2021.2 21 2021.2 22 2021.2 23 2021.2 24 2021.2 25 2021.2 26 2021.2 27 2021.2 回顾过去一年的工作，媒宣人的感悟里都有这四个关键词： 反复打磨，我们精益求精一篇推送的成功发布只要一分钟，读者阅读完一篇推送需要十分钟，但媒宣人为一篇推送付出的时间可能是十小时，甚至是十天。
让我们坚持下来的，是热爱，也是肩上沉甸甸的责任感。
创新学习，我们不断进步作为一名统计学院媒体宣传中心的“打工人”，要坚持创新型思维，这是我们一直以来的要求与期望。
尤其在2020年，我们不断尝试、学习与实践，开选题讨论会、做摄影图集、调整推送风格……，积极探索每一处创新的可能性。
团结合作，我们齐心协力媒宣是一个高度专业化分工的宣传中心，而一项宣传任务的顺利完成常常需要集体的智慧。
一年的工作中，媒宣人充分发挥主观能动性，无论线上线下都及时沟通交流，在工作中不断磨合，提升效率。
氛围融洽，我们是大家庭如果说每个部门是一个温馨的小家庭，那么媒体宣传中心就是一个让所有媒宣人都有归属感的大家庭。
在这个大家庭里，我们会及时反馈工作中遇到的难题，会一起完成复杂繁重的任务，会将自己的心得感悟与彼此分享。
28 2021.2 名师点拨 29 2021.2 “统计科普”系列课堂 数字时代的发展，为让社会公众更多的了解统计、认知统计，中国人民大学应用统计科学研究中心研究团队以科普视频的形式，倾力打造“统计科普”系列内容。
“统计科普”首批推出“5分钟课堂”系列，带领大家走进统计科学的世界。
我们邀请了中心研究员易丹辉教授开讲。
易丹辉教授长期致力于统计学在经济、金融、保险、医疗、管理等领域的应用研究。
首期视频以“关于数据的科学——统计学”为主题，从“统计是什么？”这一基本问题出发，深入浅出的讲解统计学。
“五分钟课堂”第二讲以“数据采集-分析的基础”为主题，阐释数据采集的对象是“用于表示客观事物的未经加工的原始素材”，结合理论与实例，讲解定类、定序、定距、定比四种测量层次和观测、试验等数据采集方式，并强调数据采集是数据分析的基础，数据的真实性和准确性具有重要意义。
“五分钟课堂”第三讲以“偶然与必然”为主题，易老师从守株待兔的故事引入，指出生活中有许多事件是随机事件，随机事件可能会以不同方式出现。
一次的偶然并不一定是必然现象，更重要的是分析这些偶然事件发生的原因，同时我们也要重视分析小概率事件发生的某种“必然性”。
易老师最后鼓励我们要不断思考，抓住偶然事件中的机遇。
“五分钟课堂”第四讲以“分门别类”为主题，易老师从生活中的垃圾分类和衣柜整理引入，指出在生活中将事物按不同的特征归入不同门类能提高效率。
同样，在大数据时代，数据也需要以客观存在、人为划分等方法分类。
除此之外，统计上还可通过聚类分析、子群分析等方法进行数据分类。
总而言之，“分门别类”就是把不同属性的物质以合理的方式区分开，分别寻找规律——这就是用统计方法认识事物和数据的视角。
30 （请扫描二维码观看视频） 2021.2 统计、精算、还是数据科学？我院孟生旺教授谈专业选择 2020年的新冠疫情使得今年的高考异常艰辛，但无论如何，相信优秀的学子最终将突破这一关，来到你们心仪的大学，选择你们向往的专业。
中国人民大学拥有很多优秀的本科专业，其中就包括统计、精算和数据科学。
统计学以数据分析为己任，强调从数据中发现规律，而这种规律的具体表现形式就是各种各样的统计模型。
现实生活中的数据五花八门，类型各异，既有小样本，也有大数据；即有计数型数据，也有连续型数据；既有截面数据，也有时序数据；既有完整数据，也有缺失数据；面对纷繁复杂的数据类型，不可能存在包打天下的统计模型，即使发展到今天，现有的统计模型和方法仍然不能满足所有的数据分析需求。
