该项目得到了杰克逊蓝色全球战略评估中心的支持。Tsyvinski的研究团队成员包括来自普林斯顿大学、弗吉尼亚大学和罗切斯特大学的教授。

　　研究团队从多个公共和私人来源收集了数亿条数据记录，并将专有的机器学习算法应用于这些数据，以确定哪些产品应被归类为关键产品，并量化这些产品流通的中断率。最终成果是“蓝色中心关键供应链中断指数”，它几乎实时地反映出关键贸易是正常进行还是遭遇了干扰。

　　许多贸易经济学家已经研究过供应链和供应链中断，但这个新指数的独特之处在于它的规模和速度。

　　Tsyvinski 解释说：“如果没有来自经济学、数据科学和计算领域的先进计算工具，我们就不可能处理我们摄取的大量数据，从而产生这些见解，更不用说足够快地让公司能够对他们所看到的情况做出反应了。”

　　为了使该模型能够检测到“中断”，它需要了解“正常”贸易的具体情况。为此，该模型结合了通过《信息自由法》获得的超过2亿份海关记录，以及可追溯至20世纪70年代的超过3.5亿份人口普查数据。Tsyvinski的团队还将这些贸易数据与从公司资产负债表、股市回报和分析师估算中提取的财务数据相结合。

　　该团队此前曾发布过一份工作论文，调查供应中断对企业投资决策的影响。

　　“我们的数据粒度达到了前所未有的水平，”Tsyvinski说道。“我们可以在公司层面提供洞察，而且延迟时间仅为两周左右。所以，如果你想了解洛克希德·马丁公司的飞机零部件流向，或者想将其与诺斯罗普·格鲁曼公司进行比较，我们都能做到。”

　　“蓝色中心关键供应链中断指数具有直接的政策相关性，”蓝色中心执行董事菲尔·卡普兰(Phil Kaplan)表示，他曾担任美国财政部制裁政策高级顾问。“如果政策制定者要实施关税或达成贸易协议，那么监控这些政策的实施和效果至关重要——而这个指数是一个非常棒的工具，可以切实地促进这一进程。”

　　该指数于4月23日在耶鲁大学校园举行的庆祝蓝色中心成立一周年的活动上发布。杰克逊学院顾问委员会和耶鲁大学社区的其他成员出席了此次活动。拜登政府时期总统国家安全事务助理杰克·沙利文也在活动上发表了讲话。

　　除了蓝色中心的支持外，Tsyvinski 及其同事的研究还得到了考尔斯经济研究基金会和托宾经济政策中心的支持。