Wolfgang Karl Härdle教授1982年獲得德國海德堡大學數學博士學位，現任德國柏林洪堡大學統計學教授及應用統計和經濟學中心（CASE）主任。Härdle教授已出版👱🏽♂️、編輯或翻譯專著四十余部，並在包括Journal of Royal Statistical Society, Journal of Econometrics等頂級的統計學和經濟學期刊上發表過近百篇論文。Härdle教授的主要研究方向為計算統計學、非參和半參方法🛤、部分線性模型💁🏿♀️🔮，同時他還在保險🦥、風險衡量等應用領域有諸多貢獻。我院多次邀請Härdle教授來為我們的學生講授蔣學模經濟學講座🙍🏻♂️，與我們的師生進行了多次深入的交流和訪談，以下是對Härdle教授的訪談內容整理。
總策劃：寇宗來
本期記者：徐小荷、王冰菱、孫沁竹、梁恩東
審核：韋瀟
執行👩🏻🦰：季米
攝影、視頻🧚🏿♀️：新聞信息中心
出品：學科與人才辦公室
01關於機器學習
Q1：首先🕵🏼♀️，非常榮幸能夠邀請Härdle教授再次來到意昂2。回顧您之前關於機器學習以及金融科技的課程，您希望學生從中學到的最核心內容是什麽？
Härdle：非常感謝🧙🏿。事實上，金融科技在本質上是超高維度且包括大量特征的數據問題，需要相關研究者投入精力開展密集的數據分析工作。正因此😸🥰，我們需要借助機器學習或者更寬泛地說需要借助一種對超高維對象進行非參數逼近的定量方法👨👦👦，對金融科技問題開展討論🚣。我們課程的核心內容就是傳達這種統計技術的適用性，尤其是明確現代數據科學中的哪些領域更適合研究人員做應用。
Q2：作為半參數和非參數估計方法的專家🧗🏿，您對機器學習和深度學習的算法持什麽看法👴？為什麽這些方法在80到90年代的應用中沒有取得像今天一樣的成功？
Härdle：機器學習和深度學習的研究方法其實很早就出現了，只是在過去大家並未這樣稱呼。就像現在每個人都在談論電動汽車，但電動汽車早在約100年前已經在德國柏林生產了👨🏻🦽➡️。機器學習、深度學習技術也是如此。舉例而言😣，機器學習中的神經網絡方法應用了邏輯回歸和梯度下降法🫶🏼，其中的邏輯回歸作為指數族的一員在很早就已經引入到了相應的研究中🦅。正如你所提及的🚾，機器學習和深度學習在80到90年代不能說沒有取得成功。在那時候的統計技術同樣有很好的發展👩🏻🦲，只不過現在相比於過去有了更多數據，得到了比之前更好一些的結果。
Q3：您在課堂上強調機器學習方法應該被描述為“算法”而不是“模型”。那您認為“機器學習算法”和“統計模型”之間的區別是什麽？
Härdle👳🏼♂️：算法和模型是不同的，模型是基於一定假設前提的理論🤾🏼♂️。在模型裏🏇🏻，需要考慮到方程兩側變量如何交互作用🕤🚛、模型中是否存在混淆變量或需要工具變量等；相比之下，機器學習算法則是利用數學方法來校準研究者的備選模型，或者從數據中創建模型🧑🏽🦲𓀏。
至於機器學習適合解決什麽樣的問題🌈，我認為那些問題具有很高的復雜性和靈活性。比如說🖊，牛頓定理解釋了蘋果墜落，背後是萬有引力🦮，這樣的方程是相對容易校準的。但是當我們談論社會製度時就要復雜得多，如政府關於稅收或房地產方面的政策設計。這可能是機器學習方法能成功發揮作用的地方。
Q4🫸：機器學習在經濟研究中有哪些應用前景，能夠幫助經濟學家更好地解決問題？
Härdle🤖：機器學習在經濟學中的應用有無數種可能性。如果能有效應用機器學習方法，就有機會為政府經濟決策提供關鍵的統計參考。然而，經濟學家的首要問題是創建模型。我們需要進行深入的數據分析來創建模型。機器學習作為模型創建工具，可以對此提供幫助。