当今时代，无论政府决策，企业运营，还是社会管理，都需要数据说话。
现实数据中存在各种各样的陷阱，正如著名的辛普森悖论所揭示的那样，基于相同的数据可能得出完全相反的结论，这就提示我们在数据分析时，既要看总体趋势，更要关注内部结构的影响。
如何科学地采集和分析数据，从而指导我们做出科学的决策，统计学在其中扮演着至关重要的角色，这也是近年来社会对统计学人才的需求不断走强，未来还会长期持续的主要动因。
统计学是数据分析的重要工具，必须应用于具体领域才能真正创造价值。
统计学的应用领域十分广阔。
随着数字化、智能化的发展，各行各业的数据增长不断加速，自然会对统计学人才的需求日渐迫切。
统计工具不是单一的，而是多样的，犹如我们日常生活中使用的刀具，有的长于削皮，有的适合切面；有的只能杀鸡，有的专门宰牛；从来没有可以包办一切的统计工具。
数据类型无穷无尽，需要掌握的统计工具也就浩如繁星，因此也害苦了统计专业的莘莘学子，即使苦读四年本科，再熬五到七年硕博，也只能说掌握 了一部分统计工具，可以走向社会初试牛刀，但尚需来日继续修炼才能最终成佛。
统计专业的毕业生走向社会，必然面临的一个重要选择是未来从事的行业领域。
从最近十年的就业情况看，银行、保险、证券、投资、互联网、人工智能、生物医药是统计专业毕业生的主要就业领域。
以银行业为例，统计学专业的毕业生入职以后必须学会说行话，掌握银行业的专业知识，避免把数据分析搞成单纯的数学运算，防止把数据中的噪音解释成客观规律。
为此，有几种路径可以选择，譬如，如果在统计学下设有金融统计专业方向，这对于打算加入金融行业的毕业生来说，无疑是一种捷径，可以兼修统计与金融，工作之后便可以快速进入角色。
另一种可行路径是在主修统计学专业的同时，辅修金融学二学位，最不济也应该选修几门金融类专业的课程，避免入职后出现严重的水土不服。
统计学的重要应用领域之一是风险管理与精算，而精算的核心技术就是基于历史经验数据对未来进行推断和预测，譬如，在寿险中，对被保险人的未来预期寿命进行预测；在非寿险中，对被保险财产的出险频率和损失程度进行预测；在准备金评估中，对未来可能发生的赔款金额进行预测，等等。
毫无疑问，这些精算技术都属于统计模型的范畴，只是由于应用场景的不同，存在某些特殊性而已。
当然，不能把精算学简单地等同于应用统计。
更准确地讲，精算学是一门交叉学科，是以数学和统计学为理论基础，以保险与风险管理为应用场景，通过计算机编程语言进行数据处理、分析和展示的应用型学科。
因此，精算专业具有复合性，不仅要求学生具有扎实的数学和统计学基础，同时要掌握保险和风险管理相关领域的知识，还要能够熟练运用计算机编程语言（如
R、PYTHON或SAS）进行数据处理和分析。
31 2021.2 精算是一门开放型学科，自从诞生之日起，就一直在不断吸收其他领域的研究成果为己所用。
随着数据科学和大数据技术的发展，机器学习算法在精算中的应用也受到了越来越多的关注，尤其是在应用神经网络等机器学习算法改进传统精算技术方面，具有很大的发展潜力，为热衷于数据科学及其应用的学生留下了良好的发展空间。
数据科学与大数据技术是近年来最受学生追捧的专业之
一，也是国家重点扶持和发展的专业，就业前景良好。
这个学科属于新生的交叉学科，目前可以授予理学学士学位或工学学士学位，其中理学学位略偏基础理论，通常设在数学学院或统计学院，工学学位略偏工程应用，通常设在信息学院或计算机学院。
无论授予哪个学位，数据科学与大数据技术专业都要求学生掌握扎实的数学、统计学和计算机基础，能够熟练使用R或PYTHON等编程语言进行数据处理和分析。
统计、精算和数据科学虽属不同的本科专业，但它们之间存在着千丝万缕的联系，相互交叉，相互促进。
