近年来，随着大量数据的使用引发了经济学领域的巨变，布朗大学在其经济系传统优势的基础上进行的投资使布朗处于领先地位在全国的经济部门中。

　　随着新的和新颖的数据源的激增，该系的教职员工已充分利用了这一指数级增长的优势，以扩大布朗影响力的方式进行了数据驱动的研究。该系的工作导致了受人尊敬的研究排名的攀升，其校友继续超越专业经济学家的位置。

　　与使用经典数据集不同的是，教师和学生学者都要求保存在国家档案馆中的历史记录，来自空军防卫气象卫星计划的数据以及企业收集的见解以及其他新的数据来源。他们的工作反映出一种创新的方法，对数据流利性的承诺以及开放性以吸引跨不同学习领域的联系。

　　经济学教授戴维·威尔(David Weil)说：“我们充满活力的实证小组刚刚打破了我们使用哪种数据的旧限制。” “这些新的研究方向扩大了以经济增长，博弈论，发展和计量经济学理论等领域的开创性工作而闻名的部门的投资组合。”

　　该系建于1828年，长期以来以其在理论经济学方面的影响力而闻名。现在，教师们使用新颖的数据源和创新的分析方法，回答了有关政府计划，医疗保健，教育，政治，媒体和基础设施的关键问题：联邦福利计划对贫困儿童的长期影响是什么?母亲?新的地铁系统对城市的空气污染有什么影响?选择大学对学生未来的收入潜力有何影响?

　　布朗经济学教授马修·特纳(Matthew Turner)说：“大数据的到来正在改变经济学界，”马修·特纳(Matthew Turner)曾与NASA卫星数据一起研究空气污染。

　　为了反映学生在布朗发现过程中的重要作用，学生经常与教职员工一起解决日益复杂的问题。

　　该系主任经济学教授Anna Aizer认为该系致力于鼓励本科生研究，使教师能够进行长期的劳动密集型项目，从而产生更好的结果并影响政策。项目的成功通常基于从新数据中提取新见解的能力。

　　“作为一种职业，我们正在追求更多更好的数据，”艾泽尔说。“这是自然而然的发展-您会尽可能使用可用的数据集，但是对于下一代问题，您需要新的数据。”

　　近年来，利用数据驱动的研究来获得现实世界的见解是大学为利用该部门现有优势而做出的努力的产物。布朗一直在积极招聘更多的教职员工，支持综合奖学金和课程机会，并提高数据流利性- 布朗于2014年启动的战略计划“ 建立卓越”概述了所有优先事项。

　　经济系跨学科界限的工作，并与布朗中心和机构，包括到所属沃森国际研究所的国际与公共事务中，研究所布朗环境与社会，在人口研究和培训中心，该数据科学举措等。他们产生的高影响力的发现被证明对政策具有重要意义。

　　下一代研究人员

　　如果技术的传播导致经济学家可以访问大量数据，那么它就同时需要下一代研究人员和决策者知道如何处理这些数据。这就是经济学系的双重研究和教学任务相交的地方。

　　该系的助理教授丹尼尔·比约克格伦(Daniel Bjorkegren)教授大数据，这是他在技术行业的同事指出学习计算机科学或数据科学的新员工与经济学之间的技能差距之后开发的课程。

　　“对经济学家进行了培训，使其对因果关系，解释和数据限制具有良好的意识;计算机科学家和数据科学家往往更擅长使用复杂的数据形式，并使分析快速进行计算。” Bjorkegren说。“我意识到，一个学生可以参加统计学，机器学习和计量经济学课程，并且不去思考有三种完全隔离的从数据中学习的方法。没有多少地方可以让他们为不同领域优先考虑的权衡而斗争。”

　　大数据课程为对话提供了场所，将不同的回答方法结合在一起。教授们说，提高数据流利性将意味着更多的专业机会-鉴于本科课程的招生规模，这尤其重要。长期以来，经济学一直是布朗需求最大的领域之一。在2018届毕业生中，有164名毕业生(加上应用数学，计算机科学和数学的联合集中度更高)，经济学的学生人数仅被计算机科学所取代。

　　除教室外，研究生和本科生还充当研究助理。研究所需的数据通常高度分散，大学生在寻找数据方面起着至关重要的作用。一位本科研究人员花了一年的时间从尽可能多的州收集县级疾病和疫苗接种数据，以支持Oster 关于疾病暴发是否导致美国更高的疫苗接种率的研究。另外，布朗大学的本科生以及其他机构的学生协助了Aizer为她的母亲退休金计划研究收集档案数据。研究生的角色通常涉及合并和验证数据。

　　Aizer说，尽管这样的项目需要时间和金钱的投资，但它们可以产生更高质量的结果，并帮助大学生获得经验并建立技能，从而推动他们成为下一代经济学家。

　　一些教授说，接触数据的很多手，以及经济学论文的合著者数量的增加，反映了硬科学中常见的协作方法，这是布朗的区别。许多教职员工都对协助研究激发解决问题的创新方法感到惊讶。

　　夏皮罗说：“学生们常常不得不想出一种方法来测量以前没有测量过的东西。” “需要一种创造性的思维来找到一种方式来获取他们想要的数据并以明智的方式使用它。”

　　弗里德曼说，使布朗与众不同的是，找到该部门研究人员正在提出的问题的答案的影响。

　　弗里德曼说：“挑战不是收集数据，而是要理解数据-获取大数据集并确定您要对数据提出什么问题。” “您可以问一百万个问题，但是有趣的是什么?”

　　如果这项研究发表了，所收集的见解和所通知的政策都没有任何迹象，布朗经济系的教职员工将在后代继续回答这个问题。

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