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“大数据与人口研究”学术研讨会在沪举行

作者:刘舒来源:人口大数据与公共治理研究所发布时间:2017-12-18

12月8日,由复旦大学人口与发展政策研究中心和中国人民大学《人口研究》编辑部共同主办、复旦大学人口大数据与公共治理研究所承办的“大数据与人口研究”学术研讨会在沪举行。本次会议围绕大数据技术与人口研究相结合的理论、方法、技术及应用等展开学术研讨,旨在推动大数据时代背景下人口研究方法的创新。来自中国社会科学院、国家卫生计生委,以及复旦大学、中国人民大学、浙江大学、南京大学、南开大学、同济大学、中山大学、西安交通大学、四川大学、云南大学等高校的50余位专家学者和研究生出席会议。

复旦大学人口与发展政策研究中心主任、教授彭希哲在致辞中展示了复旦大学人口大数据和公共治理研究所的基本情况。他表示,大数据具有跨越学科边界的特质,希望此次研讨会能够提供跨界交流的机会,从而推进人口研究发展。

本次会议由四场研讨组成,专家学者们围绕大数据和人口研究主题开展了共计18项学术报告。第一场研讨由复旦大学人口与发展政策研究中心副教授朱勤主持。结合目前人口大数据研究现况和存在的问题,中国社会科学院研究员王广州发表了题为《大数据时代中国人口科学的定位与发展》的主旨演讲。浙江大学公共管理学院教授、人口与发展研究所执行所长米红则利用联合国人口司六百余个城市的大数据进行对比,分析了青岛在国际城市发展过程中的发展速度与发展前景。针对当下大数据开放与共享存在的问题,复旦大学国际关系与公共事务学院副教授郑磊从公共管理的角度分析了政府在研究数据开放的政策,以及政府管理层面应如何作为。复旦大学图书馆副馆长、副研究员张计龙的报告则重点关注上海市人口数据研究中心,探讨其在人口大数据开放共享方面的研究与实践。

第二场研讨由中国人民大学人口与发展研究中心教授、《人口研究》编辑部常务副主编陈卫主持,主要围绕大数据在人口学研究中的具体应用展开讨论。基于手机数据,同济大学教授王德的报告对在场人口短周期动态进行分析,拓展了人口学应用于城市快速应变研究领域的可能。国家卫计委流动人口服务中心信息服务处处长王博与复旦大学社会发展与公共政策学院副教授张伊娜的报告,分别利用互联网大数据和POS机刷卡数据分析了人口流动问题。河北师范大学数学与信息科学学院教授郭瑞强的报告则从亲属关系网络的构建入手,研究全员人口数据库的家庭结构匹配问题,展示了人口数据分析的新视角。针对大数据在人口研究中的具体应用,中国人民大学中国调查与数据中心讲师李丁从数据拼接的角度提出了自己的见解,认为数据拼接是大数据应用的关键,宏观层面拼接并不会涉及到隐私问题,并进一步呼吁,相关部门应开放公共性的统计单元汇总数据,方便学界共同研究应用。

第三场研讨由浙江大学公共管理学院教授、人口与发展研究所执行所长米红主持,重点关注大数据在医疗、健康以及养老领域的应用。复旦大学生物医学研究院教授刘雷和东华大学计算机科学与技术学院副教授陈德华的报告,分别从精准医学和疾病预测角度介绍了大数据在临床医学的应用。而在与人口学紧密相关的社会保障领域,南开大学周恩来政府管理学院讲师胡雯介绍了运用logistic回归和机器学习方法预测老年人健康状况所存在的差异。复旦大学人口与发展政策研究中心博士后王雪辉的报告则运用LDA模型对老龄政策文本进行了文本分析,进而从宏观上把握国家老龄政策的基本特点及政策变迁趋势。复旦大学人口与发展政策研究中心副教授朱勤介绍了如何在社区层面构建共享微观人口数据的养老服务数据平台,分享了养老大数据挖掘分析的构想。

第四场研讨由复旦大学人口与发展政策研究中心副教授胡湛主持。首都经贸大学副教授吴康介绍了如何运用人口数据切入城市发展和城镇化的研究。四川大学社会发展与西部开发研究院讲师腾格尔的报告则介绍了如何应用动态聚类分析方法分析虚拟空间下的社会网络,以及该方法在人口学研究方面的应用前景。中国矿业大学环境与测绘学院的研究生胡苗苗报告了基于第六次人口普查数据探讨省际人口迁入的影响因素的研究,复旦大学图书馆副研究员殷沈琴则分别从为什么、怎么做以及感悟思考三个方面介绍了全国流动人口动态监测数据开放共享的实践。

会议尾声,中国人民大学人口与发展研究中心教授、《人口研究》编辑部常务副主编陈卫进行总结发言。本次研讨会是第一次全国范围内组织的以大数据与人口研究为主题的会议,陈卫在此基础上提出了两点需要进一步思考的问题:其一,在进行大数据研究时,应对数据来源、范围、质量等各方面加以评估,以证明数据在样本的覆盖及结构上是否具有代表性,是否适用于所做的研究;其二,目前人口大数据的应用主要集中于人口经济社会的行为分析,可以进一步将其扩展至生育、死亡、婚姻等传统领域。

此次学术研讨会为期一天,内容丰富。每场研讨会的提问与评论环节,与会者均积极对专家报告发表评论,并就疑问或争议之处展开学术讨论,收获颇丰,也对人口研究的方法创新起到了积极推动作用。

 

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