统计是传统的数据分析工具，具有成熟的理论基础和简便易用的统计软件，模型的可解释性较强，但预测能力还有提升空间；神经网络等数据科学技术有助于刻画变量之间复杂的非线性关系，预测能力较强，但其理论支撑尚有不足，且模型的解释能力不及传统的统计模型；精算是统计和数据科学的重要应用领域之
一，随着统计和数据科学的发展，精算技术必将不断迭代更新，风险管理与精算中的特殊应用场景也会不断为统计和数据科学的发展提供新的研究课题。
总之，统计、精算和数据科学都是很好的本科专业，都能为同学们的未来发展奠定坚实的事业基础，创造良好的发展空间。
疫情下的数字化发展与广义统计 访我院教授赵彦云 采访时间：2020年5月23日 2020年初，新冠疫情来势汹汹，给人民健康带来了极大威胁，给国际经济造成了巨大损失，但不得不承认新冠疫情为数字化的深化发展带来了新机会。
从在线文化旅游产品、网上教学课堂等数字化服务业的快速发展，到针对疫情防控的互联网统计数据体系的高效建立，数字化在科学有效防疫、保障人民生活方面表现亮眼。
在抗击疫情的过程中，多领域、多学科的学者专家们各施其能，通力合作，效果是突出的，影响是深远的，其中统计学科更是逐渐走进了大众视野。
一方面，借助于统计学，疫情的实时数据得以展现，一些根本性的问题得以解答；另一方面，疫情数据的多样性、非结构化也对统计学的未来发展提出了挑战。
为此，中国人民大学统计学院赵彦云教授为我们带来了他的思考与认识。
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1、在疫情期间，互联网平台服务发展迅速，各项业务多点开花。
如今，疫情日趋平稳，在您看来，拥抱数字化将继续成为新常态吗？经历疫情考验，数字化发展又将有哪些新思路？ 互联网技术革命的作用不断深化，当前集中表现在互联网数字化、数字经济的强劲发展。
新冠病毒肺炎疫情进一步激发了数字化和数字经济的服务业快速发展，包括文化产业旅游产业网上直播、网上电影首播等新形式、新内容、新商业模式的互联网数字化文化产品、旅游产品服务业的大发展，在线教育、各种各样的网上教学课堂、学术研讨会，以及硕士生、博士生、博士后的网上指导、交流、合作研究等从无到有的规模发展，不知不觉积极推动了教育方式的网络创新发展。
除此之外，在线医疗、在线专家会诊、在线手术合作等医院服务的互联网服务业也获得了长足的发展。
电子商务、快递服务业、网络点餐服务业等等，在原来的电商平台基础上也获得了更快更好的产业发展。
2021.2 农业（包括种植业、林业、畜牧业、渔业）、资源环境、采掘业、制造业、建筑业、房地产业、水电供应业、园林的全面数字化和数字经济的快速发展。

2、在此次疫情防控中，数字化防疫措施表现亮眼，其中尤以健康码为代表。
然而在健康码的推行过程中依然涌现出了很多问题。
一方面，健康码在各地存在“各自为政”的现象，这种数据孤岛的存在极大地浪费了现有的数据资源。
另一方面，健康码是基于算法做出的自动决策，决策过程是否科学合理、数据是否能如实反映情况也令人担忧，这背后反映了多学科交叉的科学性问题。
以上两点也是如今所有数字化产物面临的共同问题，您是如何看待的呢？ 我国在新冠病毒肺炎疫情防控工作上，展现出了杰出的工作效率，其中积极运用互联网大数据并快速发展为疫情防控及应急管理全面服务的互联网统计数据体系这一项举措，不仅保证了高效率、高质量，而且包含了巨大的技术创新和组织创新，以及互联网技术应用和统计大数据应用的创新。
以健康码为例，其充分运用了互联网和统计大数据，对检测、监测、治疗、防控、人流管理、复工复产、新兴数字服务业发展等方面产生了重要的作用。
健康码虽然实现了互联网统计大数据的运行模式，但是各地政府之间还是存在数据孤岛的问题，显然增加了应用的成本，降低了优化水平，与新基建、数字化、智能化发展的新基础设施支撑不相称。