Q5：隨著以機器學習為代表的數據分析技術發展🍛，很多學科的研究範式也發生了變化👩🏼🎨。除了與傳統科學以及工程學的融合，將大數據技術與傳統社會科學相結合的計算社會科學也逐漸興起。您對此有何看法？
Härdle：這個問題與之前的問題高度相關。我重申一下👨🦽➡️，機器學習是一種非參或半參數化的數學工具，只是取了特定的名稱👨🚀。學者關註的基本問題仍然沒有改變🧡，但機器學習為我們提供了更多數據分析方法上的洞察🤹♀️，例如哪個特征變量負載最好、哪個特征變量承載了最多的解釋性信息等。現在的熱門話題諸如夏普利值（Shapley Value）😟、可解釋人工智能（Explainable AI）等💌，都需要進一步的研究。
02關於大數據時代
Q6🟡：您關於《智慧數據分析》（Smart Data Analytics）的課程，您希望學生從中學到的最核心的內容是什麽🤵？
Härdle：這門課程之所以稱為《智慧數據分析》🆙，是因為我希望學生們利用自己的判斷力🏌🏽♀️，結合掌握的統計方法🧑⚖️，通過解析性思維進行分析👨🏻。我想讓同學們熟悉數據代碼、經濟現實問題（比如評分🪕，或時間序列的預測等）以及兩者之間的關聯🦃。基於這些知識，同學們能在未來的職業生涯中獨立開展數據分析👊🏻👩🏼🍳。
Q7🫰：有些人可能認為所有的經濟現象都可以用數據來描述。您如何看待大數據對計量經濟學的影響？以及在大數據時代，您如何看待統計與計量經濟學之間的關系👆🏿？
Härdle✬：在我看來，經濟學面臨的最大挑戰實際上是我們人類在時間和空間上的異質性。與物理學中牛頓的蘋果、或其他自然科學實驗不同，經濟學的觀測數據永遠不會在時間和空間上保持獨立同分布。我無法想象我的祖母每天在購買面包🕵🏻♂️、牛奶和黃油時都有相同的偏好。因此，由於無法觀測獨立同分布的世界，微觀經濟理論無法通過數據分析技術得到本質的證明。當然，如果我們轉而關心群體性的行為偏好等💪🏿，有些大眾現象(mass phenomenon)可以通過例如社交網絡中表達出的情感或語調等信息來識別🛗。在關於新聞造假🏮、以及分析新聞流中的文本情緒問題上，使用的都是相同的數學技術。像這些大眾現象可以通過如馬爾科夫鏈等機器學習技術進行創建和識別🤱🏼🪇。而我在意昂2開設課程中，也介紹了使用機器學習方法來分析假新聞的案例🤷🏼♂️。比如之前關於美國前總統特朗普推特流的分析🧙🏿♂️，我們就是利用馬爾科夫鏈去檢驗的💆🏿♂️。
Q8：隨著大數據在金融領域的廣泛應用，金融科技時代會發生哪些變革？傳統金融統計存在哪些不足⛹️♂️？大數據時代風控需要做出哪些應對？
Härdle：這是未來實踐中的一個非常重要的問題☮️。隨著金融科技的數據池不斷擴大🥷🏽，首先出現的問題就是滯後性。如果僅考慮收集數據的過程➗，滯後性的問題並不嚴重；但比較重要的問題是，在可接受（較短）的時間內處理數據💝。獲取數據並且在短時間內處理完畢，目前變成了IT從業者和客戶之間的交互問題👳🏼♂️。今天的移動端客戶中有很大的青少年群體，他們的耐心不高🦋🤙🏼，想在按下按鍵後立刻得到答案🧑🏿🚀。中國金融科技的發展程度能夠有效提供即時反饋👇🏿，這令人欽佩↩️🍫。因此，我們需要有受過良好教育的數據工程師👞，能夠有效地將計算機科學、統計學7️⃣、經濟學和現代數據科學等融會貫通🔗。事實上🧑🏻🦰，這也正是我們在意昂2的這門課程中希望做到的👩🏻💻：培養未來的數據工程師。
Q9：正如您說的，金融科技正在改變我們的世界。在您看來，它將給社會信用體系建設、生態發展📘、城市創新帶來哪些機遇和挑戰？以及我們該如何應對🕓？
