京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据扶贫的先进与隐忧
近年来,随着“大数据”在各领域的广泛应用,用大数据推动扶贫精准化也不断被提及。2015年广西马山事件的出现,更使人们期待和相信大数据在“精准扶贫”方面具有更大威力。确实,我国贫困人口基数大、情况复杂,以前受制于科技水平因素,有关部门长期以来主要以人工的方式采集数据和后期分析进而制定相关政策,这在一定程度上影响到了扶贫效果。
使用“大数据”的思维和方法,不啻多了一双辨别“真贫”“假贫”的火眼金睛。有的媒体引用扶贫部门工作人员的话说:“过去,他家有三个门市房,他说有一个,我就只能相信。现在,他们家三个门市房在哪里我都知道。”另据报道,有的地区的扶贫信息系统内还详细录入了贫困户(村)的致贫原因。这些,无疑为制定符合实际情况的扶贫政策提供了更加科学的依据。
但“大数据扶贫”的一片吹呼声,多少还是令人产生了一丝隐忧。首先,“大数据扶贫”的重点在“贫”,即作为“扶”之对象的贫困人口或贫困群体。在大数据的视野中,贫困群体以及他们的资产、收入、工作等,都可以抽象为一堆总名为“贫困”的冰冷数据,而在现实生活中,这些数据背后站立的却是一个个活生生的人。他们有属于自己的婚丧嫁娶、生老病死和喜怒哀乐。我们都知道,现代人讲究隐私,谁也不愿自己的人生数据被公之于众。尤其是对于贫困者而言,微薄的收入、逼仄的住房、恶劣的境遇、艰难的生活,以及造成这一切的所谓“致贫原因”,甚至作为贫困人口的一员而被“扶”这件事本身,都是他们不愿也不应被随意揭开的。
更何况,在这大量的贫困家庭中,还有许多未成年人,或许因为扶贫的成效、机遇的垂青和个人的奋斗,这些孩子后来改变了命运、过上了体面的生活;又或许因为各种原因,他们无奈地继承了父辈的贫穷。不管怎么样,少时的贫苦经历,不应像烙印一样被暴露在世人面前。而所有这些一旦被大数据化或云端化,其泄露的风险也随之增强。
因此,在大数据扶贫的时代,由于更加细致地掌握了贫困人口的信息,扶贫部门挨家挨户审核贫困人口信息的任务减轻了,维护贫困人口信息安全的任务却更重了。同时,在扶贫工作开展过程中,贫苦地区及人口状况信息是动态变化的;而且,扶贫工作越有成效,信息变化的频率和范围就会越大。而这些作为决策依据的信息并不会自动更新,这就要求扶贫部门加强硬件和软件建设,提高数据跟踪和更新频率,使数据尽可能做到更新、更准,其对工作参考价值才能最大化。
其次,由于大数据的运用,对“贫困数据”的处理将成为扶贫部门的一项大活,这在客观上要求工作人员更多地在办公室内开展工作。进入贫困者家中,和他们面对面交流机会也许会因此减少。但是我们知道,贫困者所需要的不仅是一包米、一壶油或一个就业机会,还需要嘘寒问暖的情感慰藉。实际上,扶贫工作人员在敲开贫困者家门的同时,也为他们打开了改变命运的心理之门。当然,大数据带来的工作便利和效率,也有可能使扶贫人员从繁重的数据整理工作中解脱出来,以更多的时间和精力,与贫困者进行深入的交流,但这一切有赖于制度的调整和设定。
实际上,不论是广西马山事件还是这些年扶贫工作爆出的另一些问题,与其说是数据“失灵”,不如说是制度“失灵”,或者说,大数据不过是用来“察看”贫困状况的工具,而真正“看见”贫困及其给人们带来的痛楚,并采取有效的行动,却需要依靠大数据之外的制度建设。否则,即便把贫苦大数据摆在有关部门面前,它也依然有可能对“真贫”视而不见,却对“假贫”频抛媚眼。
科技的进步,总向我们展示出令人憧憬的美丽新天地。对此,在热烈欢呼的同时还应抱以冷静的思考。每当科技前进一寸,制度往往需要前进一尺,这样才能使它真正造福于人。大数据扶贫也是如此。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24