6月18日，“社会调查与应用”系列讲座第9期，调查中心邀请了中国数据研究所（China Data Institute）所长鲍曙明担任主讲人，与线上会议间的师生以新冠病毒疫情这一世纪性事件为例，探讨了如何建立突发事件的快速数据响应机制，包括研究资源的整合、研究数据的收集处理集成与共享、研究数据的应用、研究团队的培训以及研究成果的推广等方面的内容。

讲座主题

主讲人鲍曙明，博士毕业于美国克莱门森大学，目前担任中国数据研究所所长、哈佛大学中国数据实验室项目指导，主要研究领域包括区域经济、空间统计、统计与地理信息服务等。

鲍曙明开篇指出部分国家关于新冠疫情的统计数据更多的是依靠民间组织或者学术机构自发统计和公布的，这些数据信息来源分散，传播周期短，统计标准不一致，并且随着时间推移和检测标准的变化而出现数据断裂，具有离散化、差异化、断裂化、短期化等特征。

全球新冠肺炎实时疫情地图

而新冠肺炎的疫情研究以及后续发展趋势的推测需要更为集成化、标准化、空间化、长期化的数据作为研究支撑，“新冠病毒数据资源与全球研究”项目应需求而发起。

随后，鲍曙明介绍了“新冠病毒数据资源与全球研究”项目的疫情数据来源、质量控制方式、主要数据集等核心内容，并以中国的病例数据、人口迁徙数据、确诊病患轨迹数据等为例，简要分析了目前公开的部分疫情数据是如何收集、加工、集成、共享，点明这些数据的研究价值以及不足之处。

疫情数据来源

从理论到实践，在讲座后半段鲍曙明着重以中美疫情数据为例，带着师生解读疫情数据，细述数据所反映的客观特征、规律，演示疫情数据的实际应用及可能研究方向。

鲍曙明对中美疫情数据解读

讲座最后，鲍曙明强调疫情研究应该是可复制、可重复、可扩展的，因此需要搭建数据共享平台，注重数据扩展、数据规范、数据应用、数据培训，推动疫情研究的深化与合作。

讲座课件