报 告 人：许小可  教授

大连民族大学信息与通信工程学院

报告时间：11月5日（周四）9:00～10:30

报告地点：腾讯会议 ID: 134 715 709

邀 请 人：王冰 教授

报告摘要：

新型冠状肺炎疫情在武汉爆发后，在极短时间内蔓延到全国以及海外地区，武汉的人口外流情况对疫情在其他地区的传播产生重要影响。根据人口流出分布，现有研究发现可以提前预测COVID-19感染在中国的发生频率和地理位置，并能在疫情早期发现潜在传播风险较高的城市。本研究发现仅基于人口流出的的单一因素来评估COVID-19在不同地区的传染风险是不充分的，城市人口、GDP、到武汉距离也是重要的影响因素。由于武汉到省内城市和省外城市的交通方式不同，这些因素对于疫情爆发的影响出现了统计学上的辛普森悖论(Simpson's Paradox)。基于网络科学统计量对全国交通网络的分析可以更全面理解城市疫情爆发的相互依赖性，帮助决策者进行快速准确的城市风险评估，规划有限资源的合理分配，同时也可分析中国经济受新冠疫情的影响和恢复情况。

报告人简介:

许小可，教授，大连民族大学数据科学与大数据技术学科方向负责人。主要研究方向为：社交网络大数据，数据可视化、计算传播学等。先后主持国家自然科学项目基金项目3项，已在Science、Nature Human BehBaviour、PNAS、Clinical Infectious Diseases、Emerging Infectious Diseases等知名期刊发表学术论文50余篇，SCI他引过千次，H指数为16。个人学术专著《网络零模型构造及应用》，获国家科学技术学术著作出版基金资助。先后入选“辽宁省高等学校创新人才支持计划”，国家民委“领军人才”、辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才、辽宁省“百千万人才工程”等人才项目。