去年夏天试行的一个奖学金项目，对斯坦福大学的学生进行了培训，让他们找到数据驱动的解决方案，以应对紧迫的社会挑战。
参与的学生发展了从编码到公开演讲的各种技能。他们还通过与一个需要数据科学研究援助的组织合作获得了实际经验。由于试点的成功，该项目预计将在2020年继续实施。
社会公益数据科学(DSSG)是一个全日制、带薪的校园暑期活动，面向所有学生开放，为期九周。它的灵感来自于芝加哥大学的一个类似的项目，并被带到斯坦福来推进该大学扩大数据科学研究范围的长期计划。
数学和计算科学专业的Emily Guthrie, ’20，讨论了她的团队’s数据科学项目的发现。(图片来源:Farrin Abbott)
斯坦福大学教育研究生院(Stanford Graduate School of Education)的博士生本•斯坦豪(Ben Stenhaug)去年完成了芝加哥大学(University of Chicago)的奖学金项目，现在是斯坦福大学的一名导师。他说，DSSG是一种超越传统课堂环境的体验。
他说:“这有点像老师给你一个精心设计的数据集，然后你运行一个模型。”“相反，学生与项目合作伙伴合作，他们试图满足项目伙伴的需求，而学生则努力服务于这种需求。”
最近完成试验的七名研究员被分成两个小组，他们的任务是解决斯坦福血液中心或退伍军人事务部面临的问题。
预测血小板需要
数学和计算科学专业的大四学生艾米丽·格思里(Emily Guthrie)参加了一个与斯坦福血液中心(Stanford Blood Center)合作的团队，该团队预测未来对血小板的需求。她解释说，一旦从捐赠者身上获取血小板，只需要5天就可以有效输注，其中2天用于实验室检测，只剩下3天供该中心使用。
格思里说:“仅仅因为这些血小板的衰竭，他们每年就浪费了40万美元。”为了解决这个问题，中心给了她的团队化验、住院和输血的数据来分析。
她说:“我们必须利用这些数据来计算出我们认为医院今天、明天、后天以及后天需要多少医疗服务。因此，这是一个为期四天的预测。”这个项目的长期目标是尽可能接近零浪费。
格思里说，这个项目使她能够以一种在课堂环境中无法做到的方式处理数据。
她说:“对于课程作业，通常会有漂亮的数据集和操作说明，以及接近‘正确’或‘错误’的答案。”“不过，在这种情况下，我们必须花大量时间清理混乱的数据，并思考解决问题的策略。”当你发现数据中有错误时，你不知道该做什么决定，也不知道该使用什么建模技术。”
退伍军人和阿片类药物的流行
生物医学信息学研究生布兰卡·维拉纽瓦(Blanca Villanueva)参加了一个与退伍军人事务部(Department of Veterans Affairs)合作的团队，以了解阿片类药物的流行如何影响退伍军人，尤其是少数族裔。团队成员花了数周时间分析退伍军人管理局的数据，寻找随时间变化和跨人口统计的趋势。在整个过程中，他们与退伍军人管理局的官员密切合作。
她说:“我认为这个奖学金的很多新奇之处来自于我们从社区伙伴那里得到的支持。”“我们与那些在统计工作中根深蒂固的人交谈，比如统计学家、执业医师和退伍军人事务部高层管理人员。”
在这个项目中，研究员从有数据科学经验的教员和研究生导师那里获得了技术指导。学生们还听取了来自其他院系(如斯坦福大学法学院)的客座演讲，并到当地公司和组织(如谷歌和IDEO)实地考察，与从事类似项目的数据科学家见面。学生们还努力培养团队建设和沟通技巧——后者在课程的最后一周应用于向合作组织的最后陈述。
道德规范的数据
该项目还让学生有机会考虑使用数据的道德含义，并在涉及个人数据时质疑“社会公益”的含义。
“我们在数据伦理方面做了很多工作，”格思里说。“我们研究了算法伦理和公平、数据隐私和安全等问题。”
DSSG对任何学科的本科生和研究生开放。第一批研究员来自广泛的学术背景——从社会学到计算机科学——并带来了各种互补的技能。
Stenhaug说:“我们希望这是一个包容性很强的会议。”虽然没有先决条件，但参与者应该有一些处理数据的经验，比如完成统计学课程或编写代码的经验。
该奖学金是斯坦福大学扩大其数据科学研究和教育范围的更大目标的一部分，同时也服务于更大的社区。
生物医学数据科学和统计学教授Chiara Sabatti说:“数字社会保障计划就是一个完美的例子。”本科生和研究生学习分析数据、增长知识和有效利用数据的挑战。他们利用了很多技术技能，他们意识到，为了让结果具有影响力和效力，一个人需要注意很多其他方面，从法律和道德框架到有说服力的沟通。”
更多信息可以从数据科学研究所获得。
新闻旨在传播有益信息，英文原版地址：https://news.stanford.edu/2019/10/10/stanford-pilots-data-science-fellowship-program/