2020年4月5日，故宫首开直播我认为拥抱数字化将继续成为新常态，数字化将大大深化服务业发展，除了上面提到的文化、旅游、教育、电商、餐饮、会展、博物馆等服务业创新发展外，还将推动金融保险业、科技咨询服务业、居民服务业、交通运输业、政府服务业等的大发展。
智慧农业、智慧城市、智能制造、智慧建筑等，也将大大推动数字化和数字经济在 2020年3月起，全国各地陆续开始使用健康码 33 2021.2 健康码并不是简单的互联网统计大数据，而是蕴涵着一场深刻的统计及应用革命，即建立以人为基本对象的互联网实时统计，支撑“全面服务个人”目标的实现，并且保证了其全面性、精准性和实时性。
进一步讲，要实现个性化的全面精准服务，那么必须要发展一系列配套的服务行业即每项服务行业下一大批竞争性企业，而且服务业之间形成紧密的产业技术链和产业价值链新体系，保证人类服务业的精密分工和无缝协同，这就是互联网数字化和数字经济下的新服务业创新发展的方向，一句话就是互联网数字化技术可以裂变更加全面的人类服务业，由此，服务业才能超越发展，在产业结构中的比例越来越大，构建新时代发展的产业新格局。

3、从疫情初期开始，统计学对疫情数据的收集、描述和分析显著提升了全球疫情防控的凝聚力和共识。
一些疫情的根本性问题例如什么时候出现拐点等也通过统计学模型给出了解答。
经历本次疫情考验，您认为人们会对统计学有哪些新的认识？ 这次疫情防控期间，首先实现了互联网互联、互通、互动目标应用的普及推广，其中包含着多学科知识交叉与协同创新应用。
例如流行病学调查和相关生物模型的预测分析，以及疾控统计指标和数据及运用等医学与传染病统计知识深度普及和应用推广，流行病学专家、统计学专家、数学专家、计算机专家等都展示各学科的潜力，力争解决新冠病毒肺炎疫情传播与防控和治疗上的问题，这可能是前所未有的一次多学科深度互动学习认知的研究过程，效果是突出的，影响是深远的。
发达的互联网技术，保障了统计大数据、社交网络、人口流动、疾病传播、西医学、中医学和数学、统计学专家实现了互联、互通、互动的实际应用过程。
以消除疫情为目标的全社会动员包括相关的各行各业例如解放军、医生、护士、公安、快递、交通、社区、新闻、疫情物资生产、政府应急管理等等，会同人财物和百姓生活，快速形成了社会生态组织的流畅体系。
其中，以疫情防控为核心的信息数据统计体 34 系、发布体系、分析决策成为了非常关键基础和保障。
统计基础、统计思维、统计数据、统计模型方法，以及传播流程、传播机制、因果关系、疫情变化、规模走势、时间拐点、治疗效果、医护人员分工配置、方舱医院、物资供应、组织协调、有效分配等等的统计模型分析、复杂系统的优化计算，以及大数据网络实时决策应用，都成为面向解决重大实际问题的挑战，也印证了华为总裁任正非先生反复强调的互联网时代统计学及相关学科发展的绝对重要性。

4、当代统计学的内涵正在被逐渐扩充，统计条件在放宽，数据形式在更新，不断朝着广义统计的方向前进，在此次疫情防控中体现了哪些统计新思路？统计学面向互联网技术又有哪些新挑战？ 当前正处于互联网数字化、数字经济、智能化的深入快速发展阶段，计算机科学、计算机网络技术、数学、数据科学与大数据技术成为社会生产力发展的集中代表，在智能化、数字孪生、智慧城市、智慧农业、智能制造、体验新消费的产业升级大路上迅跑，已经成为全社会高度认可的事实。
但是，为什么华为总裁任正非先生多次强调统计学的重要作用，这确实是一个值得解析的重要发展问题。
从这次新冠病毒肺炎疫情看，大量的统计基础工作是必需的，但并非一切都从数据出发。
人们在获取数据之前，还要建立一套科学的统计体系以保障之后所有运用数据的流程环节。
