京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
关注家暴大数据,别被地域排名带偏
据报道,近日一名律师应用人工智能系统,统计了从2014年到2016年全国法院公布的一审涉及家暴内容的离婚判决文书94571份,99.9996%的施暴者都是男性。其中,山东以8205件稳坐榜首,河南以6986件夺得第二,湖南以6930件位居第三,陕西以4049件排第八。
对全国涉及家暴的一审案件进行统计,其实是件客观意义上的大数据披露,无关“感情色彩”,更无关地域歧视。可每次类似的数据甫一公布,最吸睛的往往是哪个地方的家暴最严重,如此一来,本来极其严肃的话题,显然被严重带偏了。
事实上,抛却歧视的嫌疑,仅仅依据案件数量就得出哪个地方家暴最严重的结论,也是不客观和不负责的。一方面,该律师统计的是涉及家暴的一审案件,而家暴能否进入司法程序,很大程度上取决于家暴受害者的维权意识。比如可能还有很多家暴现象并未走上法律程序,而家暴案件数量多,很可能只能说明某个地方家暴受害者的维权意识和自我保护意识更强;另一方面,每个地区的人口基数与家庭数量也不一样,家暴案件多的地方,往往也是人口大省,如果从发生比例看,排名的结果又会不一样。但不管是哪种排名,对之的解读都不应该搞成“地图炮”,上升为地域歧视。
相较于家暴案件的地域排名,家暴大数据中,真正值得关注而关注度不够的,其实还有很多。比如,同一份数据就显示,全国94571份离婚判决书中,仅有3741件被认定存在家暴行为,认定率仅为3.96%,也就是说家暴案件中,受害者成功维权的不到二十五分之一。当然,这是2014年至2016年的数据。那么,在反家暴法已于2016年3月开始生效后,这一数字又是否发生了改变?所以更进一步,相关部门有必要公开反家暴法生效后,家暴案件数量与最终认定情况的变化,看看法律对于反家暴的效果到底怎样。
此外,还有一些与家暴相关的大数据也应该被关注。如全国妇联曾经的一项调查表明,全国2.7亿个家庭中约有30%的已婚妇女曾遭受过家暴;而我国女性受害者普遍担心家丑外扬,仅9.5%受害者,选择报警求助;还有调查显示,57.51%的人仍认为家暴只是家务事。这些数据,共同反映了家暴现象的普遍性,和受害者维权意识的低下。而关注这些数据背后的家暴现实,并从中正视反家暴所面临的困难与阻力,显然更为必要和迫切。
家暴已成为一个严重的社会问题,理当被全社会共同应对,少一点地域之争和撕裂,多一点严肃的共识行动。每一次家暴大数据的披露,都不应该被各式似是而非的偏见所带偏,浪费难得的舆论关注力,而是应成为刷新社会家暴观念的契机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09