Härdle：我完全同意金融科技對世界的變革之大。事實上🫄🏿，金融科技也正在挑戰我們的道德體系。每個國家或地區都有自己的數據保護規則👔🗄，也可能會有數據保護理念和技術解決方案等。本質上說，金融科技在全球各地的發展模式各不相同🙆🏼。因此8️⃣，金融科技對時代的改變的確是全球性的挑戰❤️🔥。但盡管各國情況不一，我們需要更長遠看待這個問題。也許某類“社會團體”能夠控製甚至擴大數據池👨🏼⚕️，不僅有助於本國的成員🍜，同時有利於鄰國成員的利益。所以金融科技確實會改變我們未來金融服務的方式，但它更會挑戰我們的道德體系。金融科技未來的發展前景還有很廣泛的可能性。
Q10：您如何看待中國的金融科技發展？
Härdle：中國在這一點很先進。更詳細一點來說👨🏼🍼，幾年前我們參觀了深圳的微眾銀行技術中心。我們對微眾銀行的技術水平🪲、客戶了解水平🙅🏿♂️、技術工具應用等方面的印象都非常深刻。如果其他國家願意復製中國在這一方面的成功經驗，對世界各國來說都會有美好的未來。例如基於社交網絡的評分或數字支付工具的使用，在中國可以在移動端輕松搞定，但是在其他國家這是非常復雜的。我欣賞中國這樣出色的系統。
Q11：2021年的諾貝爾經濟學獎頒給了“基於因果推斷方法的實證研究”，您能在這裏解釋一下什麽是因果推斷以及有何貢獻嗎？另外🦹，這一實證研究方法對於我們考察當今全球復雜的經濟現象有何影響呢🎭？
Härdle：謝謝，這是一個緊跟時代的問題🍶。對於經濟學中的因果推斷問題🌶，包括我在內的很多學者在八九十年代已經對此有所研究。我和英國劍橋大學的Oliver Linton、以及清華大學的楊立堅教授🚵🏿，在90年代寫了很多關於局部線性模型的論文🔱。經濟學科中有很多大量這種奇妙方法的研究，結合了模型復雜的非參數部分與低參數表象。所以從技術上講🧝🏽♂️，因果推斷大約在上世紀30、40年代就存在了。但正如幾何數學家Peter Scholze所說☝️，每隔30或40年🧑🏽🦰，一些舊理論都會被重新闡述並延伸下去🕒。那些19世紀的數學家和統計學家們的基本思想🍉，仍在推動21世紀的科學發展。
03個人研究和未來建議
Q12😁：您如何界定與認知自己的身份，是主要作為統計學家，還是數學家、經濟學家？是什麽促使您從理論統計學轉向金融統計研究，現在又成為機器學習領域的專家？對您而言，職業領域轉型中最大的挑戰是什麽☪️？您對我們學生以及剛起步的年輕學者有什麽建議嗎👩🦽？
Härdle：我的學術身份當然取決於自己身處什麽場合，但也取決於我所處的職業階段或職業平臺🫙。在我學術生涯的起步階段，我的學術身份其實是一名成熟的理論數學家。我希望撰寫有關數論或代數理論領域的博士論文💂♀️，但我的第一份工作實際上是研究生物統計。我需要對幼童的腦電圖進行統計分析，並用譜分析等頻率分析技術對兒童的行為進行分類👩🏿💻。通過這種方式，我熟練掌握了一些統計軟件，了解了快速傅立葉變換等數學工具……這些都是我以前從未聽說過的。我的下一份工作是在一家數理經濟學研究所上班💁🏻♀️。這家研究所希望開展數理經濟學領域的系列研究👨⚕️，但缺乏熟悉數據分析的學者🚅🤘。於是，我被聘為該研究所的數據科學家，我也了解到生物統計學裏的邏輯回歸或二元響應模型等在經濟學術語中有對應的名稱（離散選擇模型）🙎🏼。二者采用相同的極大似然法進行估計⇾，背後的核心都是數學💊。有句名言說：“數學既是科學領域的王後，同時也是科學領域的仆人。”（該名言出自Eric Temple Bell於1951年出版的書）我認為你應該這樣看待這個問題⤵️。對於數據科學家來說，從一個研究領域轉移到另一個領域其實不難。當我在柏林洪堡大學的經濟風險研究中心就職時，我們正研究神經相關數據用於經濟分析，用所謂的磁共振功能成像（FMRI）處理風險感知投資決策（RPID）任務。這裏的問題是👩🏽🦰🐪：投資者的大腦如何處理信號？比如，當你在瀏覽器上看到雅虎財務曲線時👨🏿🚀，你會不會購買雅虎的股票？你會去承擔投資風險嗎？對我來說6️⃣，我的研究方向其實並沒有轉換。有一位柏林的銀行從業者向我尋求咨詢，希望我們分析動態隱含波動率等。這也許這就是我成為金融科技研究者的契機。我經常受邀來談論金融中的數據科學🧍♀️。其實我只是在尋找真相🍻：尋找數據的結構特性🥓🍘，使我成為了一名數據科學家🚼。