在复杂紧张的疫情期间，疫情防控头绪万千，但是所有工作都指向完备、完整系统、科学有效、及时准确的统计数据信息，显然，这已经不仅仅是传统统计工作和结构化统计数据生产所能覆盖的，其中还包括了大量的文本信息、音频图像信息、行政记录信息、物联网、传感器实时监控信息等等大量非结构化数据生产（及时跟踪和系统处理），统计工作从传统结构化数据向广义统计的结构化与非结构化数据的融合发展成为做好疫情防控必须的事情。
互联网大数据之前必然有广义统计体系设计和广义统计生产，这是进入数据科学和大 数据技术应用的一项重要基础工作。
当今互联网时代，数字化、数字技术、数字 经济是广义统计的技术基础，海量数据是由广义统计生产产生，互联网统计大数据存储向云设施方式转变，海量数据与复杂网络系统的云计算相互匹配也提到互联网技术之上，而且还要从大数据与信息采集的物联网、智联网等多种方式的统计过程到云存储、云计算和云平台服务，成为一个由互联网技术设施支撑的完整的互联、互通、互动的巨系统，这个巨系统的使命就是消除一切孤岛的存在，包括数据孤岛、知识孤岛、学科孤岛。
事实上，这次疫情防控应急管理和政策精准狠、时效高、质量突出、全局优化一盘棋的浙江省等发达地区的政务大数据中心和部门数据共享的科学落实，已经在向这个新时代的伟大目标迈进。
2021.2 进一步解析可以看出，保障疫情防控这个巨系统的良好运营服务，实际上就是要在互联网技术下将其建设成为与社会组织生态系统无缝对接的数据信息灵魂及能力执行实现的科学手段工具，其中计算机网络技术系统架构、统计系统体系架构、应用的存储、计算、社会服务平台架构非常重要。
计算机网络技术专家可能从来不讲“统计系统体系架构”，他们更习惯称为中台架构，而且认为是最重要的部分，在智能化发展中发挥着决定性的重要作用。
所谓“中台”就是数据层技术包括数据来源、数据存储、数据处理、模型计算、数字孪生等的统计分析、统计模拟、统计决策和统计预测等服务。
显然，统计学家能够更好地完成这些所谓“中台”的目标任务的伟大使命。
广义统计学的结构示意图 数字化、广义统计、数族协同是互联网技术革命深入发展的重要发展对象，而这些都是统计学科挑战未来发展的重要内容。
统计学仅局限于随机不确定性，可能是远远不够的，统计设计在互联网时代如何发挥作用，如同数字地球发展起点一样，要包括最大总体的确定性问题和不确定性问题，统计优化在解决确定性问题上发挥着重要用，也是与数学、计算机网络技术在数族协同上发展的重要根基，最大总体、最小统计颗粒标准、不产生数据垃圾等都是数字孪生和消除一切孤岛问题的根本。
也应看到，在认知数字化、广义统计、数族协同的发展上，统计学科有许多来 自传统统计学思维的阻力，例如统计描述分析，如果局限于传统统计学，可能就是一个简单的配角或者像个辅助性统计学工作，但是，互联网技术走向全面量化、实时复杂巨系统量化的广义统计之下，就目前的数字化、智能化、数字孪生的研究发展目标，需要充分考虑互联、互通、互动的充分统计，而且网络因素关系无论不断细分还是在无限边界的条件下，广义统计生产、广义统计体系设计、广义统计模型可能都有无限的发展空间，要让统计学科从十年河东走向十年河西，也不是不可能的事情。
35 2021.2 观中国企业社会责任领先指数促品牌内涵式发展 访“中国品牌发展指数”编制项目核心成员吴翌琳 采访时间：2020年5月20日 疫情发生以来，为了深入分析在此背景下中国企业展现的企业责任与社会情怀，进一步引导中国品牌积极响应国家战略和社会总体需求，有效提升中国品牌责任价值，人民日报中国品牌发展研究院对中国品牌发展指数全样本企业进行了社会责任领先指数评价。
5月12日，“中国品牌 发展指数”之“中国企业社会责任领先指数”正式发布，“中国企业社会责任领先指数”技术报告同步发表于《人民日报》。
为此我们采访了作为“中国品牌发展指数”编制项目核心成员并被聘为人民日报中国品牌发展研究院特聘专家的中国人民大学统计学院副教授吴翌琳。
