您的研究——数据海啸中的化学计量学，引起广泛关注，能谈谈什么是数据海啸吗？
 
我的研究的确引起了强烈反响，尤其在学术大会上，我经常收到来自与会者的建议和反馈。如今，tsunami（数据海啸）一词被用来形容铺天盖地的数据。越来越多的人相信，数据越多，越能把问题解释清楚。所谓的大数据分析，也正是指对规模巨大的数据进行捕捉、管理和处理，以获得多样化的信息资产。同时，政府和科研单位也在不断加大对数据科学的关注。
 
我的研究领域，尽管被称之为“化学数据科学”，但究其本质，仍是化学计量学。化学计量学是一门通过统计学或数学方法将对化学体系的测定值与体系的状态之间建立联系的学科。称之为化学数据科学的原因，是为了帮助不了解化学计量学的人更好地理解我们的工作。
 
数据海啸可真是个棘手的问题，不是吗？
 
当然棘手了！但是最近，我们正在研发一项具有强大数据融合（data fusion）功能的系统。所要解决的关键问题是，从海量的数据中提取与问题相关的数据。如今，数据融合是研究热点，许多计量化学家都投身其中。
   
该系统是否具有数据整理(Data Cleansing)的功能呢？
 
并不一定。数据整理的前提是，绝大多数数据和所要分析的问题相关，即样本数不能太大。但是，当我们讨论大数据时，情况截然相反，我们必须大海捞针——几乎99%的数据和问题并不相关。换言之，当样本数适中，我们需要通过数据整理来除掉“噪声”。而当样本过大，只有通过大数据才能追根溯源，其分析原则是“少即是多”。
 
化学计量学在分析化学中扮演什么角色？
 
化学计量学为传统的分析化学增值，分析化学的应用将不仅仅局限于研究物质的组成、含量、结构和形态等化学信息，更能在金属氧化物传感、荧光光谱和低场核磁共振等研究中发挥作用。此外，化学计量学还有助于方法论的建立。
   
您的个人研究经历是怎样的？
 
事实上，我一开始在比利时布鲁塞尔研究药学，在实习和博士生阶段，我师从Desiré Luc Massart，他是化学计量学的奠基人。在布鲁塞尔，我一天中要在两个校区上课，这使我无法进行实验，也没有导师邀请我去实验室工作。后来，我迷上了化学计量技术，例如与药学相关的定量结构活性关系的研究（QSAR）。我喜欢观察数据、预测结果。
 
后来，我很荣幸跟着Desiré Luc Massart和Leo Kaufman （Kaufman是个优秀的统计学家）一起做项目，并从中学到了许多知识，如模式识别法、PLS（偏最小二乘法）、多元回归法。这一经历提高了我对数据的认识和处理能力。
 
现在，我的实验室成员包括博士后、研究生和本科生。我十分惊叹于本科生和研究生们的创造力和热情。他们有的是生物学和信息学的交叉学科人才，为实验室增添了不少活力。
 
此外，我们十分重视与当地企业的合作，这些企业为我们的研究人员提供应用和实践的平台，而我们为企业提供技术支持，灌注活力，从而助力发展。
 
您如何看待企业和研究机构的合作？
 
合作是进行实验的前提。ESPRIT（化学分析专家系统）就是其中一例。这一项目聚集了来自布鲁塞尔大学和奈梅亨大学的专家。事实上，这也是我选择留在荷兰的原因。
 
COAST则是另一个化学家团体，其主要职责是：构建化学企业和学术机构间的桥梁，共同研究分析化学领域的课题，紧密联系起分析化学和计量化学。通常，企业向学术机构人员提供针对特定问题的一系列数据，而我们则为企业提供解决方案。在我看来，理论和应用这两面旗帜就应齐驱并驾、相辅相成。
 
 
译自：the Analytical Scientists
来源：材料与测试
译者：Kate0609
 
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