经济学家杨淼钰：我们在快手预测春晚峰值

杨淼钰：博士，"快手"经济学家，数据科学总监。本科毕业于复旦大学数理经济专业，博士毕业于华盛顿大学经济学专业。曾在美国亚马逊公司任职经济学家。

“女性本身在社会中面临着很多问题，（所以）需要为自己发声，需要进入各行业占据优势；这样话语权就可以越来越重。”

夏天的时候，冰棍卖得多，游泳的人也多，照此推理，是不是因为冰棍卖得多，所以游泳的人就多起来了？这里面有因果关系吗？

“这就是一个对逻辑关系的理解错误，” 快手的数据科学总监杨淼钰说：“计量经济学中的因果分析就是从海量的数据中发现这种逻辑上的错误，并且把错误的数据拆出来进行分析。比如我们发现，看视频时间长的用户所看视频的平均质量通常较低，而看视频时间短的用户所看视频平均质量更高，是不是就能说明，前者的欣赏水平低而后者的欣赏水平高？实际上，通过数据分析，我们发现，因为使用时间短的人通常会被优先推送高质量视频，随着使用时长增加，用户有机会接触更丰富多样的内容，从而观看的平均视频质量有所降低。所以这并不能说明使用时间短的人欣赏水平更高，而是说明不同使用深度的用户有不同的偏好。”

杨淼钰会通过数据分析，来帮助快手这款产品精准推送更符合用户要求的信息。

拍摄这天，杨淼钰穿着黑色T恤衫和牛仔裤就来了。这位在美国生活了10年的华盛顿大学经济学博士，笑起来朴实无华，说话直来直去；作为国内为数不多的女性工业界经济学家，杨淼钰2019年被快手聘为经济学家。

机会总是留给有准备的人。小时候，杨淼钰家的那片郊区还没被划入杭州市区，她在家门口的“村小”上了小学，又念了初中。初中毕业时，杨淼钰的成绩拔尖，以全校第一的成绩被保送进了杭州市最好的重点高中。她靠着好成绩从市郊迈入了城市的中心。

人会因为不优秀而面临挑战，也会因为太优秀而面临挑战。这两种逻辑都说得通。

“我本来觉得我特别好，去了（高中）后发现大家都是学霸，一个比一个厉害！这让我很有挫败感。”

杨淼钰从小就不肯服输，没有其他的学霸优秀，她就追。一年之后，她完全适应了重点高中的竞争氛围。

“其实他们也就那样嘛。”

高考时，杨淼钰的数学成绩离满分只差一分，怀着对高等数学的强烈兴趣，她打算在金融、数学和经济学三个专业中挑一个读。后来，她觉得数学过于理论化，经济学看来比较吸引人。她考上了复旦大学的经济学专业，然后又被吓到了。

“到底是国际大都市啊，那些上海同学的英语都特别好。一开始听说经济学是英文教学，我又有挫败感了。”

一年以后，她又适应了。“其实学起来也还好嘛。”

学校开办了一个“数理经济”实验班，专门针对部分打算出国深造、读博、走研究方向的学生，教授与国际接轨的、较为先进的数理经济学课程。杨淼钰通过选拔，进了这个只有十来个人的小班。其实她原本打算出国读书回来后当一个教师，能够与许多专家在一起教书育人，这也是她喜欢的事。拿到学士学位以后，她前往华盛顿大学攻读博士。出国之后，她又又被吓到了。

“读博的时候我还要当助教，发现自己英语不够好。不像其它专业懂一些术语就够了，经济学其实还跨了商科，涉及的专业词汇特别多，对语言的要求也很高。我又挫败了。”

一年以后，身边的人都夸杨淼钰的英语进步很大。其实那是一段非常艰苦的日子，杨淼钰的导师恰好是亚马逊的首席经济学家，她抓住这个机会，争取到了一份亚马逊的工作，一做就是7年；但是得一边当助教一边工作，还要写自己的博士论文。严格的导师像用鞭子赶着她似的，时间紧，任务重；她每天坐着公交车往返于学校与公司之间，晚上再写论文。优秀的人在时间管理方面总是高人一筹，如此忙碌，杨淼钰还收获了自己的爱情，认识了正在攻读数学博士学位的后来的先生。

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“我也有过崩溃的时候。读博第三年，我觉得实在是太难了，读不下去了。我给妈妈打了一个电话，告诉她我实在不想读了，有个硕士学位也差不多够了。可是我妈不同意。”

杨淼钰说，她每一次都是把自己放进一个充满挑战性的环境里，慢慢去调试后发现自己可以适应，也许跟她性格里的冲劲有很大关系。她终于“冲”过了博士的最后阶段，经过反复打磨，杨淼钰的博士论文发表在美国著名经济学杂志《American Economic Review》的子刊上，主题是经济学与机器学习的结合。

“我是一个完美主义者，吹毛求疵，有强迫症；我看到有一点点不对就要去追根究底，这对做数据工作也是一种内生的动力。”

“这样的人才不多”，杨淼钰的同事思佳说：“她带领这个团队为快手在激烈的赛道上提升战斗力，还能为不同的部门提供有效的解决方案，不是所有的公司都有这样的团队，”她笑了笑：“她很贵”。

2019年，杨淼钰回了国，当时国内对计量经济学专业有需求的公司不太多，机缘巧合，稀有人才杨淼钰同快手的创始人程一笑相识，杨淼钰觉得自己与快手的理念很契合，快手的情怀也让她颇有感触。她选择了这个平台来实现自己的价值，谈好Offer的时候，她已经怀了7个月的身孕。

