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西南交通大學??經濟管理學院2017級碩士研究生袁韻在導師指導下與國內外多名教授共同合作研究，于倫敦時間2020年4月29日在國際頂級期刊《自然》（Nature）在線發表論文《人口流動驅動新冠肺炎疫情在全國的時空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。該論文構建了“人口流動-風險源模型”，模型能利用有關人口流動的匿名整合數據準確預測新冠肺炎疫情的擴散時間和地域分布，便于決策者進行有效地風險評估和資源分配。在開發該模型時，研究人員基于匿名移動電話位移數據，對在2020年1月1日至1月24日期間武漢流出或途經武漢的11478484人次進行了分析，這些人口遷移至全國31個省的296個地級市。他們的研究顯示，湖北省的封城舉措是非常正確的，它能及時控制傳染源的傳播，有效降低了各地疫情的風險。此外，研究人員發現，根據2020年2月19日武漢外流人口的分布，能夠準確預測到全國新冠病毒感染者的相關頻率和地理位置分布。此外，通過“人口流動-風險源模型”衍生出的一個疫情發展的基準趨勢和一個指數，可以用來評估隨著時間的推移不同地區新冠病毒傳播的風險。與大多數流行病學預測模型不同的是，他們團隊構建的模型基于人口的實際流動情況來預測疫情的地域分布和傳播趨勢。對于新冠肺炎疫情，該模型至少提前一周預測了全國范圍內的病例感染情況和地理分布。團隊的研究結果能夠對各地疫情風險的大小進行預警，并探測出社區傳播嚴重的地區，在疫情發展的早期為相關部門提供決策依據，以便其能夠及時采取應急措施。論文作者在摘要中提到，任何國家的決策者都可以使用這種方法，利用現有的人口流動數據進行快速而準確的風險評估，并在疫情爆發之前規劃有限的資源分配。本文的作者之一，美國耶魯大學教授尼古拉斯·克里斯塔斯基稱：“這項研究結果揭示了中國有關新冠病毒案例報告的準確性，從不同來源獲得的完全不同的信息（移動通信顯示的人口流動）可以很好地預測病例數，這符合流行病學的預期（至少在2月19日之前）。”該項研究發布后，國際上有BBC等30多個新聞媒體報道，國內媒體也有許多報道，其中，央視國際電視CGTN、中國日報、中國科學報、環球時報、文匯報、中新網等政府官方媒體都強調了這項研究對于疫情防控的重要意義。除了文章本身的學術貢獻之外，該項研究也表明，中國的疫情研究是國際合作并且是公開透明的：論文于2020年2月18日提交至世界權威學術期刊《自然》并傳遞給相關的國際機構，第一時間與世界分享了我國抗擊疫情的經驗。此外，通過論文可以看出，我國武漢以外的疫情數據是有時空規律的，與第三方的手機流動性數據完全契合，以學術證據反駁了國際上的某些謠言和誹謗。

上海交通大學公共衛生學院蔡泳團隊和上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院張欣欣團隊合作完成了一項最新研究結果，分階段估計了武漢市的新型冠狀病毒感染的流行趨勢，并提出在各項防控措施的有序開展下，二月下旬疫情有望得到有效控制。該研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 該研究采用了在學界較為認可的傳染病動力學SEIR模型（Susceptible，Exposed，Infectious and Removed model；SEIR model），這是一種常用于對病毒流行趨勢進行分析的模型，其參數包括感染者（S）-暴露者（E）-感染者（I）-康復者（R）、傳播率、感染率、治愈率、基本再生數（R0）和有效再生數（Rt）等。 研究表明面對疫情的發生，中國采取的措施，特別是1月23日做出的武漢“封城”等斷然決定，是非常有效的，這一決定和后續的一系列措施從根本上改變了疫情演變的格局。通過四個階段的多階段模型擬合，研究最終計算得到武漢地區感染人數可能在2月下旬出現流行高峰和拐點（兩種不同暴露者E與感染者I的比例估計），高峰感染人數估計為55869-84520人。估計感染人數指的是模型中在某一時刻現存的感染人數，這些估值中包括了有明顯癥狀的患者和潛在的無癥狀或癥狀很輕的感染者。 

