Преди 20 месеца светът се промени завинаги. Основна заслуга за това има непредвидимото разпространение на биологични и мисловни вируси. Как се разпространяват те? Можем ли да предвидим ефекта на фалшивите новини върху епидемиологичната обстановка? И как data science може да ни помогне с предвиждането и победата над двете?
На 13 януари ще обсъдим как математическите модели могат да се борят с пандемията и с дезинформацията.
Епидемиологично предсказване
Ще погледнем към предвиждането на една очаквана, но непредсказуема пандемия. Класическите епидемиологични модели се провалиха, защото не успяха да отчетат човешкото поведение. Не предвидиха правилно и силата на социалните медии като още една среда, която вирусите използват в своята селекция.
- Как се напасват епидемиологичните прогнози към пандемичната реалност?
- Как можем гъвкаво да реагираме на новите условия в една епидемия – нови политики за управление, нови мутанти, нови настроения сред хората към наложените мерки?
- Какво представляват реактивните модели, които автоматично преизчисляват вероятност за заразяване и защо са по-добри в прогнозирането на различни показатели?
За тези и други въпроси ще ни разкаже гл. ас. д-р Лъчезар Томов, преподавател по информатика в НБУ и експерт по приложна статистика в сферата на медицината и енергетиката. Той се занимава с прогнозиране на COVID-19 от февруари 2020 г. заедно с колеги от БАН, Инфекциозна болница и университета в Хайделберг, Германия.
Пандемия от дезинформация
Вирусното разпространение на фалшиви новини се превърна в ключов фактор от развитието на пандемията. Влиянието на социалните мрежи върху общественото мнение стана особено очевидно сега, но все още не разбираме добре как една фалшива новина става общоприета истина и как да предотвратим това.
- Откъде идват всички тези уж очевидно абсурдни идеи и как се разпространяват?
- Как текстовият анализ може да ни помогне да засечем фалшивите новини и да пресечем пътя им?
- Кой и какво трябва да направи по въпроса за дезинформацията?
По тези теми ще говорим с Андрей Тагарев. Той има над десетилетие опит в машинно самообучение и езиковите технологии и се занимава със семантична интеграция на данни в Онтотекст. Активно работи по темата за идентифициране и борба с дезинформацията в проектите PHEME и WeVerify с фокус върху обработка на големи количества текстови данни от социални мрежи и обогатяването им с машинни методи.
Събитието се осъществява с подкрепата на Ontotext и с партньорството на Data Science Society.
Билети
Събитието вече е приключило, но можете да гледате записа му, както и още над 24 часа Ratio-съдържание с нашия виртуален пропуск!