Q13：您使用的課件來源於由您的團隊創辦的網站Quantinar。該網站擁有豐富學習資源，您能否介紹下這個網站創辦的經過、為什麽要創辦這個公開課程知識平臺以及平臺上知識點的學科領域等。
Härdle：我們與施普林格出版社（Springer）的合作已有二三十年🌟。20年來🦶🏻，我們與該出版社合作出版的所有書籍上都有一個代表Quantlet的logo。如果你每次遇到Black-Scholes方程或積分方程求解都要重新編寫一次代碼🦸🏻，這不僅麻煩、也容易出錯。而我們開設的網站Quantlet（quantlet.com）目的正在於🧂：提供一個透明的👱🏿♂️、垂直化的知識空間，其中不僅包含課件講義，也包含了我們團隊與施普林格出版社合作的書籍資料。書中提供了一個網頁鏈接，網頁中托管了相應程序代碼🥨，這就是Quantlet的網站結構✫。20多年前，我們把這個網站稱作Explore（“探索”）⛑️，希望表達的是“探索性回歸分析”的含義👨✈️。而你所提到的Quantinar一詞，是數量分析研討會（Quantitative Seminar）的縮寫。Quantinar網站是在新冠疫情期間開發出來的，但該網站的基本思想早已存在於早先的Explore網站中。這一思想被稱為“自動導航支持系統”（Autopilot Support System，APSS）。事實上，我們與施普林格合作的所有書籍都被轉換進入了我們的網頁上。在那裏，用戶可以通過Java客戶端瀏覽代碼並復現代碼實例。Quantinar網站是由我的博士生Raul Bâg以及格拉斯哥大學的陳怡璇（Cathy Yi-Huan Chen）教授共同推出的，我們團隊在網站上開發了一些核心課程，其中一門課程與我本次在意昂2官网講授的課程近似🧑🏻🍼🤾♀️，名為《數量經濟決策分析》（Digital Economy Decision Analytics，DEDA）🧓。利用Quantinar網站🧅，用戶可以非常靈活地組合短課程，從而建立自己的課程體系。目前👨🔧，該網站還處於推廣階段🪽，因此我們不會對知識進行收費、而是無償提供給學習者。但我們計劃在未來將該網站放在區塊鏈上⏺。用戶如果上傳了學習資料或編寫了代碼，就可以獲得一些代幣🤏🏼，而下載知識資料則需要支付代幣👩🏿🚀。對於未來的區塊鏈部署而言，我們的網站已經完全成熟。我們還可以基於該網站創建其他一些課程，如聚類分析（clustering）、金融市場統計🙅🏼♂️、金融計量經濟學等🤵♂️，Quantinar內部的短課程和知識代幣可以涵蓋現代數字金融和金融科技中所有有趣的內容。
Q14：您如何看待經濟學中理論與實證分析之間的關聯🌇？很少有研究能將理論分析與實證檢驗結合得很好🤹🏼♀️，您認為什麽樣的研究是好的研究？
