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2021年7月26日，中國(guó)應(yīng)急管理50人論壇·第八屆青年論壇在蘭州大學(xué)召開(kāi)。在專家主旨報(bào)告階段，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員、博士生導(dǎo)師曹志冬作了題為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新冠肺炎疫情預(yù)測(cè)分析”的主旨報(bào)告。他從大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究方法和新冠肺炎疫情預(yù)測(cè)分析兩個(gè)方面，為疫情的常態(tài)化態(tài)勢(shì)分析提供了科學(xué)依據(jù)。

大數(shù)據(jù)研究方法：兩個(gè)預(yù)測(cè)案例

第二個(gè)案例是“Google流感趨勢(shì)”。2008年，Google研究組在《Nature》發(fā)表研究成果，他們利用Google搜索到成千上萬(wàn)的關(guān)鍵詞組合，對(duì)流感發(fā)展趨勢(shì)建立了預(yù)測(cè)模型——“谷歌流感趨勢(shì)”，由此比CDC提前1～2周成功預(yù)測(cè)到美國(guó)流感發(fā)展趨勢(shì)。但這樣成功的預(yù)言神話卻沒(méi)有持續(xù)太久，2014年，“Google流感趨勢(shì)”預(yù)測(cè)系統(tǒng)再次受到媒體關(guān)注，但這一次卻是因?yàn)樗愀獾谋憩F(xiàn)。研究人員2014年又在《Science》雜志發(fā)布“谷歌流感的寓言：大數(shù)據(jù)分析的陷阱” 一文，指出在2009年，谷歌流感趨勢(shì)沒(méi)能預(yù)測(cè)到非季節(jié)性流感A-H1N1。從2011年8月到2013年8月的108周里，“谷歌流感趨勢(shì)”預(yù)測(cè)的發(fā)病率達(dá)到了CDC報(bào)告值的1.5～2倍多。由此曹志冬研究員認(rèn)為，大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的方法對(duì)疾病預(yù)測(cè)和防控提供了新的方法和思路，但它并不是一蹴而就的。

從理論驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：研究范式的革新

在數(shù)據(jù)層面，有三個(gè)影響因素會(huì)決定研究方法或者科學(xué)實(shí)驗(yàn)的成敗與否：樣本采集精度、樣本量大小、樣本能否代表總體。科學(xué)的理論驅(qū)動(dòng)研究方法必須要滿足幾個(gè)條件：1.樣本質(zhì)量可靠可用；2.滿足推斷精度條件下樣本量最小；3.布局合理，具備足夠代表性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這三個(gè)維度相應(yīng)地發(fā)生了質(zhì)的變化：1.數(shù)據(jù)混雜，個(gè)體精度大幅下降，可靠性低下；2.樣本量極大豐富，甚至一定程度上可視為總體；3.布局難以提前設(shè)計(jì)，具有高不確定性。

曹志冬研究員認(rèn)為，小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)本身的理解，用于理論研究的小數(shù)據(jù)是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)是自然數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)有目的性強(qiáng)、預(yù)先科學(xué)設(shè)計(jì)、采集成本高、失敗風(fēng)險(xiǎn)大、一次性使用的特點(diǎn)，而自然數(shù)據(jù)則無(wú)目的性、不需預(yù)先設(shè)計(jì)、采集成本低、失敗風(fēng)險(xiǎn)小、可無(wú)限循環(huán)使用。

新冠肺炎疫情預(yù)測(cè)分析

曹志冬研究員以《Science》和《Nature》的相關(guān)研究舉例，表明盡管人們的出行模式有很大不同，但大多數(shù)人的行為是可預(yù)測(cè)的。且根據(jù)個(gè)體之前的行為軌跡，人類時(shí)空活動(dòng)的可預(yù)測(cè)性高達(dá)93%。他表示，傳染病主要以接觸為主進(jìn)行傳播，沒(méi)有了人員的密切接觸，傳染病就無(wú)法跨越千里，自身實(shí)現(xiàn)傳播。

接下來(lái)他介紹了中科院自動(dòng)化研究所對(duì)新冠肺炎疫情預(yù)測(cè)的相關(guān)研究。新冠暴發(fā)后，他們基于已有基礎(chǔ)，快速建立了無(wú)偏估計(jì)的時(shí)空計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)模型，綜合春運(yùn)人流和發(fā)病數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確估計(jì)出武漢封城前的潛在感染規(guī)模（預(yù)測(cè)發(fā)病人數(shù)1.86萬(wàn)[1.4萬(wàn)-2.3萬(wàn)]，實(shí)際1.74萬(wàn)）及流向全國(guó)各地?cái)?shù)量。2月7日，預(yù)印本發(fā)布后得到大量關(guān)注、轉(zhuǎn)載與引用，中國(guó)CDC、科學(xué)網(wǎng)、Github等國(guó)內(nèi)外疫情科研信息平臺(tái)將其列為新冠學(xué)術(shù)代表性成果，紐約時(shí)報(bào)頭版頭條報(bào)道中引用。

最后，他還對(duì)大數(shù)據(jù)在新冠抗疫中的應(yīng)用進(jìn)行了一些舉例，如疫情預(yù)測(cè)與形勢(shì)研判、密切接觸者追蹤、細(xì)粒度人員流動(dòng)信息、物資生產(chǎn)調(diào)度平臺(tái)、疫情服務(wù)小程序、疫情數(shù)據(jù)聚合與展示等。

專家簡(jiǎn)介

曹志冬，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員、博士生導(dǎo)師，國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者。任新冠肺炎疫情聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制科研攻關(guān)組信息化專班專家組成員、“十四五”和2021-2035年國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃戰(zhàn)略研究報(bào)告人工智能組執(zhí)筆人及多個(gè)國(guó)家一級(jí)學(xué)會(huì)的專委會(huì)委員、理事、常務(wù)理事。研究方向?yàn)樯鐣?huì)計(jì)算與大數(shù)據(jù)、公共衛(wèi)生應(yīng)急管理、時(shí)空統(tǒng)計(jì)分析。主持國(guó)家科技重大專項(xiàng)、國(guó)家科技重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、基金委重大研究計(jì)劃等資助國(guó)家級(jí)課題十余項(xiàng)，發(fā)表SCI\SCIE\SSCI\EI檢索論文80余篇，主編/主譯著作3部，獲軍隊(duì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、二等獎(jiǎng)、中國(guó)仿真學(xué)會(huì)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)等科技獎(jiǎng)勵(lì)8項(xiàng)。新冠抗疫成果獲得國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)和部委領(lǐng)導(dǎo)高度認(rèn)可和重要批示，得到大量報(bào)道、轉(zhuǎn)載和引用。

中國(guó)應(yīng)急管理50人論壇·第八屆青年論壇成功舉辦

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