11月23日晚，我院成功举办求是学术讲座第182讲暨大数据公共治理第6讲，本次讲座邀请香港中文大学教授黄波教授做了主题为“基于人群移动大数据新冠防疫政策的评估与应用”的专题讲座。本次讲座由我校国家发展与战略研究院研究员肖超伟主持。教授郑国；讲师龚芳颖、张译文、孙英英等院内外两百余位师生参加了本次讲座。

黄波老师是香港中文大学教授、太空与地球信息科学研究所副所长、计算社会科学实验室共同主任、教育部长江学者讲座教授。研究兴趣包括时空大数据统计建模体化遥感影像融合、空间规划与环境监测。目前担任国士资源部城市土地资源与仿真重点实验室学术委员会委员、中国科学院数宇地球重点实验室学木委员会委员。

在本次讲座中，黄波教授主要介绍了如何利用人口流动大数据以及GTWR模型对新冠防疫政策效果进行预测与评估。

会议开始，黄波教授介绍了该研究的背景。随着社会与经济的重新开放，人口流动性（mobility）和社交接触（social contact）增加， COVID-19反弹的风险也随之增高。当前抑制反弹有两种方法，一是疫苗接种，二是物理疏离。因此，如何评估这两种手段的相互作用以及各种防疫政策的有效性具有重要的现实意义。

接下来，黄波教授介绍了人口流动性及其在各领域，尤其是疾病传播方面的应用。人口流动性（mobility）是指人们在一个地区中如何移动，它来源于手机信令和GPS轨迹数据等数据，可以通过回转半径等指标来度量，是检测政策执行的强度和经济社会的开放程度的重要指标。结合Geographically and temporally weighted regression(GTWR)模型，黄波教授分享了‘人口流动性与疾病传播’在中国武汉，美国和意大利的相关研究及结论。

最后，他向大家分享了如何联合疫苗接种和物理隔离来防控疫情反弹。黄波教授基于腾讯的签到数据，通过人口移动数据推断出社交接触程度，从而预测反弹情况。其核心在于利用“人口流动”和“社交接触”共同决定物理疏离水平。基于此模型，模拟出不同人口密度和疫情防控程度城市的预期防控效果。模拟的结果表明，疫苗接种和物理隔离的联合防控策略能有效抑制疫情反弹，而人口密度更高的城市需要采取更严格，持续时间更长的物理隔离措施。讲座结束后，黄波教授就参加会议的老师和同学们提出的问题进行了精彩的回答并与大家进行了热烈的讨论。

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供稿：陈望宇

编辑：曾桢

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