生二胎之后，杨淼钰一边哺乳一边迅速投入到高强度的工作中。要熟悉全新的业务环境，杨淼钰压力很大，身体很累，每天上班时泵奶，下班后带回去喂奶。

有这样几次业务经历让杨淼钰很是难忘。快手曾经两次与中央电视台春节联欢晚会合作，当时春晚需要进行峰值预测，这是一项巨大的技术挑战，也是互联网界的一个壮举。

“在快手和央视春晚合作的项目中，快手的经济学家组一方面根据站内历史数据提供整个春节活动用户量的基线值，即假如说只是常规春节活动，会有多少用户量；在此基础上，配合外部调研的情况，预判春晚可能带来的流量增量。另外，他们还要配合相关团队，提前测算需要多少服务器算力储备，来应对春晚的峰值流量。”

在多方团队的充分准备和配合下，快手稳稳承接住了央视春晚带来的巨额流量，创造了历史新高的DAU峰值、春晚直播间累计观看人数和春晚红包互动量。

杨淼钰所在的技术核心部门是一个20多人的团队，她把自己的下属称为“同学”，她既做技术开发，又负责团队管理。每天到公司之后，同学们会进行一个15－20分钟的高效“站会”，每个人站着简短地讲述昨天的工作和今天的计划，互相给些建议，站会之后各就各位开始工作，杨淼钰则单独解决个别同学遇到的问题。

“经济学家的产出主要是报告，同学们会一起讨论如何把报告做好，然后，差不多就吃午饭啦！”

她并不是每天只与数据打交道，与人打交道的时间其实更多。通常下午开始，每天至少会有4－5个会议，因为她的团队是一个接需求的团队，要和需求方详细沟通。晚饭后，她会加一会儿班再回家，偶尔下班后有部门内部的培训会或是优秀案例分享会。

“预测是一个比较经典的学科，很多领域都会用到，经济学里也有很多数理上的模型可以去预测时间序列的数据。常用的方法是在不同的场景对数据进行拆解，把数据拆分成了季节性、趋势和波动。预测之后可以对于短期或长期的未来有更好的认知，因为感性认知的准确度很差，而数据不会说谎，它会给你一个相对客观的答案。”

从海量的数据当中找到一个线索，然后把完整的框架找出来，用数据来完成一个事实真相。这是大数据预测中非常重要的环节，然而这还远远不够，另一个新的技术领域就是与人工智能的结合。

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“我们都知道大数据改变了当代人的生活，但是还可以做得更好。因果分析与人工智能结合的话可以下探因果分析的维度，帮助我们更好地推测出一个人因为某件事增加了多少喜悦感。比如短视频的背景音乐是带有情绪的，动感的音乐和舒缓的音乐会对不同用户产生不同的影响，我会考虑视频不同的配乐能否增加用户的粘合度，所以我们会跟算法团队对音乐的标签做一个加权，在每个视频上，人工智能会让算法更聪明、更精准、更高效。”

杨淼钰说，在国内，她引领的团队在因果推断方面的技术处于领先水平，已经能够同机器学习的方法进行较多的结合。杨淼钰的目标是再攀一攀科技树。

“在我的眼里，数据非常有意思，其实每一个数据都是一个人，虽然你并不知道他是谁。”

生下第一个宝宝的时候，杨淼钰感觉还好，在生下二宝之后，她发现需要处理的问题多了不少。工作繁忙，任务艰巨，还有两个宝宝要哺育。老家的父母来北京帮忙，可是地域、生活习惯都不同，杨淼钰也有她的烦恼。每天她回家都很晚，但是周末肯定留给家人，给宝宝讲讲故事，孩子睡着之后，有时还会接着处理自己的工作；或者放放空，留给自己难得的一点喘息机会。

“正因为女性更细腻、更有韧劲、有关心他人的同理心，所以女性在理工科领域完全不输于男性；尤其是在发展中国家，女性经济学家还有可能会更关注女性的困境与命运。”

杨淼钰对女性命运有着非常柔软的态度。例如典型的男女同工不同酬问题，杨淼钰从专业角度出发，聊到了数据对于解决该问题的重要性，和经济学家是如何去研究和论证这个现象的；又比如产假久一些对女性是否更有帮助，这些在不同国家都需要通过自然实验来进行研究并论证，相应的结论对各种政策的制定和实施都具有指导意义。

“女性本身在社会中面临着很多问题，（所以）需要为自己发声，需要进入各行业占据优势；这样话语权就可以越来越重；而解决这些问题非常需要经济学家们出手相助，从经济学角度给予帮助。”

在联合国开发署（UNDP）和联合国妇女署（UNWomen）共同发起的#Herstory#让科技遇见她#倡议活动上，杨淼钰作为女性经济学家发言说：“在科技职场上，女性之间的互助能够对这些潜在的无意识的性别偏见进行纠正，帮助更多女性进入这个领域。”

这就是她一直倡导的：科技也需要人文精神。而女性在科研领域，显然更具人文精神。

出品人 / 沙小荔

策划统筹 / 李津

造型 / Ginger

妆发 / 陈凌

摄影 / 张弘凯

采访撰文 / 唐桦

微信排版 /Ankey寰

编辑助理 / 李欣宇