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365bet赌场:霍普金斯大学疫情地图背后:核心团队是两位中国年轻人

时间:2020/5/8 10:00:47  作者:  来源:  查看:14  评论:0
内容摘要:  绘制全球疫情实时地图的中国留学生  美国约翰斯·霍普金斯大学的新冠肺炎疫情追踪地图,平均每日全球点击量高达10亿次。其核心团队是两位风华正茂的中国年轻人和他们的年轻女导师。董恩盛,30岁;杜鸿儒,25岁,都是去年秋天进入约翰斯·霍普金斯大学的在读一年级博士生  身为中国学子,...
  绘制全球疫情实时地图的中国留学生

  美国约翰斯·霍普金斯大学的新冠肺炎疫情追踪地图,平均每日全球点击量高达10亿次。其核心团队是两位风华正茂的中国年轻人和他们的年轻女导师。董恩盛,30岁;杜鸿儒,25岁,都是去年秋天进入约翰斯·霍普金斯大学的在读一年级博士生

  身为中国学子,董恩盛和杜鸿儒对新冠疫情的担忧和关注,早于大部分美国科学家。正是这样的专业敏感度和对疫情信息的敏感度叠加,使得他们较早意识到制作世界疫情地图的意义和价值

  美东时间5月7日,美国约翰斯·霍普金斯大学的疫情追踪地图显示,全球新冠病毒感染确诊病例已超过375万,死亡病例超过26万;美国确诊病例超过122万,死亡病例超过7.3万。

  地图底色黑沉,而疫情血红。一个个数字简单又抽象,每一刻钟更新一次,不断变大,大得让人茫然。它们又沉甸甸,刺痛眼睛。

  新冠病毒带来的死亡已发生逾26万次,其中绝大多数是悄无声息的,孤独的。患者在临终病房里,见不到亲人,死后没有葬礼,生平事迹不会见诸报端。过于庞大的死亡数字,犹如黑洞,使死者失去名字和面孔。

  然而,数字仍然是重要的。不仅对各国政府和公共卫生机构的决策者很重要,对制作风险评估和疫情走势预测模型、进行社会人口学分析及其他领域的研究者很重要,也对疫情阴影笼罩之下的所有人都是如此。

  这张仍在不断丰富细化的疫情地图,平均每日全球点击量高达10亿次,最高日点击量达到45亿次。它是各国政府、研究人员和主流媒体引用最多的疫情数据来源。这张疫情地图,还带动了美国各州及世界多国政府或民间机构制作类似疫情图和提高数据精确度,从而提升了民众的知情权。

  地图背后

  不过,很多人最近才知道,这张火遍全球的疫情追踪地图的核心团队,是两位风华正茂的中国年轻人和他们的年轻导师。

  董恩盛,30岁;杜鸿儒,25岁。他们都是去年秋天进入约翰斯·霍普金斯大学的在读一年级博士生。两人名字都很有儒家文化色彩。

  他们的导师名叫劳伦·加德纳(Lauren Gardner),副教授,年仅35岁,学建筑出身。去年到约翰斯·霍普金斯大学任教前,她是澳大利亚新南威尔士大学(UNSW)悉尼分校土木工程专业的高级讲师,目前只带了这两名来自中国的学生。

  他们所在院系,名叫土木和系统工程系,听上去似乎和传染病学、病毒学八竿子打不着。但没有什么真的只是突然发生。

  董恩盛说,这是全球第一张实时更新的疫情世界地图,创意的正式产生,来自1月21日上午他和导师在图书馆喝咖啡——这是师生例行见面交流方式。两人都有同样的想法,“一拍即合”。

  而在与导师见面前,他已着手搜集数据和进行准备工作,“一开始就是出于学术研究的目的,很单纯。”

  当晚,董恩盛花了七八个小时输入数据、制作追踪图,一直干到凌晨三四点钟。经过审核修改等程序,导师于美东时间22日首次在社交媒体推特上发布了第一版疫情世界地图——恰赶上北京时间1月23日武汉宣布“封城”。

  董恩盛说,最开始几乎没有现成模板可以套用,他不停地输入数据、坐标。当数据一一呈现在世界地图上,他渐渐意识到,就在全球范围内进行实时更新的流行病地图而言,这属于首创。

  和导师喝杯咖啡,开上七八个小时夜车,就能启动一项世界首创,有这么轻松和简单吗?

  美国总统选举时,政要们在为某名竞选人背书时,有句惯用套话,就是称赞此人“一生都在为此做准备”。董恩盛和杜鸿儒都很年轻,但就他们的学习和工作经历而言,还真可以套用这句话。

  董恩盛说,他本科毕业于重庆西南大学地理系,2012年赴美国留学。获得硕士学位后,他曾先后在美国地方政府的IT及卫生部门、软件公司、电力公司、电信公司等实习和工作。

  他接受过正规的地理和统计方面学术训练,目前研究领域包括网络科学、移动性建模、机器学习、空间分析和可视化及传染病的跨学科研究。新冠疫情暴发前,他就曾参与预测美国和太平洋岛屿国家和地区的麻疹风险及斯里兰卡的登革热疫情。

  杜鸿儒也具有跨学科背景。他是天津大学化工学院2017届毕业生,曾就读于英国爱丁堡大学化工材料科学专业和美国威斯康星大学麦迪逊分校工业工程及运筹学专业。

  他长于数学模型和路径优化,主要研究方向包括流行病大数据处理、通过网络优化和数学建模来研究和预测全球流行病的发展。他在2月1日加入疫情地图团队,数据自动更新代码就是他动手编写的。

  他说,不妨把病毒传播设想成一种网络,州县都是网络节点,每个节点之间的人口流动构成连线。不管通过数学建模预测疫情趋势,还是进行人口社会学分析,系统科学角度都很重要。

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