Присуждены первые именные стипендии ФКН за вклад в научную деятельность

Canva

В этом году факультет компьютерных наук учредил именную стипендию для студентов и аспирантов за вклад в научную деятельность. Стипендии назначаются за публикации в ведущих журналах и доклады на крупнейших конференциях по компьютерным наукам. 

На стипендию можно было подать статьи, вышедшие не ранее 1 января 2020 года. Размер стипендии — 100 тыс. рублей в месяц, а выплачиваться она будет в течение следующего учебного года (кроме летних каникул). 

Получателями стипендии станут семь студентов и аспирантов факультета. Трое из них — стажеры-исследователи Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных (HDI Lab). Анастасии Ивановой и Сергею Самсонову, аспирантам первого и второго годов обучения соответственно, стипендия назначена за следующие статьи:

A. Ivanova, P. Dvurechensky, A. Gasnikov, and D. Kamzolov (2020): Composite optimization for the resource allocation problem, Optimization Methods and Software

D. Belomestny, L. Iosipoi, E. Moulines, A. Naumov, and S. Samsonov (2020): Variance reduction for Markov chains with application to MCMC, Statistics and Computing

Еще один стажер-исследователь HDI Lab, выпускник бакалаврской программы Прикладная математика и информатика Даниил Тяпкин представил свою работу на конференции Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2021):

D. Dvinskikh and D. Tiapkin (2021): Improved Complexity Bounds in Wasserstein Barycenter Problem, 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics

Даниил будет получать стипендию в следующем учебном году, если продолжит обучение на одной из магистерских программ факультета.

В эти дни проходит крупнейшая конференция по информационному поиску ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2021). Один из докладчиков — аспирант первого года обучения Юрий Мокрий, который представляет на конференции работу

Iu. Mokrii, L. Boytsov, and P. Braslavski (2021): A Systematic Evaluation of Transfer Learning and Pseudo-labeling with BERT-based Ranking Models, 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

Среди получателей стипендии — двое студентов магистерской программы Науки о данных. Ангелина Парфенова, дипломированный социолог, выпускница Факультета социальных наук НИУ ВШЭ, опубликовала работу на актуальную тему в важном социологическом журнале:

A. Parfenova (2020): Will you shake my hand? Factors of noncompliance with COVID-19 behavioral rules in the framework of enforced social isolation in Russia, International Journal of Sociology and Social Policy

Ангелина Парфенова

Я закончила бакалавриат по социологии в Вышке и сейчас учусь в магистратуре ФКН, на программе Науки о данных. В целом мой бэкграунд до поступления в магистратуру был связан с социальными науками и анализом данных, в основном, статистическим методами. 

Идея для написания статьи родилась во время введения режима самоизоляции весной 2020 года. Меня удивило, что люди продолжают выходить на улицы и не носить маски, не мыть руки и совершать близкие контакты. Мне стало любопытно, в каких контекстах индивид будет следовать правилам самоизоляции и предосторожности, а в каких — нарушать. И, конечно, хотелось, чтобы работа носила предсказательный характер, а не содержала только описательную статистику. Именно поэтому я решила воспользоваться методом структурных уравнений, чтобы проанализировать влияние выбранных факторов на множество поведенческих характеристик, а также проследить косвенные эффекты.

Для начала было необходимо собрать данные. Методология содержала два этапа: качественный — проведение интервью для того чтобы раскрыть возможные мотивации несоблюдения режима самоизоляции, и количественный — онлайн-опрос, по результатам которого уже можно было проследить значимые связи.

В результате качественного этапа был проанализирован процесс принятия решения, совершить ли рискованный физический контакт с другим человеком (например, обнять его или пожать руку). Кроме того, были выявлены возможные факторы, влияющие на это поведение: прежде всего социальное окружение, доверие к правительству, интернету, СМИ и социальным сетям. 

В качестве метода анализа было выбрано моделирование структурными уравнениями. Данный метод является неким объединением множественных регрессий и факторного анализа, дающим возможность не только проследить вклад одних переменных в другие, но и выявить латентные компоненты вместе с косвенными эффектами.