2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判，該預測與鐘南山院士的判斷互相印證。雖然預測結果的準確度得到驗證，課題組團隊并沒有因此松懈，而是不斷根據最新的數據變化調整參數、優化擬合結果，同時積極聯絡政府相關科技、數據信息等部門，讓預測結果成為施策者有力的決策參考。2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判。

南京工業大學計算機科學與技術學院史本云教授團隊聯合香港浸會大學計算機科學系與中國疾病預防控制中心寄生蟲病預防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監控聯合實驗室，及時搜集疫情相關信息，追蹤相關數據，運用多源異構數據驅動的傳染病學模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發源地）、北京、天津（京津冀地區）、深圳（粵港澳大灣區）、杭州和蘇州（長三角經濟區）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預判，精準評估了不同復工場景下的疫情風險和經濟損失。該研究針對新冠肺炎疫情發展期、控制期和恢復期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內不同年齡段的人口分布和不同人群（如學生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設計了居家場所、學校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結合城市間的人口流動數據，構建了數據驅動的傳染病動力學模型，對不同城市不同干預手段下的疫情走勢進行了評估。在此基礎上，研究人員結合不同城市的GDP增長預期和產業結構，基于對未來數日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復正常生產提出了若干建議并進行了相應的經濟損失評估。據悉，該研究成果和建議已經通過國務院參事提交國家相關部門。

目前北京理工大學基于神經網絡的智能無人機疫情預警監控系統主要由無人機平臺、光電載荷、喊話系統和地面控制及圖像處理平臺組成。 該智能無人機疫情預警監控系統能夠自動監控廣場、公路、小區等各類環境中的人群，檢測人員聚集情況，利用紅外熱成像技術實時獲取人員體溫情況，實現在非接觸情況下對疑似高危人員的快速區分，并快速形成疫情人員相關數據，還可以提供數據接口，供大數據系統進行分析。該智能無人機疫情預警監控系統可同時提供監控人員及被監控人員交互通道，通過喊話系統，監控人員可以隨時疏導或制止被監控人員的異常行為，為疫情監控和預警提供了更為清晰和直接的手段方式。

