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《自然》(Nature)刊发贾建民教授研究论文

  • 2020.06.20
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贾建民教授目前在AIRS担任主任研究员,同时任香港中文大学(深圳)经管学院校长讲座教授,主要从事决策分析、消费者选择与大数据营销的研究。

        贾建民教授作为通讯作者的研究论文:《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》①于伦敦时间4月29日,在国际顶级期刊《自然》(Nature)在线发表,并于6月18日正式出版。针对贾教授近期在新冠疫情防控上所作的研究工作和贡献,我们对贾教授进行了专访,以了解他在论文发表前后所进行的工作,并邀其分享在世界顶级期刊《自然》(Nature)杂志发表研究论文的经验。

Q:4月29日,国际顶级期刊《自然》(Nature)在线发表您的研究论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》,这不仅是对您研究成果的认同,也反映了国际科学界对我国疫情防控研究的认可。可否用通俗语言给我们介绍一下这篇文章?

贾建民:这个文章主要构建了一个全新的“人口流动-风险源模型”,便于决策者在抗击新冠疫情时根据人口流动更有效地评估风险并分配有限的资源。

        我们利用运营商掌握的海量手机用户位移数据,基于在疫情爆发前武汉输入到全国各地的人口流动数据,构建了“人口流动-风险源模型”,来检测人们的流动性特征可以在多大程度上捕获传染病的时空传播规律。该模型不仅可以预测确诊病例,还可以在早期识别出高传播风险地区,仅凭人口流动就可以非常准确地预测新冠疫情爆发的时间,强度和地理分布。这个模型衍生出一个基准趋势和一个指数,可以用来评估随着时间推移不同地区的新冠病毒社区传播风险。

        此外,通过实时跟踪人口流动,模型可以为决策者和流行病学家提供强大的工具,以尽早防控疫情并挽救生命。这意味着任何国家的政策制定者都可以在有效数据的基础上,使用这种方法来进行快速、准确的风险评估,为遏制病毒传播做出努力。

Q:众所周知,《自然》(Nature)的审稿机制异常严苛,文章接收率非常低。此次文章发表,是否也经历了多次修改?

贾建民:《自然》(Nature)的审稿其实非常严格,一定是全世界最厉害、最专业的一群人在审稿,他们都是活跃在这个领域上举足轻重的学者。而作为社会科学类的研究,在《自然》(Nature)上发表论文本身就是比较困难的事情。

        疫情期间《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》这篇论文虽然进入快速审稿通道,但整个过程也历经了三个月,修改三次,审稿三次,工作量巨大。作为论文唯一的通讯作者,担负很多责任。

Q:现在针对大数据相关的研究很多,相信这个方向也有大量的投稿,您是如何脱颖而出,成为流行病大数据领域在《自然》(Nature)上发表的第一篇论文?

贾建民:最关键是我们有一套自己的想法,有创新性。我们提出的模型跟传统流行病的模型不同,我们是利用手机移动数据直接掌握人口流动的疫情风险分布,从行为经济和实证分析的角度出发去思考,包括一些因果关系的分析等等,这是在传统的流行病学里面所没有的。我相信,这也是《自然》(Nature)非常看重的一点:创新性,新发现,解决重要的现实问题。另外,我们的论文是2月18日投稿的,应该是疫情大数据研究最早的一批论文。

图片出自复旦管理学奖励基金会

Q:日前,您主持申报的“基于大数据的新发重大传染病监测、预警和应对”项目入选国家自然科学基金委员会专项项目资助名单,全国仅有1.07%的申请获批此专项资助,这充分说明了国家自然科学基金对您工作的认同,对此您有什么想分享的?

贾建民:早在疫情发展的初期,这个春节期间,我们就成立了一个疫情政策分析小组,为国家做一些政策研究。我们主要是运用大数据分析,通过对人口流动的监测观察来预测疫情发展的走势,帮助决策者在抗击新冠疫情时更有效地评估风险并分配有限的资源。因此我们的整个研究是从为政府开展应急管理政策研究开始的,然后再提升为学术研究。

        实际上这个研究首先从广东省开始,接着开展了全国性的分析。当时这项研究工作就是在基金委的支持下开展的。我们形成政策分析报告之后,先给国家自然科学基金委相关领导进行汇报,然后基金委再把报告提交给相关政府部门。

        因此我们是先为国家开展疫情分析,然后再去国际发表,把中国的抗“疫”经验跟世界分享。在这次抗疫期间,中国能够迅速遏制新冠疫情,也体现了我们的国家战略与决策的正确性。我们的疫情研究也是国际合作并且透明的,《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》2月18日提交给 Nature,也就是说我们以最快的时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。

Q:自今年1月您加入了AIRS,便紧锣密鼓地投身疫情相关的科研工作,可否介绍一下当时的情况以及您原先计划的科研内容?

贾建民:在 AIRS 内部,在早期的时候,徐院长和其他领导就很关心疫情的研究。AIRS 在2月就决定开设新冠专项项目,国家自然基金的专项是在3月20号,在这一个月的时间里,研究院对我提供的支持在国家自然科学基金申请和论文发表这一过程中起到了关键作用。 

        我自己的研究方向涉及风险决策,之前主要是做理论研究,提出了风险-价值模型等。2003年 SARS 期间,我开始对现实的风险感兴趣,并开展了一些实证研究。与这次新冠疫情不一样的是,那个时候我是采用几个主要城市的调查数据开展 SARS 感知风险的研究,现在可以用大数据,而且用的是移动电话数据,非常准确。通过这些大数据可以掌握从武汉流出人口到全国各地的分布,所以能够精确的开展疫情的风险评估。用这一方法来监控新冠疫情,预测疫情爆发的时间、强度和地理分布。

图片出自复旦管理学奖励基金会

Q:您过往获得过多个管理学相关奖项,可以说,在大数据、管理学、营销学方面均有很高的学术地位,在这些领域上的融合与积累是否有助于在 AIRS 的工作开展?

贾建民:当然。例如这次我们提出来的疫情监控方法,是过去所没有的。我们以流动人口数据作为一个基准来建立这个“人口流动-风险源模型”,其实是行为经济学有关框架在疫情思考中自然而然形成的,也离不开大数据思维的支撑。

        这个成果虽是在三个月内完成的,实际上是我们过去10多年在大数据行为研究方面努力的累积,也是这些领域交叉融合的集中体现。

        所以我觉得经济管理包括市场营销,以及过去所做的多方面的行为研究对我们现在的工作帮助实际上是非常之大的。否则如果按传统的思路去做,很难有大的成就,更不用说获得突破性的研究结果。我相信,多学科领域的融合在接下来AIRS研究工作中依旧是非常重要的。

图片出自复旦管理学奖励基金会

Q:您加入 AIRS 的初衷是什么,您对 AIRS 的未来有怎样的期待?

贾建民:AIRS 对我来说非常好的平台。我自己本科也是学工科,属于机械工程。我觉得学工科的老师们都非常有实践精神,包括算法,操作能力,产品/系统设计等都很棒。

        我希望把管理学的很多思路带进来,包括我们目前正在设计的疫情信息相关产品,如何使设计的产品实际落地,我相信两者的结合会有很好的成果。我也非常期待在AIRS跟相关的老师们合作,一起去开发一些有用人工智能产品,实现管理跟技术的有效结合。

① 《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》,文章英文名称为:Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China, Nature. https://www.nature.com/articles/s41586-020-2284-y