算法与预言：巡礼预测科学发展历史

　　纵观人类历史，从古希腊的德尔菲神谕到中国古代的易经占卜，出于对未知事物的恐惧，人类总是痴迷于预测未来，也正是这种恐惧为预测科学的发展提供了不竭动力。而今，打开智能手机，除了我们习以为常的气象预报，各种平台越来越精准地推送我们可能感兴趣的新闻、图书、电影、音乐……，预测科学已经在不知不觉中全方位地渗透了我们的日常生活。在本书中，作者基于在复杂网络科学与传染病预测领域的学术研究经历，带领我们一览预测科学发展史上的重要节点和突破——复杂科学的诞生，打破了自然科学、生命科学与社会科学之间的壁垒，使得基于模型描述社会行为成为可能；数字革命带来的海量数据与算法，则大幅提升了模型的准确性。从此，人变成了“可预测”的社会原子。基于这些模型，我们不仅能预测一场足球比赛的结果、一本书的销量或一位艺术家职业生涯的成功与否，还能预测一场流行病的蔓延、一种社会思潮的传播、金融市场的波动，甚至一个人的感情生活。我们不光能够清晰地模拟并分析未来的图景，还能针对各种危局制定行之有效的应对策略。但本书的目的不仅在于展示预测科学的巨大威力，还在于唤起人们对其局限性与伦理界限的认知，比如，大数据和算法会习得人类社会固有的歧视与不公，甚至会被用来操纵和影响人类行为。只有了解数据、算法和预测背后的运行机制，人们才能避免陷入夜郎自大或盲目崇拜的陷阱，更好地掌握我们的未来。

　　意大利籍物理学家、复杂网络科学家、计算流行病学家，现任美国东北大学生物与社会技术系统建模实验室主任；美国物理学会会士，欧洲科学院院士，哈佛大学定量社会科学研究所研究员。多年来专注于研究复杂网络的特征与建模，目前主要研究方向为流行病空间传播建模、复杂网络的韧性，以及技术-社会系统的集体行为。因曾带领科研团队通过数据建模预测埃博拉病毒、寨卡病毒、新冠病毒的传播趋势而得名，为美国美国疾病控制与预防中心和世界卫生组织的疫情防控政策提供了科学依据。 意大利籍记者，自由撰稿人，为意大利全国性大报《共和报》（La Repubblica）和《连线》杂志意大利版撰稿，因在报道科学新闻方面的出色工作而被授予2014年托马塞蒂奖（Tomassetti Award）。