2019年底湖北省武漢市的新型冠狀病毒肺炎（簡稱“新冠肺炎”）疫情暴發以來，各高校科研院所除了源源不斷派出醫療隊以及進行醫學類科研項目外,也紛紛在各自學術領域攻堅拔寨，以期盡快將研究成果轉化為戰“疫”力量。我校大數據與智能決策研究中心郭崇慧教授研究團隊憑借自身優勢，利用大數據手段，第一時間對新型冠狀病毒肺炎疫情情況進行了分析研究，希望助力遼寧地區打贏此次疫情防控阻擊戰。郭崇慧教授研究團隊首先基于遼寧省2020年1月22日至2月20日期間公開報導的121例新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）官方報導的實際數據，通過對每日新增及累計確診患者數目、患者性別年齡分布、患者武漢旅行史和接觸史分析、患者家族聚集性網絡分析、病毒潛伏期和患者由暴露到患病的轉移情況進行了疫情統計分析，以期為遼寧省積極應對疫情提供依據和參考。截至2020年2月20日24時，根據遼寧省衛生健康委員會公布的數據顯示，遼寧省累計報告新型冠狀病毒肺炎確診病例121例，治愈出院61例，死亡1例。121例確診病例中，沈陽市28例、大連市19例、鞍山市4例、本溪市3例、丹東市7例、錦州市12例、營口市1例、阜新市8例、遼陽市3例、鐵嶺市7例、朝陽市6例、盤錦市11例、葫蘆島市12例。遼寧省新型冠狀病毒肺炎疫情分布如下圖1所示。1 確診病例時間序列分析自1月22日至2月20日24時期間，遼寧省每日增加及累計確診患者數量如下圖2-圖4所示。由圖可知，遼寧省每日新增確診患者數量在1月31日達到峰值，隨后整體呈現下降趨勢，由于每日新增患者數量較31日下降，累計確診患者數量走勢圖逐漸趨于平緩，從圖3可以看出目前全省新增確診患者數量呈現減少趨勢，截至2月20日已連續四天無新增確診患者。該現象表明自新型冠狀病毒爆發以來，遼寧省采取的阻斷交通、隔離、加強提高居民意識等積極防控手段取得了良好的成效。2確診病例性別及年齡分布根據遼寧省各地區衛健委公布的患者信息，統計得到患者性別和年齡數據。其中，性別數據中沈陽市2例病例無相關信息；年齡數據中沈陽市2例、朝陽市1例、盤錦市5例無相關信息，剔除缺失數據得到下圖5-圖7統計結果。在遼寧省確診病例中，男性整體占比54%，女性占比46%，男性比例偏高。從各地區來看，沈陽、大連、錦州、葫蘆島患者數目居于省前四名，在這四個地區中，沈陽、大連、葫蘆島男性比例大于女性，錦州男女比例相同，男性患者較多可能由于其活動范圍廣所致。同時，沈陽、大連、錦州、葫蘆島等大城市人員流動性較大，有較大的感染風險，是確診患者數量相對較多的一個原因。患者年齡基本呈正態分布。其中，21歲-60歲區間患者數目占比78.2%，該部分患者活動能力較強，有強烈的社交需求，外出務工、求學或旅游等活動均增加了感染風險。患者人數在31歲-40歲區間最多，是感染的重點人群，此年齡范圍居民建議著重加強防護。 3 確診病例武漢旅行史及接觸史分析根據患者是否有武漢（湖北）旅行史和確診病例（或武漢人員）接觸史，將患者分為四類：有武漢旅行史（無接觸史）、無武漢旅行史（無接觸史）、有確診患者接觸史（有旅行史）和無武漢旅行史有接觸史，統計得到相關數據。對于已公布但未詳細說明是否有武漢（湖北）旅行史的患者將其認定為無武漢旅行史人員，剔除沈陽市未披露信息的病例28，統計得到14地區確診病例分類。 目前，121名確診患者中120名披露了相關信息，確診患者出行方式涉及私家車、火車、出租車、飛機、擺渡車。其中55名存在武漢旅行史，65名存在接觸史。下面分別分析有武漢旅行史和有接觸史的確診患者與當前各地區確診人數的關系，建立線性回歸方程，計算相關系數從而分析相關性，用于指導實踐。 圖9（a）擬合直線方程為y = 1.7386x + 1.6169，x為各地區確診人員中有武漢旅行史人數，y為各地區當前確診人數，相關系數為0.8587，二者呈現相關性，說明有武漢旅行史是影響患者患病的一個因素。圖中數據顯示大連市當前確診人數與有武漢市旅行史人數比值最大，說明大連市對排查有無武漢返鄉或接觸人員采取了較大的力度并使患者及時得到醫治。圖9（b）擬合直線方程為y = 1.6737x + 0.8007，x為各地區確診人員中有接觸史的人數，y為各地區當前確診人數，皮爾遜相關系數為0.9099，二者呈現較高相關性。結果表明有接觸史的人更容易患病，官方報告的病例中確診患者多傾向于其他已確診患者的朋友、親屬等與其有密切接觸的人，與統計結果相一致。因此，分析結果表明：人群聚集、與他人接觸會增加患病的風險，居家隔離可以降低風險。4 確診人員場所聚集性及家族聚集性網絡分析截至2月20日，遼寧省已成立沈陽、大連、錦州三個省集中救治中心，分別依托于沈陽市第六人民醫院、大連市第六人民醫院和錦州市傳染病院，其中，沈陽救治中心覆蓋沈陽、鞍山、撫順、本溪、阜新、遼陽、鐵嶺、盤錦等8市；大連救治中心覆蓋大連、丹東、營口等3市；錦州救治中心覆蓋錦州、朝陽、葫蘆島等3市。分析已確診患者之間的親屬或朋友關系、患者在醫院的就診情況以及患者在醫院間的轉院情況得到如下圖10所示的網絡圖。圖10中節點分別表示患者（紅色）和醫院（藍色）。醫院間的連接關系表示患者的轉院情況，患者與醫院間的指向關系表示患者的就診情況，患者之間的連接關系表示親屬或朋友關系。圖中節點大小與醫院接診人數或與確診患者有親屬（朋友）關系的人數成正比。醫院治療患者人數（度）=醫院接診人數+轉至此醫院的患者人數，患者的度=與該患者有關的確診人數（親屬或朋友）+就診醫院數目。