Trong thời gian từ ngày 06 đến 10/06/2026, Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán đã phối hợp tổ chức chuỗi hoạt động khoa học “Phân tích mạng thống kê và các hướng nghiên cứu mở rộng” (Statistical Network Analysis and Beyond 2026 – SNAB 2026) tại Hà Nội. Chương trình gồm Khóa học ngắn “Các chủ đề trong phân tích mạng lưới” diễn ra trong hai ngày 06–07/06 và Hội thảo quốc tế ‘’Phân tích mạng thống kê và các hướng nghiên cứu mở rộng” kéo dài ba ngày, từ 08–10/06/2026. Sự kiện thu hút hơn 80 nhà khoa học, giảng viên và sinh viên đến từ nhiều trường đại học và viện nghiên cứu tại Hoa Kỳ, Trung Quốc, Hàn Quốc, Singapore, Hồng Kông và Việt Nam.

SNAB 2026 tập trung vào các hướng nghiên cứu hiện đại trong phân tích mạng thống kê, từ xây dựng mô hình, phát triển phương pháp tính toán và suy luận thống kê đến các ứng dụng trong khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo.

Ngày 06/6/2026, PGS. Can Le, Khoa Thống kê, Đại học California, Mỹ, đã mở đầu khóa học ngắn với bài giảng “Phân tích mạng: Mô hình, phương pháp và suy luận thống kê” (Network Analysis: Models, Methods, and Inference). Chuỗi bài giảng bắt đầu bằng việc xem xét mạng như một dạng dữ liệu có cấu trúc phụ thuộc đặc thù và giới thiệu các bài toán suy luận cơ bản trong phân tích mạng. Các nội dung tiếp theo trình bày những mô hình đồ thị ngẫu nhiên quan trọng, bao gồm mô hình khối ngẫu nhiên, mô hình thành viên hỗn hợp và mô hình không gian tiềm ẩn, đồng thời nhấn mạnh ảnh hưởng của tính thưa của mạng đối với việc xây dựng mô hình và phát triển lý thuyết thống kê. Bài giảng cũng giới thiệu các phương pháp phổ và phương pháp biến phân, vốn là nền tảng của nhiều thuật toán phân tích mạng hiện đại. Phần cuối tập trung vào dữ liệu có cấu trúc mạng, đặc biệt là các mô hình hồi quy và phương pháp suy luận khi các quan sát phụ thuộc lẫn nhau thông qua mạng.

PGS.TS. Can Lê trình bày bài giảng đầu tiên của Khóa học ngắn

Ngày 07/6/2026, GS. Jiashun Jin, Đại học Carnegie Mellon, giảng dạy chuỗi bài giảng “Một số chủ đề chọn lọc trong phân tích mạng” (Selected Topics in Network Analysis), tập trung vào phát hiện cộng đồng và ước lượng thành viên hỗn hợp bằng các phương pháp SCORE và Mixed-SCORE. Bài giảng cũng giới thiệu bộ dữ liệu MADStat, gồm thông tin thư mục và trích dẫn của khoảng 83.000 bài báo được công bố trên 36 tạp chí thống kê và các lĩnh vực liên quan trong 41 năm, phục vụ phân tích mạng, phân tích văn bản và huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn. Phần còn lại của khóa học trình bày các thống kê đếm chu trình và ứng dụng của chúng trong kiểm định tổng thể đối với mạng, so sánh các mạng, ước lượng số cộng đồng, kiểm định độ phù hợp của mô hình và phát hiện tín hiệu yếu trong các mô hình ma trận có nhiễu. Khóa học đồng thời giới thiệu một công thức tính nhanh các thống kê này, được phát triển với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo.

GS. Jiashun Jin giảng bài tại Khóa học ngắn

Giảng viên và Học viên trao đổi tại Khóa học ngắn

Trong ba ngày từ 08 đến 10/06, Hội thảo quốc tế “Phân tích mạng thống kê và các hướng nghiên cứu mở rộng - SNAB 2026” đã diễn ra với nhiều phiên báo cáo giới thiệu các kết quả nghiên cứu mới. Nội dung hội thảo bao quát nhiều chủ đề, như mô hình hóa mạng, phát hiện cộng đồng, mô hình không gian tiềm ẩn, phương pháp phổ, thống kê ma trận ngẫu nhiên, mạng động, hồi quy mạng, suy luận nhân quả khi có hiệu ứng lan truyền, bảo vệ quyền riêng tư, tính toán thống kê và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. Các phiên báo cáo và thảo luận tạo điều kiện để các nhà khoa học chia sẻ ý tưởng, trao đổi về những vấn đề còn mở và tìm kiếm cơ hội hợp tác liên ngành.

GS. Jiashun Jin, đại diện Ban Tổ chức phát biểu khai mạc Hội thảo

Bên cạnh các phiên báo cáo, chương trình còn có phiên trình bày poster, tạo cơ hội để nghiên cứu sinh, học viên và các nhà khoa học trẻ trong nước và quốc tế giới thiệu công trình đang thực hiện, đồng thời trao đổi trực tiếp với các chuyên gia tham dự hội thảo. Phiên poster diễn ra trong không khí học thuật cởi mở, giúp người trình bày nhận được những góp ý chuyên môn và mở rộng kết nối với các nhà nghiên cứu có cùng mối quan tâm. Những poster xuất sắc đã được Ban tổ chức ghi nhận và trao giải tại phiên bế mạc hội thảo.

Thông qua việc kết hợp các khóa học chuyên sâu với các phiên báo cáo và trao đổi khoa học, SNAB 2026 giúp người tham dự vừa củng cố kiến thức nền tảng, vừa tiếp cận những kết quả nghiên cứu mới trong lĩnh vực phân tích mạng thống kê. Chương trình cũng góp phần tăng cường giao lưu học thuật giữa các nhà khoa học trong và ngoài nước, đồng thời thúc đẩy hợp tác liên ngành giữa thống kê, khoa học dữ liệu và học máy.

Một số hình ảnh của Hội thảo: