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斯坦福学者找到方法预测黑天鹅事件

2020年8月6日10:54 环球解密

    黑天鹅事件(Black Swan Events‎)指的是出乎预料的大型事件,并对其所在领域引发严重的连锁、甚至颠覆性效应。斯坦福大学最近完成的一项研究,找到一种方法,可以预测这些事件。

    像2001年美国的911袭击事件、2008年全球经济危机,就是这一代人记忆犹新的黑天鹅事件。

    科学家认为,即使是突发事件也是对外在因素,或不同维度和范围内离散事件累积作出的反应,因此也有某种基层普遍的规律可循,只要找到这样的规律,就有可能对突发极端事件作出预测。

    “通过分析三个生态系统下的长期数据,我们发现不同生物种类里面发生的变化,从统计学角度看,在不同的生态系统中是一样的。”近期一份发表在《公共科学图书馆­计算生物学》(PLOS Computational Biology)期刊上研究的作者布雷(Samuel Bray)说,“这意味着存在某种基层规律,可用于预测极端事件。”

    在多年的研究中布雷发现,某一个生物种类的数量将突然意外的大幅增加,超过其它同类,犹如发生黑天鹅事件。于是他和同事想了解这其中是不是有某种规律。

    为了回答他们的疑问,他们需要找到其它生物系统中的黑天鹅事件,而且不仅需要这些事件的细节,发生这种事件的背景环境也很重要。因此,他们选择了已经监测多年的三个生态系统的数据作为研究对象。

    “这些数据必须是长期积累的,因此很难收集,这比完成一个博士学位所需的信息量更大,可是要看到大范围内的变化,这是唯一的办法。”

    他们选择的三份数据包括:波罗的海浮游生物八年的研究,每周测量两次;哈佛大学一片落叶阔叶林内的净碳测量,自1991年起每30分钟收集一次;新西兰海岸藤壶、藻类和贻贝的测量,在过去二十年来每月进行测量。

    之后研究者用一种突发事件理论分析这些数据。这种理论的核心对像雪崩、地震等事件尝试作出解释,认为这些事件都是对外在因素,或不同维度和范围内离散事件作出的反应。

    将这个理论结合这些数据分析后,研究人员开发了一种预测黑天鹅事件的方法。研究者称,这种方法对不同的种类和时间跨度具有灵活性,还能从细节少得多的数据中作出预测,比之前的同类方法复杂很多。

    “现有的方法依赖我们所见对未来进行预测,因此容易错过黑天鹅事件。”斯坦福大学生物工程学助理教授王波(Bo Wang,译音)说:“但是这个新方法不一样,它假设我们只看到世界的一部分,对我们可能错过的事情进行预测,结果显示这极大地提升了预测能力。”

    研究人员将这个方法应用于这三个生态数据集检测它的效果。只使用部分数据,他们准确地预测出了这些系统内发生的极端事件。

    接下来,研究组计划把这个方法推广到其它系统尝试预测黑天鹅事件,比如经济、瘟疫、政治和物理学等系统。他们正在与这些领域的科学家合作,希望这个方法所做的预测,对人们的生活产生积极的影响。

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