醫院間可能存在多個患者轉院，兩醫院間邊的粗細與轉院的患者數目成正比，根據轉移的患者數量將權重設定為相應的數值，其余權重默認為1。在患者轉院關系中，依據國家提出的“四集中”工作原則，患者在本地確診后多轉院至省集中救治中心治療。依據官方公布的數據可以明確知道患者在地區內部的轉院情況以及各地區轉移至省集中救治中心的患者數目，但是無法建立具體病例及其就診醫院與省集中救治中心的轉院關系。因此，圖10建立的聚集性網絡時對各地區醫院向省集中救治中心轉移患者的情況不做分析。圖10聚集性網絡分析結果表明：在本地的確診患者救治中，鞍山市“臺安縣恩良醫院”和“鞍山市傳染病醫院”間患者轉院次數最多，對應圖中邊最粗；由圖中確診患者間連接關系可以看出此次傳染病存在明顯的聚集特點，多地區確診患者之間多存在親屬或朋友關系，其中，鞍山市和盤錦市的確診患者具有親屬關系，出現跨地區感染的情況，具體為鞍山市病例2、病例3為夫妻關系，盤錦市病例9、病例10為夫妻關系且為鞍山市病例2、3的兒子兒媳，盤錦市病例10為病例9、10的兒子。除上述在遼寧省內跨地區感染的情況外，其余均為地區內部感染，說明政府在患者確診后其密切接觸人員及時隔離和交通管控等方面取得了很好的效果。從圖10中分別抽取出沈陽市、大連市的數據，得到圖11沈陽市、大連市確診患者聚集性網絡分析圖。其中，大連市確診病例3、4、5、6、8、9、10、11、18病例信息顯示收治于“某定點醫院”。根據“四集中”工作原則，省集中救治大連中心覆蓋范圍的患者轉院至大連市第六醫院集中救治，因此，數據分析時將大連市收治于“某定點醫院”的患者確定為大連市第六人民醫院就診患者。沈陽市和大連市是遼寧省規模較大的地區，確診患者人數居于全省第一、二名。圖11分析結果顯示，沈陽市沈陽第六人民醫院首次收治患者數目最多，其次為中國醫科大學附屬第一醫院，患者就診后共發生三次轉院；確診患者中具有親屬（或朋友）關系的病例為：確診病例6、7、8，確診病例18、19、20，確診病例4、5、9，確診病例16、17，確診病例24、15。大連市第六人民醫院收治患者數目最多，其次為大連醫科大學附屬第一醫院，確診患者中具有親屬（或朋友）關系的病例為：確診病例3、5、8，確診病例6、9、10、12，確診病例7、11，確診病例17、18、19。沈陽市和大連市新冠肺炎的傳播均表現出家族聚集性的特點，印證了其有人傳人的特性，這提示我們疫情期間減少聚集，一旦家庭成員或所接觸人員發生病情，自身應及時隔離，提高防范意識。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上，除去轉院至省集中救治中心的患者，我們分析各地區醫院接診患者人數，得到圖12所示結果。圖12分析結果表明沈陽市第六人民醫院、盤錦市傳染病醫院和大連市第六人民醫院收治患者人數最多，其次為中國醫科大學附屬第一醫院、葫蘆島市中心醫院和大連醫科大學附屬第一醫院，沈陽市和大連市收治患者數量整體較多。在資源調配上，除了將資源分配至省集中救治中心外，還需關注各地區患者確診及其初步治療的醫院，做到資源有效配置。 5 確診病例潛伏期分布病毒潛伏期是指從病原體侵入人體到最初出現臨床癥狀的一段時期。根據國家公布的信息顯示，新型冠狀病毒的潛伏期為14天。隨著新型冠狀病毒有潛伏期感染、無癥狀感染等情況，我們難以準確得到新型冠狀病毒的潛伏期。本文假定將患者到達武漢（或返程）時間、與有武漢旅行史人員接觸時間、與所接觸確診患者的首次接觸時間確診時間均定義為“病原體侵入人體的時間”，取三者最早者，應用該時間多存在誤差；將患者發病時間確定為出現臨床癥狀的時間，二者之間的時間間隔定為病毒潛伏期。同時去除潛伏期大于14天及無相關信息披露的患者，得到86例患者數據，分析結果如表1和圖13、圖14所示。 遼寧省有數據可查的86例確診患者中，病毒潛伏期均值為7.767天，潛伏期大于等于8天的患者人數為48人，占比55.8%。患者出臨床反映的時間是確定的，但是感染病毒的時間是不確定的，用患者到達武漢（或返程）時間、與有武漢旅行史人員接觸時間、與所接觸確診患者的首次接觸時間確診時間定義為感染時間會使統計的潛伏期大于實際潛伏期，使得分析結果偏大。 圖14為患者1月9日至2月20日期間轉入轉出人數分布，轉入對應患者出現臨床癥狀，轉出對應于暴露，即患者到達武漢、與有武漢旅行史人員接觸或與確診患者首次接觸的時間。圖14數據表明在1月25日前有臨床癥狀患者占比低于暴露患者，之后這些潛伏期人員逐漸出現臨床癥狀，疾病爆發，確診人員數目逐漸增加。若及時采取有效的手段控制疫情傳播，則1月27日之后幾乎不再有人員處于潛伏期，這時前期潛伏期患者逐漸發病，這批確診患者若同時采取有效的醫療手段得到治療，則疫情傳播會逐漸被控制。 圖15為截至2月20日確診患者由暴露到患病人數轉移網絡分析圖，圖中節點為日期，節點大小與當日暴露和有臨床癥狀的患者之和成正比，節點間指向關系為患者由暴露轉移到患病的時間間隔，圖15結果顯示1月19日至1月24日期間人數最多，暴露和患病人數之和隨時間呈現先增加后減少的趨勢。遼寧省新型冠狀病毒肺炎自2月17日以來，已連續四天無新增確診患者，疫情形勢出現積極變化，防控工作取得積極成效。自疫情爆發以來，全省社會經濟活動停滯，連續四天無新增確診患者的態勢為盡快恢復遼寧省社會經濟秩序提供了支持。只想著為抗“疫”阻擊戰貢獻力量，郭崇慧教授說，這是關于遼寧省疫情的最新數據描述性分析結果，希冀會對相關部門決策起支持作用！我們后續預測性分析和指導性分析還會持續研究！

