詹妮弗•图尔•蔡斯(Jennifer Tour Chayes)将于明年1月出任加州大学伯克利分校(UC berkeley’)数据科学与信息系第一副教务长和信息学院院长。(图片由微软提供)
作为一名微软技术人员，Jennifer Tour Chayes以网络科学领域的专家和多学科实验室的领导者而闻名，这些多学科实验室将数据科学工具应用于各种各样的问题。今年1月，她将离开目前在微软(Microsoft)的职位，成为加州大学伯克利分校(UC Berkeley)数据科学与信息部门的首位副教务长和信息学院(School of Information)院长。
《伯克利新闻》采访了蔡斯，谈到了她的研究、她鼓励来自弱势群体的人从事STEM领域职业的热情，以及她对伯克利新成立的数据科学与信息部门的希望。
伯克利新闻:在微软，你以在网络科学方面的工作而闻名。什么是网络科学?它有什么吸引你的地方?
网络解释了世界上许多看似神秘的东西。通常，你只看到一个特定的信号，但你不了解产生该信号的底层网络。例如，在一个社交网络中，你不知道谁和谁有联系，或者一个人对另一个人的影响力有多大，但你确实看到了这个网络的一些输出:某些东西变得流行，或者存在群体的两极分化。但如果你能理解这个网络，以及如何从输出中考虑网络的结构，你也许就能进行干预。
近年来，您将大量的时间用于研究数据科学中的伦理学。目前该领域面临哪些伦理问题，以及正在采取哪些措施来解决这些问题?
即使您试图删除数据集中受保护的属性，比如性别或种族，机器学习的盲目应用程序也会为这些特征找到代理或替代品，并增加偏见。例如，邮政编码通常代表种族或社会经济水平。因此，尽管您可能试图从算法中排除种族因素，但结果或预测仍然会有很大的偏差。
这些问题出现在确定贷款、确定保释、决定公司应该向谁提供工作或面试时。因此，识别数据集中固有的偏差并设计算法来减轻这些数据集中的偏差是非常重要的。这是可能做到的，但你从一开始就必须非常有意识。
除了你在微软的研究，你也一直在直言不讳地提倡STEM的多样性和包容性。是什么促使你在这些努力中变得积极?
你知道，这很有趣，我是那种奇怪的人，当我害怕的时候，我就会冲向它。在我在普林斯顿读研究生的四年里，我是第一个获得数学或物理博士学位的女性。我会去参加有100人参加的会议，而我是唯一的女性。我认为没有性别歧视，我很确定。当我成为加州大学洛杉矶分校的一名教授时，我看到很多才华横溢的女大学生决定不去读STEM专业，我意识到其他女性的反应和我不一样。当环境充满敌意、不受欢迎或贬低时，他们不会冲向它，而是逃离它，因为他们有天赋，而且他们可以做其他事情。所以，就在那个时候，当我看到这对优秀学生的影响时，我开始意识到，是的，这是一个问题。然后我开始参与其中。
蔡斯是网络科学领域的领导者，也是STEM多样性和包容性的倡导者。(图片由微软提供)
你在教育上走了一条非传统的道路，在进入卫斯理大学之前从高中辍学，并以生物学和物理学第一名的成绩毕业。对于那些对数据科学感兴趣，但又觉得为时已晚的人，你有什么建议?
早年不完美的一个好处是，远离完美，你变得不那么厌恶风险。我认为，要想成为一名伟大的科学家，对任何领域都做出伟大的贡献，你不需要过于规避风险。你需要尝试一些困难的事情，你可能会失败。所以，实际上，我认为拥有非传统的背景最终会有回报。你必须努力工作，你必须克服所有的障碍，但一旦你做到了这一点，你就会变得更好，因为你知道你可以恢复。
我读到过，你一度想成为一名艺术家。你还欣赏艺术吗?
是的，我很小的时候就想成为一名艺术家。我的母亲是一名艺术家，我年轻时获得过艺术奖项。有趣的是，我觉得，在我的职业生涯中，I’ve是一名艺术家——只是在一个不同的媒介。你知道，数学很美，真的很美。当我看到一个美丽的证据时，它会释放出同样的内啡肽，就好像我看到了一件美妙的艺术品，或者听到了美妙的音乐。所以，我相信你们的许多教师实际上是用他们自己的方式，使用不同的媒体的艺术家。
当你在伯克利开始工作时，你对什么项目感到兴奋?
有一件事让我非常兴奋，那就是成为伯克利大学数据科学专业的一员，与其他优秀的学校和学院合作。我希望我们甚至能够创建一个几乎所有本科生都能上的课程，让他们能够以一种批判性和自信的方式理解数据分析的结果。我也希望创建专业的硕士课程’s -不仅在数据科学，也与其他学校合作。
所以，在教育方面，I’m对此非常兴奋。但I’m也来到伯克利进行研究。i’i在我的整个职业生涯中都在建立多学科的团队，但i’i从来没有达到我们在伯克利共同完成的规模。我很想在伯克利大学的某些领域开展研究，把校园里的人聚集在一起。
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