对话清华沈阳：新冠大幅压缩矛盾爆发时间，评估未来考虑疫情变数( 三 )

第三个是“新冠复演论” 。新冠疫情以来各种矛盾冲突不断加剧，把原来需要很长时间积累才会爆发的矛盾压缩到短时间内出现。例如，美国的种族主义矛盾大面积激发。历史上， 1929年的大萧条、1960年代的黑人平权运动、2008年的次贷危机等，都能看到在很短的时间内出现了一系列危机。
这说明，传统上的事件线性发展规律，在新冠疫情的背景下不完全适用了。我们要把疫情带来的变量加入到预测模型当中，这样才能对未来有比较有效的判断。

挖掘风险弱信号的边界：尚处研究初期，过早设定边界可能画地为牢

南都：从初步具备一定预测能力，到真正落地应用还有哪些路要走？
沈阳：我第一个想做的是，进一步丰富理论框架、丰满研究范式，这可能要经历很多年。第二个要做的是将理论研究和民生服务工作结合起来，为政府机构、企业、社会团体提供内部咨询服务，如果适合公开发布，也会考虑公开传播。
第三个就是完善我们的风险弱信号大数据平台的整体性。我们团队有各种子平台，包括舆论大数据、情绪大数据、8个语种的大数据等平台，但没有一个单独的风险弱信号发现和预测平台。未来要在这方面发力，进一步提高效率，优化发现和预测模式。
南都：你觉得对风险弱信号的挖掘，其应用边界在哪？
沈阳：作为一门学科，我个人不太喜欢画地为牢。研究早期应当是开放性的，在多个领域尝试应用风险弱信号探索边界在哪。如果过早划定边界，也会限制你的很多灵感。显然，一个高度数据化，真实数据较多的领域可能更为有效。如果一个领域假数据太多，数据污染严重，且难以通过数学模型剔除，我们可能就会放弃。
南都：现在基于公开数据的项目很多，很多企业、个人、政府机构都在做这方面的应用和研究，怎么保证公开数据不被滥用？
沈阳：大数据使用确实需要平衡，既要促进产业发展、促进技术进步，也要保护好产权和隐私权。有的国家对数据过分保护，对隐私权过分强调，带来的问题就是产业发展停滞。不过，我们使用数据时，也要严格限制使用隐私数据，这样才不会发生次生灾害。
南都：在这方面，你的原则是什么呢？
沈阳：我们要在合理、合法、合规的情况下开展工作，要遵循基本的学术伦理。比如，我们做数据分析的时候，不能针对具体的个人分析他的喜好、兴趣、隐私并予以公布，这样是会出问题的。我们需要做数据脱敏、透明化。发布信息时也只针对一个群体，比如研究高校教师在网上的特征，针对某个个体肯定不行。这是一个最基本的逻辑。
南都：从事风险弱信号研究，对团队成员有什么要求吗？
沈阳：我们是一个交叉学科团队，欢迎不同专业方向的成员。我们的博士后中，有社会心理学的，有研究地理信息系统的，也有中文、传播学方向的。我自己还很喜欢法学或历史学的学生，如果有这些人加入，对我们的研究也会有帮助。
我们对历史的理解和别的团队还不太一样，我们把历史也看做是人工智能的大语料库。人类历史发展到现在，通过学习史书中记载的所有内容，可以学习到人类社会运行的基本规则，了解人性最好的时候和最差的时候。人工智能把这些都学习到后，就可以针对性的做预测。
南都：有观点认为，跨学科做预测的话，其可靠性是存在疑问的，你怎么看？
沈阳：我觉得可靠性确实有疑问，但学术研究就是要在多元思路中碰撞。最上层的研究成果肯定是真理：有发现、有结论、有事实、有观点、有数据、有工具，所有东西都是对的。
但我们不可能每次都做到最好，那次好的研究就可能存在一些谬误，但基本结论是对的。甚至我们的研究方法、思路还有创新，也可以给别人借鉴和启发。
第三种情况就更差一些，我的方法有问题，结论也有问题，但研究中也可能有可取之点。只要严格按照学术规范，没有故意造假，我觉得至少是可以供他人借鉴的。
学术研究要较真也要包容。你能指出他的错误时，一般来说他往往也有改正的机会。比如我们从传播学的角度研究疫情，我们可以组成一个跨学科团队，让传染病学的人员参与进来。舆论如何影响人的行为？社交媒体的信息如何影响我们戴口罩？戴口罩又会如何影响病毒传播？其实这些是高度关联的。

南都采访人员宋承翰发自北京
编辑：程姝雯