查看“中国企业社会责任领先指数”技术报告请点击：/s/O_uZzmXCdvLqZSA95TNwbw Q：作为“中国品牌发展指数”编制项目的核心成员，您认为它具有怎样的意义？ A：2014年5月10日，习近平总书记在河南考察中铁工程装备集团时提出了“三个转变”——“推动中国制造向中国创造转变、中国速度向中国质量转变、中国产品向中国品牌转变”——为推动我国产业结构转型升级、打造中国品牌指明了方向。
我一直是研究企业创新和企业发展方向的，在我的研究过程中，可以关注到中国经济经历了改革开放四十年以来的高速增长，当前已转 向高质量发展阶段。
我认为，在这个转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键时期，企业的发展，尤其是以品牌为代表的企业创新与企业文化的协同发展以及大国企业形象的树立，是经济社会转型发展的助推器，也成为企业乃至城市、国家的竞争力。
品牌建设不仅关系到微观企业的发展层次，更关系到宏观经济的质量和效益。
在这样的背景下，人民日报社推出了以“人民”为主体，以人民消费大数据为依据编制而成的中国品牌发展指数，综合描述了我国企业品牌的基 36 本状况和发展历程，并通过对企业品牌的评价，揭示企业品牌成长的规律，这有利于引导企业有效实施品牌战略，加强对品牌资产的培育和利用，增强企业的品牌竞争力。
Q：在疫情背景下，您所在的研究团队将研究转向企业社会责任，也就是在品牌框架下重点研究企业社会责任，历时4个月的研究和攻关，创新性地推出重磅研究成果：“中国品牌发展指数”之“中国企业社会责任领先指数”，可以介绍一下研究转变方向的原因吗？您在研究过程中有哪些发现和体会？ A：2020年，一场突如其来的疫情改变了世界经济和社会格局，也悄然改变着作为社会生力军的企业的角色和担当。
在这场疫情的考验之中，全国各行业各企业同舟共济，充分发挥企业自身的优势和品牌的力量，有的企业在捐款捐物，有的企业在积极复工，有的企业在努力扩招，有的企业在转型升级……所有的中国企业，都担起了肩上的重任，积极主动参与疫情防控工作，用实干与担当凝聚起温暖和坚定的力量，与全社会共度难关，让全社会一次又一次地感受到“责任”与“守护”的力量。
企业社会责任是中国品牌发展指数的一个评价要素，因此，本次的研究和发布，是对中国品牌发展指数的一个视角的研究进行放大和细化的过程。
在这个研究过程中，一方面，我感受到透过统计数字的背后，看到的是一个个鲜活的中国企业的责任与担当。
疫情期间，很多企业都在行动，慈善捐款、农产品输送、新医院建设、捐助医疗急需物资、帮助社区管理、疫情及防护知识宣传等等。
也有不少企业鼓励员工在家办公，关注健康，体谅员工照顾小孩的困难等。
民众对一家企业的印象评价更多来自于企业履行的社会责任，而不仅仅是公司的品牌和利润表现。
有责任感的企业，品牌影响力、忠诚度自然高。
致力于社会责任的公司，更容易雇佣和留住出色而有责任感的人才。
企业通过履行社会责任得“民心”，以身作则，齐心协力，共渡难关。
另一方面，我 2021.2 也充分体会到人民日报中国品牌发展研究院这个研究团队的认真与努力，疫情当前，我们通过一次次的线上会议讨论，一遍遍地修正数据、提升评价质量，确保数据结果的真实准确，确保评价结果的可信可靠。
Q：可以分享一些您在“中国品牌发展指数”编制项目中所用到的统计学方法吗？ A：大家可以想一想，综合指数，顾名思义，就是要通过一个综合性的数字，来反映评价对象在某个方面的表现。
因此，它背后的数据呈现，是一个多指标多层级的数据矩阵，那么这个整合的过程，核心方法就是咱们的多元统计分析方法。
当然，这里面还涉及到数据无量纲化处理、综合评价技术、权重的确定方法等。
此外，本研究的指数，其数据来源方面，也采用了大数据分析的手段，通过爬虫的方式获取了一手的海量企业社会责任新闻、报告信息，在把这些信息转化成指数的过程中，自然要用到文本挖掘、词向量模型、舆情分析等手段。