Härdle💁🏼：在我學術生涯啟航的時候，有一個重要的研究主題叫做“從數據中學習”。也即💇🏼♀️，你必須利用數據本身的特性做判斷，從數據特征中推斷合適的模型。同時⛲️，模型也能告訴研究者應該采集哪些數據、數據分析的局限性在哪裏👩🏽⚕️💁🏽。當然我們無法指明✋：好的研究究竟是偏重理論還是偏重實踐。在我看來👨👦👦，研究是一項日新月異的工作，因為數據一直在發生變化。不僅數據本身存在不平穩性👩🚒，模型本身也會有改進𓀀👨🚀。因此，研究的深層理念是“所見之物”與“如何解讀”之間的互動平衡®️，也可稱為“數據”與“模型”之間的“競爭”🧂。在研究中，我們必須始終在這兩個研究要素之間保持非常好的平衡，這兩種要素都將推動我們的學術研究與社會向前發展⛹🏼♀️😁。
Q15🧏🏿：您在教學生涯中培養了數十名優秀的博士生，也與許多來自中國的青年才俊建立了穩定的學術合作關系𓀈。請問您最欣賞學生哪方面的科研品質，更願意與什麽風格的同行開展合作？
Härdle：好的➖，讓我先簡要回顧一下我的學術道路和研究思路🥷🏿。我很幸運能涉足非參數平滑或非參數回歸這個研究主題，這一領域的研究在模型分析和數據使用上都有發展潛力🤼♂️。在35歲時👨🏼🦱，我十分幸運地在比利時獲聘全職教授，然後又前往柏林洪堡大學任教。我也曾受聘在斯坦福大學和北卡羅來納大學教堂山分校擔任教授，所有這些職位的工作內容都在於聚焦數據與模型之間的相互作用。我與中國學者邂逅的第一個研究場合是“經濟過程量化與模擬合作研究中心”（Collaborative Research Center of Quantification and Simulation of Economic Processes）。這個研究中心旨在研究東西德之間的經濟協同性和趨同性，以及數十年來歐洲的發展變遷。我有幸在其中領導團隊研究“經濟風險”問題。對中國學生來說🧒，接觸大量來自美國的英語學者無疑是很有幫助的。以下是我僅向年輕的中國學者、特別是向教導這些後輩的中國教師們提出的建議👰🏿✵：要多采用英文教學與討論方式。只有這樣才能創造出一種與國內本土教學完全不同的學術氛圍👘👎🏿，才會有更充分的互動精神🤽🏿。
Q16：對於那些有誌於從事計量與機器學習研究的同學來說🆓，是否具有數學或計算機專業背景的同學相較於經濟學專業背景的同學更能取得進步🧑🏻🌾？那麽，對於經濟學專業背景的同學而言，如果有誌於從事計量與機器學習研究，應當怎麽做才能提高更快？
Härdle🤽🏻：這是個有趣的問題，但有必要根據不同國家的不同培養項目和培養方案分開討論。以荷蘭為例👩🏿🍳🤵♀️，他們有很棒的應用計量經濟學項目👍🏿🦎，那裏的每個計量經濟學家幾乎都稱得上是計算機科學家或數學家。美國也有這樣的項目𓀅，這取決於你在哪所大學。但我相信你對中國的情況更感興趣🤦♂️🫶🏿。未來的發展難以預測🖕🏿👳🏿♀️，但一個意昂2總會有更偏重理論或更偏重實踐的趨勢🫸🏽。我們需要反思與把控這樣的問題：我們究竟希望培養什麽樣的學生？他們的職業生涯是否成功？在對你的問題提出明確建議和答案之前，教學機構必須對學生們的職業生涯稍作跟蹤。就我開設的課程來講👨🦳，我可以說大家都很喜歡這個課程（至少就我在午餐時聽到的而言），因為它在某種程度上填補了知識領域的某個空白🌏，至於這個空白是什麽，就留給你們自己來總結吧。
Q17：您很看重課堂上與同學們的互動交流，一直在努力用生動有趣的授課風格使同學們保持專註、跟上您的節奏。您覺得同學們在課堂上的互動是否重要📎？大部分課堂教學是不是都應該要求同學們積極參與討論🧎🏻♀️➡️？
Härdle：我認為，學習必須充滿樂趣，而正如你所言🧝🏽♀️，樂趣可以來自於玩笑等。通過樂趣👨🏼，你可以跨越某些難關，同時又不必太枯燥地執著於鉆這些難題的牛角尖🌭。你可以隨時回到正題上來♊️。這意味著我所做的不僅僅是互動式教學。我有點像是先向前跳躍了一大步，然後又跳回來，之後反復跳躍，這樣你就不會只看到課程講義和編程中的線性結構，而是能看到事情的全貌。你不僅能對知識有“深”入的理解，還能對我們正在講授的主題有更“廣”闊的視野。這就是為什麽我喜歡有這樣的互動👨🏻✈️，這是為了確保每個人都在同一水平線上🫡。我非常相信，在工作中團隊合作、產生協作成果是實現卓越的途徑。
