突如其來的新冠病毒打亂了不少師生的行程計劃和學習計劃，與此同時，無數人告別了家人，走向了“前線”。這場戰役不僅僅屬於醫療工作者，大數據和人工智能在這次防疫戰中，對可視化的疫情監控、輿情數據關係挖掘、尋求疫情規律等，起到了舉足輕重的作用，為全國的疫情指揮決策、精準防控提供了智能化支撐。
陳庭貴是浙江工商大學統計與數學學院的一名教師，即便宅在家中，也靈感倍出。他用統計學專業知識指導研究生探討本次疫情防控事件中出現的公共輿情的演化趨勢，期望以此指導應急救援策略的制定，並進行了相關研究。這幾天，這篇名為《社會偏好視角下基於個體收益的公共輿情極化》的論文，還登上了環境研究與公共衛生（SSCI）期刊，得到不少學生點贊。
“新型冠狀病毒感染的肺炎疫情牽動著億萬人民的心，這一重大突發公共衛生事件不僅是對我國突發公共衛生事件應急管理機制的一次考驗，也對突發事件期間新聞輿論的正向管理提出了挑戰。”陳庭貴說，在疫情發生之初，接二連三的輿情事件不僅影響了公眾對疫情的理性判斷，就想著能否用自己的專業對社會熱點事件進行統計分析，“時刻關注熱點事件的進展，儘可能收集一手數據，對數據進行情感分析，預測事情演化趨勢。”
於是，他在線上聯繫了學生，大家一拍即合，立馬開啟在線研討。
“大數據、AI系統廣泛應用發揮著越來越重要價值，多個城市都在使用確診患者之前的行動軌跡，排查潛在感染人群。同時，這次事件中爆發的謠言種類繁多，‘殺傷性’各有不同，如喝酒能夠消滅病毒、需要戴多個口罩等。” 陳庭貴和他的研究生應用統計方法，對輿情數據進行關係挖掘，通過引入經濟學中的社會偏好理論，揭示公眾態度極端化現象產生的本質機理，以期對輿論進行合理引導，並指導科學應急救援決策的制定。
考慮到不同主體在應對突發公共衛生事件時所表現出來的不同態度，陳庭貴引入收益函數，即不同主體通過觀點的交互所獲得的各種潛在價值，包括被周圍網民的認可、自身聲望的提升等，用以衡量主體在每次觀點交互過程中的收益，從而分析其下一步的決策行為。
正確輿論導向的目的，就是要凝聚最大力量，眾志成城解決突發事件。雖然是統計學，陳庭貴說，也需要通過仿真實驗分析不同社會偏好，以及不同個體收益等因素，對突發公共衛生事件輿情極端化效果的影響。
來自浙商大經濟統計專業的尹小花今年研一，能參與此次研討很激動。她說，面對新型冠狀病毒肺炎發展極其迅速，城市決策和治理措手不及，需要研究全鏈全源的基於大數據與人工智能技術的疫情傳播預警，預測模型構建和決策，優化新型冠狀病毒感染預防、干預阻斷方案，並對城市重大公共衛生事件提出有效的早期識別和社會治理機制和方案，“不在抗擊疫情的第一線，但我們用所學的知識，為疫情的防控以及最終抗疫的勝利，貢獻自己的一份力量。”
“每個人為打贏這場抗擊疾病的戰役做了自己應該做的事情，做出了應有的貢獻。”陳庭貴說，合理學習與研究，也能讓“疫”變“益”。
面對突發疫情，浙江工商大學執行最嚴格的校園管控措施，“日報告”“零報告”的同時，利用大數據緊急推出“商大雲戰疫——浙江工商大學健康打卡平臺”線上打卡平臺，師生通過登錄學校的微信公眾號，進行每日健康打卡報平安，做到數據全，底數清、情況明。
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