。每周召開在線組會，在組會裡大家暢所欲言、分享觀察、交流學習。 我對科研的體會：研究是一種生活方式，與升學提職加薪等本無關，喜歡科學問題解決問題自然就會投入。疫情來了，全球人民對數據科學的需求這麼大，擺在人類面前的困難這麼多，積極思考主動請纓就是一種樸素的科研態度。在疫情發展動態面前，我們引導學生一邊設身處地關注熱點疫情的時事新聞，收集數據，一邊注意領會政策文件的時間節點。在這個過程中同學們閱讀查考了大量的衛健委、工信部、教育部、學校和學院的文件，把文件通知當成了科研文獻來認真分析。經過幾十天的探索，同學們早已深深地將研究融入到自己的日常生活之中，比如有的同學把新聞聯播當作校準數據的平臺每日必看，主動擔任起用真實的數據為家庭成員解讀政策的講解員，為核實口罩規格主動到藥店詢問包裝尺寸等。 線上交流固然不如當面討論更加高效，但在疫情所帶來的慢節奏生活中同學們因參與抗疫項目而逐漸養成的自主學習成長的快節奏，一種社會責任感、回報社會的意識，為人類命運共同體所思所行，必將成為他們未來科研生命的根基。 ... 王星老師團隊搭建的Confluence平臺—— COVID-19新冠病毒全球大流行巨不確定數據分析平臺 ...

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