她说:即使你连接到北京大学的虚拟专用网,到处都有实验室。

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编者按

“作为一名农民,我真的想为我的母校和武汉尽我所能。”“

现在是北京大学前沿交叉学科研究所数据科学的研究生,姜泽如。她毕业于华中科技大学,对武汉有着特殊的感情当一个人在新闻报道中看到他曾经学习和居住过的地方时,很难避免接触到这个场景。“做点什么”在疫情爆发后成为她的困扰。

做好疫情防控工作,全国高校纷纷推迟返校。在此期间,北京大学提出“推迟不返校,推迟不停课,推迟不停学,推迟不停学”。在老师的带领下,江泽如也和她的同学一起发起了在线科学研究,通过大数据的方式研究疫情对经济的影响。

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科研刻不容缓

自疫情开始以来,经济大数据实验室一直密切关注疫情对经济和就业的影响,并已开始收集和分析相关互联网数据这些来自新闻媒体、招聘网站、搜索指数等渠道的数据通常被认为是真实反映经济发展状况的良好指标。实验室重点关注三个关键问题:新冠状病毒疫情影响下的企业破产风险评估、新冠状病毒疫情影响下的区域和行业失业风险评估、新冠状病毒疫情影响下的区域和行业经济损失评估。最后,实验室为缓解重大突发公共卫生事件对中国经济和社会的影响提供决策支持和对策。虽然实验室在相关数据分析方面有丰富的经验,但这也是实验室第一次研究疫情期间的时效性。特别是在疫情的早期,每天的数据都在变化,研究的不确定性非常高。实验室的研究每天都在进行。流行病相关数据的分析强调探索和发现,同时寻找新的研究目标。“摸着石头过河”是江泽如在研究之初的感受。“在我们之前的分析和预测中,我们有很多历史数据可以参考。分析和预测的结果有真实的数据进行比较和评价。然而,这种流行病的爆发是一个突然的时刻。我们不得不使用非常有限的历史数据来做出判断,而没有真实的数据来比较和评估。挑战真的很大。”

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江泽如,作为系研究生会的主席,参加了前沿交叉学科研究所举办的学生防疫与控制视频研讨会

。在这种背景下,头脑风暴的讨论过程尤为重要。不确定的讨论已经成为一种普遍现象,这也使得工作强度变得不同寻常。江泽如笑着说,“怕醒来看到导师的消息:‘半小时后开会。"“

正面临许多困难。尽管有压力,江泽如对自己的专长和实验室感到非常自豪,因为他可以利用所学知识在疫情期间尽其所能做出贡献,甚至可以为疫情后的经济复苏和相关政策提供建议。

连接到北京大学的虚拟专用网,家里也是一个实验室

。在各种互联网数据中,江泽如对“裁员”搜索指数的变化印象深刻。在流行病期间,对“裁员”一词的搜索越来越受欢迎。“裁员”搜索指数的变化反映了疫情对经济的负面影响。“近年来,‘裁员’搜索指数出现了三次周期性高点,都是a股市场的周期性底部”江泽如解释道与此同时,江泽如还指出,很难获得企业和机构裁员规模的具体数据。该小组正在根据历史招聘数据交叉检查搜索索引的可靠性。

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受疫情期间的条件限制。江泽如和他的许多同学一样,不得不采取“家庭研究”的形式这对江泽如来说是一种全新的体验"没有实验室的氛围,克服熬夜和拖延就更难了."但是计算机和虚拟专用网络是无处不在的实验室。”与此同时,江泽如也感到,家庭关系在长期的相处过程中发生了微妙的变化。“自从我上大学以来,我已经很久没有和父母在一起了。”江泽如说,“虽然不可避免地发生了几次争吵,但与父母的关系还是比较融洽的我妈妈的烹饪技能也有了突飞猛进的提高。昨天早上我吃了妈妈做的草莓酱!“

付出努力,收获感动成长

除了“数据战争”和“流行病”的科研任务外,江泽如还自告奋勇,组织成立了宣传小组,并牵头策划了一系列疫情期间的采访报道在一个特殊时期,通过调查和访谈,学生们的科研和生活故事被发现:一些学习生命科学的学生用他们的专业知识向周围的人传播科学和防疫知识;一些热爱乒乓球的体育天才搭建了一张乒乓球台和家人一起玩;一些留在学校的武汉学生在勺园9楼的里甘面吃饭。

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江泽如提供分享手机聊天截图等小事情,让生活在不同地方的学生感到温暖,有很好的凝聚力效果。毫无疑问,这些任务无形中增加了江泽如的科研压力,但这一特殊经历也深深打动了江泽如。

与此同时,北京大学研究生会外联部部长蒋泽如最近结合微信阅读推出了为期30天的免费阅读卡活动。联合英语学习应用程序启动了一项为期21天的英语学习打卡活动。它为学生的在线学习提供了强有力的帮助。

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“江心,上帝保佑中国期待有一天我们摘下面具,在燕园相见”江泽如最后说道

字卡

蒋泽如,前沿交叉研究所所长,共产党员

2014-2018,华中科技大学电气与电子工程学院电气工程及自动化学士学位

2018至今,该研究生在北京大学前沿交叉学科研究所数据科学(统计)系学习,曾任北京大学前沿交叉学科研究所团委副书记、研究生会主席、北京大学研究生会对外关系部部长。

在2018-2019学年被北京大学前沿跨学科研究所授予“前沿之星”,在2018-2019学年被北京大学授予“优秀学生干部”。

主要研究方向是混合时间序列分析项目经验包括上市公司财务预测、企业财务舞弊的旁证数据分析、海关申报风险评分深度学习模型的建立、某省税源流出情况分析等。

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