《表2 精神贫困识别的指标》

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《论扶志的科学内涵、基本矛盾与实践创新》

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随着国家网络扶贫力度的加大，贫困地区大部分已覆盖网络。这为我们利用大数据和智能化技术开展精神贫困的质变权重分析奠定了物质基础。从数据获取源来看，需要获取扶志对象的静态数据和动态数据。其中，静态数据包括扶志对象的年龄、性别、民族、经济状况、家庭结构等；动态数据包括扶志对象在日常社会生活中留下的数据痕迹，如经济往来、娱乐活动、交往互动等。基于这些数据，可借助人工智能，运用四种大数据分析方式开展分析。一是描述型分析:主要分析扶志对象的当前精神贫困状况，衡量和评估程度；二是诊断型分析:推导演算当前精神贫困状况的发生缘由；三是预测型分析:对扶志对象的思想发展和未来精神文明状况进行预估；四是决策型分析:基于前三类分析的结果进行分析，为扶志的具体实践方案提供决策参考。需要注意的是，在运用大数据技术的同时，也要严格保护扶志对象的数据权利和个人隐私。