一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 楊夕蕓 外國語學院/英語 2018.9/2022.6 201831131114 堯玉梅 外國語學院/英語 2018.9/2022.6 201831131129 張文馨 外國語學院/英語 2018.9/2022.6 201831131205 謝烯 外國語學院/英語 2018.9/2022.6 201831131418 袁倩文 外國語學院/俄語 2018.9/2022.6 201831132127 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 孫德剛 外國語學院/勘查技術與工程 副教授 思想政治教育 陳思 外國語學院/英語 講師 語言學、翻譯 四、項目簡介 在新媒體時代，人們可快速地通過互聯網等通訊設備了解同一事件的發生，然而各國媒體報道也是有所異同。自2019新型冠狀病毒疫情發生以來，中國人民在黨和政府的領導下，眾志成城，艱苦奮戰，取得了不容抹殺的抗疫成績。而一些西方媒體卻肆意對中國抗疫真相歪曲和解讀，對中國抗疫形象造成了惡劣的影響。因此對西方媒體涉華疫情報道的具體表現和行為動機進行深入研究具有其必要性。本項目就西方主流媒體涉華疫情報道自建語料庫，通過定量和定性的方法對所收集語料庫進行深入分析和研究，并且得出結論以及應對策略，這對于維護中國抗疫真相、建構中國抗疫話語、對外講好中國抗疫故事，具有重要的理論價值和實踐意義。

在敘事話語的研究視角下分析我國媒體的國際報道現狀，結合輿論學探討輿論引導的作用與效果，具體上運用文本分析法總結我國媒體報道的特點與趨勢，并進一步提出增強輿論引導效果的建議。

本項目著眼于“后疫情時代”大學生心理健康問題，立足于疫情后期武漢各高校大學生心理狀況，以社會學與心理學的理論視角，采用經驗研究與統計分析相結合的方法進行研究。

2020年新冠肺炎疫情的暴發中斷了我國線下校內和校外教育的供給，對我國體制內外的教育體系產生了重大影響。疫情期間和后疫情時代“互聯網+教育”行業發展面臨哪些突出問題，有何突出需求？