摘要

新冠疫情颠覆了我们的社会，改变了我们日常生活的方方面面——从我们工作和互动的方式，到购买食品和上学的方式。在这次演讲中，我将呈现一系列研究，量化我们的行为、移动模式和社交网络如何塑造并受到 COVID-19 的影响。利用代表数十亿人的全球数据集，我将展示多种因素如何相互作用来构建疫情的进程。然后，通过将流行病学的数学与生态学的经典理论联系起来，我将概述一种防止未来疫情爆发演变成大流行的策略。最后，借鉴从 COVID-19 中学到的经验，我将讨论如何在高分辨率数据的伦理和隐私考虑与其在应对疫情中的关键作用之间取得平衡。

讲者介绍

Samuel V. Scarpino，博士，是东北大学人工智能与生命科学主任，健康和计算机科学实践教授。他在东北大学实验性人工智能研究所和网络科学研究所担任职务。由于他对复杂系统科学的贡献，他于2017年被任命为ISI基金会会士，2020年成为圣菲研究所外部教授，2021年成为佛蒙特复杂系统中心外部教师。在加入东北大学之前，Scarpino曾任洛克菲勒基金会病原体监测副总裁，Dharma Platform首席战略官（一家社会影响科技初创公司），并共同创立了一个名为Global.health的数据科学倡议，得到了谷歌和洛克菲勇基金会的支持。Scarpino的研究发表在《自然》《科学》《柳叶刀全球健康》《自然医学》《PNAS》《临床传染病》和《自然物理学》等期刊上。《纽约时报》《连线》《波士顿环球报》《国家地理》和许多其他媒体都报道了他的工作。他于2013年从德克萨斯大学奥斯汀分校获得博士学位，并于2013年至2016年担任圣菲研究所Omidyar研究员。

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