2020年4月，一项关于新冠疫情变化与复工复产的研究登上了《柳叶刀》子刊EClinical Medicine。该研究将不同年龄人群划为7类，刻画了他们在家庭、学校、工作场合等情景下的接触模式，并据此分析出新冠病毒如何传播，用数量方法给出了疫情期间复工复产的多种模型。
领衔这项研究的作者之一，是中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心（下称中心）主任石勇。在他看来，“数据模型是有生命力的。数据挖掘的结果是粗糙知识，进一步过滤叫智能知识，智能知识的发现比数据挖掘的结果更重要”。
石勇认为，传统传染病模型预测相对固定，将之与大数据结合、演算，就能发现病毒传播的端倪，并据此预测潜在风险。2020年2月7日完成武汉的城市模型后，团队又选取了北京、深圳等5个城市，根据各个城市经济发展的预期值进行实证分析，模拟出不同城市疫情防控强度与复工复产方案间的利弊关系。
结果显示，利用不同模型，决策者可根据当地防控工作和复工计划预测出相应疾病传播风险，得到城市长期经济发展的基本判断，为疫情防控与科学决策提供了有力支撑。
回看这项研究，石勇等人之所以能在疫情早期迅速发布相关研究模型，有赖于长期与合作伙伴保持的密切联络。
“我们可以把很多学科在短时间内集合到一起。”石勇表示。他所在的中心作为交叉学科单位，招生范围包括计算机、管理、数学、生物医学PG平台 电子等专业，“只要把这些学生匹配起来，可以发挥很大的科研能动性”。
团队研究生张林姿告诉《中国科学报》，由于疫情，在无法与国内合作者面对面交流的情况下，石勇每天会专门留出几小时用于交流工作、推动进展。
“据说牛顿就是在瘟疫封闭期间发现了万有引力，所以不要焦虑，这是很好的沉淀自己的时间。”石勇对学生如是说。
那段日子里，石勇也在思考中心的过去和下一个十年。2004年正式成立以来，中心一直在为国家宏观经济发展提供决策依据。
2010年，全国个人信用评分系统问世，该项工作由石勇团队与中国人民银行征信局和征信中心联合完成，这项系统对中国人的日常商业银行经济活动产生了重大影响。最近，石勇正带领团队与中国金融期货交易所合作，对太字节级别体量的交易数据进行分析，预测金融期货的变化及可能产生的影响。
这些年来，石勇一直强调异构数据、非结构化数据的概念。当下，让大量“有噪声”的随机数据沉淀下来，实现数据挖掘最优化，仍然是他的工作目标：“当针掉到海里，你要知道针可能掉到哪里去。”
“只有高质量的数据才能产生更好的结果。”石勇再次强调。因为在这方面的工作，他成为首届成思危基金会优秀科研成果奖获得者。
石勇的团队每周举行一次讨论，大家围桌而坐，讨论与数据挖掘有关的国际最前沿研究。团队成员李彪告诉《中国科学报》，讨论班的目的很简单：让大家一直跟着领域的前沿走。因为讨论班的学术氛围太好，以至于已经毕业甚至毕业多年的学生也愿意专门抽出时间参加。
这样的氛围与石勇本人的行事风格不无关联。在李彪等年轻后辈的眼中，石勇始终是一位简单、纯粹的学者。已过耳顺之年的他仍在不断学习，对新鲜事物保持关注，但他永远衣着朴素——深蓝色的夹克和登山鞋穿了多年，公文包磨破了却想不起来换。
“做科研不为搞多大名堂、创造多大利益。”李彪表示，这样的言传身教影响了每一位加入团队的后辈。石勇尊重每个人的想法，“但你必须踏踏实实地去做”。李彪说。
为了让学生更早接触数据科学，石勇面向中国科学院大学的研究生开设了《多元统计分析与机器学习》这门课程，介绍数据科学研究中用到的各种方法。
曾任课程助教的李彪还记得，这堂从不点名的课有40多人选修，但每次都有60多人坐在教室，直到课程结束。“一学期上完，每个人都相当于完成了一个小规模的机器学习项目。”李彪说。
在石勇看来，算法“都是人写出来的”，“一点都不神秘”。高精度的算法只有配上准确的数据，得到的结果才会更理想。他坚信，“把大数据弄清楚，可以把各个方面的工作往前推进”。(任芳言)
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