Таким образом, результаты показали, что не все россияне придерживались правил самоизоляции во время сложной эпидемиологической ситуации. Некоторые продолжали выходить на улицу, не веря в существование коронавируса и не доверяя тому, что заявляют СМИ и официальная статистика. Результаты анализа данных показали, что именно мужчины в России, как правило, небрежно относятся к своему здоровью и продолжают значительно чаще вступать в физические контакты со своими друзьями, меньше знакомы с симптомами коронавируса, не соблюдают безопасное расстояние и реже носят маску. Такое поведение может быть связано с тем, что для мужчин гораздо важнее поддерживать традиционные социальные контакты, не опосредованные дистанционной коммуникацией. Женщины же чаще переходили на общение через социальные сети, видеозвонки и голосовые сообщения.

Другой аспект — доверие к различным источникам информации. Как выяснилось, не все доверяют официальной статистике о количестве заражённых, и для некоторых это являлось причиной игнорировать требования. Если человек считает, что статистические данные занижены, то он, скорее всего, будет сидеть дома и беспокоиться о своем здоровье, в то время как если он думает, что статистика правдива или преувеличена, он выйдет на улицу, не беспокоясь о своем здоровье. Интересным аспектом также был тот факт, что люди с высшим образованием меньше доверяли статистике: скорее всего, потому что они были знакомы с высоким уровнем заболеваемости в других странах.

Первоначальное предположение о том, что интернет и официальные СМИ являются противоположными акторами в конструировании риска не подтвердилось. Те, кто доверял интернету, также доверяли результатам официальной статистики, несмотря на сообщения о том, что она занижена.

И об интересных косвенных эффектах: те, кто считал коронавирус опасным, меньше доверяли статистике и чаще выходили на улицу. Далее, чем чаще индивид встречался с друзьями, тем больше он беспокоился о том, что его близкие могут заболеть, и тем чаще он или она мыли руки. Это интересное наблюдение: человек не беспокоится о том, что он сам может заболеть, а в первую очередь боится, что он может заразить кого-то. Это может быть объяснено тем, что медиа сообщали о длительном инкубационном периоде, а также тем, что человек, не подозревая о том, что болен сам, может заразить других.

Работа была опубликована в журнале International Journal of Sociology and Social Policy издательства Emerald. Многие рецензенты подчеркнули, что для них было очень интересно изучить ситуацию именно в России. 

Провести исследование было только моим самостоятельным решением, и я думаю, что именно поэтому я его выполняла с большим энтузиазмом. Мне самой было интересно выявить причины несоблюдения правил в нашей стране, и когда я увидела результаты, все стало более ясно. Это принесло мне большое удовлетворение. Более того, очень приятно то, что моя статья была одной из первых (если не первой) о ситуации с локдауном в России, представленной международной аудитории. Всегда очень приятно, когда инсайты из твоего анализа доносятся до читателей и заставляют их задуматься.

 

 

Стажер-исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов Сергей Трошин обучается на треке «магистратура – аспирантура».  По итогам первого года обучения Сергей представил свою работу на одной из ведущих конференций в области компьютерной лингвистики Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2021):

N. Chirkova and S. Troshin (2021): A Simple Approach for Handling Out-of-Vocabulary Identifiers in Deep Learning for Source Code, 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies

Самый юный получатель стипендии — студент бакалаврской программы Программная инженерия Андрей Черкасов. Работа Андрея будет представлена на International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation (ISSAC 2021):

A. Cherkasov and D. Piontkovski (2021): Wilf classes of non-symmetric operads, 46th International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation

Андрей Черкасов

Мой бэкграунд — это математика и и программирование. Я закончил 57-ую математическую школу в Москве и сейчас перешёл на четвертый курс факультета компьютерных наук в Вышке.  

Ещё на первом курсе я захотел взять тему курсовой работы у Дмитрия Игоревича Пионтковского, который в то время вёл у меня семинары по линейной алгебре. Он предложил две темы на выбор, и одна из них как раз была связана со статьёй. За основу была взята статья английского математика Эрика Роуланда 2010 года. Он выдвинул гипотезу и мы решили попробовать её проверить.

Я нарабатывал материалы для этой статьи в рамках работы над курсовой на первом и втором курсах. На втором курсе были получены основные результаты. 

Потом, на третьем курсе я подводил итоги исследований для внутривышкинского Конкурса научно-исследовательских работ студентов. Далее готовился текст уже непосредственно для конференции. 

В результате у нас получилось проверить гипотезу Роуланда для достаточно больших чисел и найти ошибку в его статье. Статья опубликована и будет представлена на международной конференции ISSAC (19 – 23 июля 2021).

Я безусловно рад, что нашу статью приняли и что, несмотря на текущие трудности с закрытыми границами, нам всё равно удастся выступить на этой конференции очно.