Q：据悉这次“中国品牌发展指数”评价工作是首次全面应用大数据工具，在项目的推进过程中，大数据工具有哪些具体的优势？它的运用为研究工作带来了哪些便利？ A：大数据的工具和技术，在本项目的研究中，帮助我们实时、高效、快速地从互联网的海量信息中，获取我们所需的企业社会责任表现和评价数据。
我们利用自然语言处理、数据挖掘等技术手段，抓取与企业社会责任相关的舆情、新闻、报告等数据，并进行语料库匹配和情感计算，进而与传统的企业财务数据库进行对接，从而实现大数据评估与企业的履职实践相统一的评价方法，对中国品牌发展指数全样本企业社会责任水平进行的评价。
因此，可以说这次的课题研究，是传统的经济统计方法与大数据方法有效结合的成果。
37 2021.2 Q：对于统计学院的同学们，您有哪些建议与期望？ A：想对同学们说的最重要的一句话就是“认真学好每一门课”，不要偏科，不要厚此薄彼，不要急功近利。
大学是一个全方位知识和能力积累的阶段，课堂是你们最高效率获取知识的平台。
有时候一门课程教给你的，不是一个具体的方法和工具，而是一个理念、一种思维方式、一个领域的专业知识甚至一种为人处世的哲学。
你们可以看到，诸如这样的综合性课题，执行的过程中既要用到统计方法，也要用到经济学、社会学、管理学、新闻学等全方位的学科知识，所以，珍惜你们的课堂，积累好你们的知识财富。
“中国品牌发展指数”项目的启动，加强了对中国品牌的宣传和舆论引导，也充分发挥了品牌的带头作用，推动了经济转型升级、持续健康发展，搭建了品牌建设、传播、评估、研究的权威平台，助力中国品牌迈向全球产业链中高端；而“中国企业社会责任领先指数”的发布，也推动了企业社会责任战略引领，提升了企业的竞争力与生命力，凸显了中国企业社会责任的时代内涵，体现了企业与社会共生发展的生态理念，共同定位于打造公正、科学的国家级、综合性品牌指数体系，反映中国经济品牌化发展的时代特征。
38 2021.2 用数据对话COVID-19——王星老师专访 采访时间：2020年3月20日3月15日，科学抗疫、统计担当——全国统计科学线上高端论坛成功召开，中国人民大学统计学院王星副教授受邀作了题为《新冠病毒大数据复杂系统案例分析与思考》的学术报告。
随着全球疫情蔓延，统计学在疫情监控、疫情传播规律挖掘、防控信息统计和经济走势预测等诸多方面起到了举足轻重的作用，为精准防疫控疫提供了施策依据，体现了“用数据说话”的力量。
面对新冠疫情摆在人类面前的困难，积极思考、主动请缨是一种朴素的科研态度，开展教学、线上指导是一种真诚的教学热忱。
新冠疫情下，王星老师为我们带来了她的思考与认识。
Q：您代表中国人民大学统计学院受邀参加了全国统计科学线上高端论坛并向公众演讲，能否和我们分享一下参加这次会议的感受?
您的学术报告中的内容和要点有哪些？A：“科学防疫·统计担当”高端论坛是在全国疫情防控和科技抗疫均取得阶段性成果的背景下召开的一次统计学界的重要会议。
该论坛由5家全国性的统计学专业学会和研究会联合发起，旨在总结统计抗疫经验、交流科研成果、号召更多的统计同仁积极投身到这场抗疫的科研实践中去，做好统计科学的咨询服务。
本次论坛吸引了来自国内626所高校及科研院所、169家企事业单位和26所海外高校的5033余位专业人士踊跃参加。
组委会共安排了21个邀请报告和21位专家主持人点评介绍，实现 了全程线上直播与推广，让人耳目一新、受益匪浅。
我十分荣幸地受到论坛邀请并代表人大统计学院做了学术报告。
众所周知，新冠病毒给全球疫情带来了诸多不确定性，数据可以为消除不确定性提供线索，统计学者责无旁贷。
我的学术报告主要基于两个思考展开：
一、COVID-19新冠病毒的不确定性主要表现在哪些方面?