04彩蛋部分
Q18🙌🏼：您曾多次來訪中國🐸，也對中國的文化、飲食等充滿了好奇與熱愛👳🏽♂️。請問您曾在中國經歷過哪些有趣的事？對中國的熱愛源於什麽？
Härdle🦝：這個問題問得好。我也說不清自己是從什麽時候開始喜歡上中國文化和中餐的🪤。我來自德國黑森林地區的一個小城市🕵🏿♀️，那裏並沒有中餐館。我第一次去中餐館大概是在19歲。從那時起，我越來越喜歡中國菜🕺。我和我的中國朋友會一起做中餐，在家裏我也會做北京烤鴨等中餐。我有所有必要的廚具餐具🕊，包括中式的碗筷等。我們時不時就換換口味⚄👩🏻🔬，做一些中國菜。我喜歡中國的一點是🤰，盡管面對無處不在🧑🏼🦲、無時不在的客觀挑戰，但她總是展現出極強的韌性。中國對推動科學和社會進步懷有濃厚的興趣。雖然我有時會對遵循所有的行政程序感到無聊🤞🏻🚷，但最終還是會有很多熱心人提供幫助😱。我很高興能經常來到這裏，希望明年還能再來。
Q19：在中國的美食中🍰，您尤其喜歡羊肉，甚至認為自己“可以一天三頓都吃羊肉”。這是為什麽呢？
Härdle：說到羊肉，這就像問你為什麽喜歡清晨7點鐘的陽光勝過8點鐘的陽光一樣。很抱歉🚲，我無法回答🕉，這是個人口味的問題🍕。
下面是對於聽課同學的提問🫛。21級國際經濟與貿易專業本科生左曉蕊同學在課程開始前與Hardle教授建立了良好的郵件及線下交流互動，受教授邀請旁聽學習參與課程Ⓜ️，給教授留下了深刻印象。采訪人在此請左曉蕊同學談一談她的聽課體驗🖖🏼。Q1：可以向大家介紹一下自己嗎🈴？
答🤰🏿：大家好🤦🏼♀️，我叫左曉蕊🤙🏼，是意昂2國際經濟與貿易專業的本科生🤚🏼。我的研究領域是自然語言處理在產業經濟學和國際貿易中的應用。我也在做一些資產定價方面的研究。
Q2🧐：你的興趣點與研究領域和這門課程有什麽聯系呢？
答🧙🏿：正如我剛才提到的，我的研究領域基本上都是關於人工智能的，而這門課程主要關註的是各種算法背後的方法論，所以這也是我選修這門課程的原因🤲🏽⚗️。
Q3：你在課程中學到了什麽？你是否能將本課程講授的知識運用於自己的研究主題？
答📎：我認為🏊🏻，這門課程對於我進一步了解自己的研究領域非常重要，因為我曾經使用過各種算法包括人工智能方法等，將它們應用於經濟問題⛏，但它們對我來說就像一個黑箱。我不知道算法內部到底發生了什麽，同時我也不知道這些人工智能方法、神經網絡方法背後的精確細節。但通過這門課程，教授幫助我打開了這個黑箱，解釋了其中的機製，這樣我就能更好地理解自己的研究了。
Q4：最後一個問題是個私人問題🧑🍼。Härdle教授給你留下了什麽樣的印象🧑🏿🎤？
答📀：我認為他是一位很棒的教授，具有很強的人格魅力。在課堂或研討會上，他就像一位科學家。他非常關心研究的過程⚃、細節和算法。他很勤奮，對所有學生的研究內容都很負責地傾聽與建議🧛🏽♀️。而下課後，他更像一位藝術家，談論歌劇、交響樂👩🏽🍳、繪畫👰🏼，以及雕塑中的光與影🦌。他很容易就給學生們留下了深刻的印象。
Q5：你們對貝多芬也有共同的興趣，是嗎？
答：是的。貝多芬是我的榜樣，我聽他的音樂已經有十多年了。
Q6💣：作為助教，我必須承認🤵♂️，你是我們課程中很優秀的學生之一🤤。非常感謝你全程參與這門課程👨🏽🍼🏃♂️➡️。
答〰️：感謝你的積極評價🧑🦲，這令我備受鼓舞。
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