二、中国的抗“疫”模式具体表现在哪些方面，如何改造升级？报告首先对中国抗疫模式1.0的牢固证据链进行系统总结与回顾，横向角度从基础建设、医疗科技、隔离排查和物资供应等方面展开，纵向角度按疫情随时间发展不同阶段，梳理了在过去50天里政府治理中的决策要点与关键时间点。
报告结合eSIR对疫情发展数据进行了实验研究，涉及时间节点的划分方式、阻断时机及模拟失控爆发对疫情控制产生的影响等；最后，对抗”疫”模式2.0进行展望。
Q：随着全球疫情的蔓延，请谈谈统计学在咨询决策中的重要作用，您是如何认识统计人在此次抗疫中的科学担当作用的？此次参与论坛的过程中，您对于统计学在流行病防控领域的应用有哪些新的思考和认识？ A：从全球的疫情动态可以看出，统计学作为数据的科学，为政府决策提供了不可或缺的帮助。
在疫情监控、疫情传播规律挖掘、防控信息统计和经济走势预测等诸多方面起到了举足轻重的作用，为精准防疫控疫提供了施策依据，体现了“用数据说话”的力量。
但我们也注意到，由于事发突然，许多数据与其真实的涵义存在差异，其中有很多噪声，在研究模型的时候要注重对数据来源的系统和时空条件的客观分析结果。
另外，我们也注意到在疫情期间一些国家，对模型与指标也出现过一些不良解读，比如夸大文献结论忽视模型创建的时效性。
如何保护科研成果，避免模型被滥用为决策者推诿责任的“帮凶”也应该引起统计学者的重视。
虽然疫情给人们生活带来诸多不便，但也推动了新思维的发展。
在面对疫情期间涌现的各类数据，我们可以借助统计学的专业知识，在纷繁的数据中 39 2021.2 进行选择和利用，为政府部门、医学专家等各界人士提供决策参考与帮助；另外，通过噪声数据的分析与建模方法的甄别，统计学也将推动底层模型与宏观、中观、微观数据的融合与互动；最后，身为统计人，我们应该相互学习，共同进步，为国家与全球疫情防控贡献自己的一份力量，我想这也是此次论坛的一大重要收获。
Q：我们注意到人民网，今日头条，新浪网，搜狐网等多家主流媒体刊登了有关您对时空大数据碰撞平台的观点，这是一个怎样的平台？它与现有的其他大数据的防控应用有怎样的区别，您认为它对新冠疫情防控有哪些作用？ A：防控新冠病毒的根本问题是实现潜在密接传染链的追踪。
从中国2个月的数据来看，由于中国采取了极为严格的防空隔离措施，总感染人数控制在8万左右，约占14亿总人口的5.8/十万。
从目前流调的密接观察人群来看，医学观察者占累计密接患者人数不到1.5%，它的分布分散而且稀疏，找到合适的密接传染规律、细颗粒度的数据源是关键。
最近，一种时空大数据碰撞技术刚刚问世，可以在低计算资源环境下对巨量多维、多源时空数据实时进行稀疏大数据的融合处理，实时精准识别出n代全部潜在密切接触者（nB）及其过往历史物理位置。
此外，该技术还可以与宏观和大数据中台方案相结合，实时评估个体间的动态接触模式，这些规律将对于监测、跟踪、确定流行病的暴发模式、传播模式和控制模式，实现精准施策，达到内严控外防散起到积极的作用。
与现有的其他大数据的防控应用相比，其最大的创新在于多源数据的底层融合，并在底层架构上实现了稀疏数据的碰撞。
与主要依赖于患者自主上报的数据所形成的健康码方式相比，这一方法更多的使用了来自移动互联网的客观数据，可为健康码应用提供更精细化、智能化的技术支撑，是中国抗疫2.0敏捷性、适用性、可靠性的高效之选，必将在复杂多变的疫情防控应用场景中发挥重要作用。
Q：能在国内统计学的高端论坛上发布学术成果，您在高效指导学生过程中的体会是什么，您对 本科生研究生在线学习中，如何提升科研经验有哪些建议?
A：我们团队很早就开始关注疫情在国内的发展态势，在一月底就紧急创建项目组。
团队中四位同学彭谦、刘佳瑞、许智彤和闵劼积极响应，紧密合作，主动参与并开展文献调研和数据采集工作。
疫情数据变化很快，同学们搭建了Confluence在线交流群，用于分享文献、工具，更新数据，展示进度和开展实验讨论。
每周召开在线组会，在组会里大家畅所欲言、分享观察、交流学习。
我对科研的体会：研究是一种生活方式，与升学提职加薪等本无关，喜欢科学问题解决问题自然就会投入。
疫情来了，全球人民对数据科学的需求这么大，摆在人类面前的困难这么多，积极思考主动请缨就是一种朴素的科研态度。
在疫情发展动态面前，我们引导学生一边设身处地关注热点疫情的时事新闻，收集数据，一边注意领会政策文件的时间节点。
在这个过程中同学们阅读查考了大量的卫健委、工信部、教育部、学校和学院的文件，把文件通知当成了科研文献来认真分析。
经过几十天的探索，同学们早已深深地将研究融入到自己的日常生活之中，比如有的同学把新闻联播当作校准数据的平台每日必看，主动担任起用真实的数据为家庭成员解读政策的讲解员，为核实口罩规格主动到药店询问包装尺寸等。
线上交流固然不如当面讨论更加高效，但在疫情所带来的慢节奏生活中同学们因参与抗疫项目而逐渐养成的自主学习成长的快节奏，一种社会责任感、回报社会的意识，为人类命运共同体所思所行，必将成为他们未来科研生命的根基。
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