百度 用大数据“扶贫
2018-01-10 01:17
来源:未知
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  火热的互联网经济与巨大的贫困人口共存,这是我国目前独特的现状。据公开资料,目前我国还存在有14个集中连片特困地区和832个贫困县,5000多万贫困人口。同时,互联网企业先进的大数据等技术已开始走界前列。如何让互联网帮助实现更有效率的脱贫呢?

  百度作为国内最大的搜索引擎,能依托于每天60亿次的搜索请求,通过低成本、快捷的方式,帮助无数中小企业客户找到用户、扩大销。百度相关负责人表示,“此次公益帮扶行动只是百度推广在该县的一个试点,未来百度将帮助农户拥抱大数据、用好互联网,进一步促进生产和销售。”

  经过前期充分调研,百度与上犹县就如何利用网络企业优质的网络教育资源与上犹县教师对教育信息的实际需求有效对接,最终确定以“定制项目”方式开展帮扶,从而实现长期帮扶、精准帮扶、有效帮扶。

  例如,百度利用大数据对贫困人口精准识别、精准帮扶。其中,在山西中阳县木耳项目中,效果不错。中阳县是国家级贫困县,每5个农业人口中就有1个贫困人口,下辖村多为纯农业村,没有产业支持。百度基金会“山西省中阳县扶贫”启动后,根据当地实际,进行木耳产业帮扶。伴随着中阳县木耳项目的展开,进一步拉动全县经济产业的发展,更有效帮助当地顺利摘掉“贫困帽”。

  据悉,百度文库借助各方力量,邀请维吾尔语、哈萨克语、藏语、朝鲜语、蒙语的双语优秀教师、教研员,参加教学教研资源翻译工作。项目首期,百度文库还会上线数万份少数民族教育资源文档。同时,在百度文库胡杨林专题页面中,只要每位用户点赞一次,百度文库便向胡杨林项目捐款一元。目前,全国网民点赞共10690208个,百度文库对胡杨林计划公益资金捐款达10690208元。

  百度发布通过8个指标来分析度、复杂的贫困问题,并依此对中国2284个县进行了有针对性的解析。

  百度大数据实验室数据科学家吴海山博士表示,“百度大数据实验室与联合国开发计划署共同合作,首次通过大数据对贫困做了度的描述,利用大数据进行地方经济发展和中国宏观经济发展的分析,希望这项创新研究对决策部门具有参考意义。”

  通过教育扶贫,百度还将目光投向了少数民族地区。百度文库“胡杨林公益计划”,旨在提高少数民族地区的教育资源质量。据百度文库相关人士介绍,胡杨林教育公益项目围绕边远地区一线教师授课需求,提供结构化、系统化及专业化的全国优质教学教研资源。

  创业青年王有东和方进表示,百度对寿县广大销困难的父老乡亲的帮扶是“义举”,对此他们表示衷心感谢。

  在百度一个个扶贫试点的背后,是其根据自来水普及率、移动互联网覆盖率、生活服务设施覆盖率、道基础设施覆盖率、夜间灯光密度等八项生活水平指标进行大数据的解析,以此将各地区的贫困程度进行量化,促进现有贫困数据库的更新,为决策者和提供最新的扶贫进度的数据参考。

  百度启动了公益帮扶计划,帮助农户解决产品滞销问题。在百度的帮助下,一些滞销农户免费开户,百度还安排专业的百度客服这些账户,帮助他们做线上推广的同时,对客户进行基础的网络营销培训。

  此次百度公司捐赠的会员卡是企业专门为上犹县教育系统老师量身定制的学习卡。教师可通过获赠的会员卡,在百度教育文库获得定制化的高质量教育信息,进一步提升教师的教育教学能力。

  寿县绿念草坪种植专业合作社也遇到了类似的问题,该合作社位于淮南寿县方圩村,创业青年方进带领村里十来户乡亲一起种植草坪,能够发家致富。但由于农村信息闭塞、销匮乏,如何打开销成了合作社发展的头等大事。

  目前,双方已为上犹量身打造网络扶贫项目,充分发挥网络企业的技术优势、人才优势和平台优势,为上犹县百度教育资源,开展专题定向网络教师培训等方面,确定了更加“地方化、定制化”的帮扶措施。

  一边是农民守着大量农产品低价难销,一边是城市抱怨吃不上廉价果蔬。今年夏天“滞销、卖难、买贵”的怪圈又一次在安徽一些地区上演。

  百度文库胡杨林专题页面中,全国网民点赞共10690208个,百度文库对胡杨林计划公益资金捐款达1069.0208万元。

  2017年5月24日,百度公司为江西省上犹县捐赠了4000张百度教育文库上犹教师定制会员卡,这是该企业为贫困地区实施“定制化”帮扶,在江西开展“网络扶智”的重要内容之一,为网络扶贫项目实施落地开辟了新的途径。

  坐落于淮河南岸的淮南寿县,以农业发展为主,是中国历史文化名城,也是安徽贫困县之一。由创业青年王有东等人创办的安徽华欣蔬菜种植专业合作社就位于该县姚集村,他向记者反映:“合作社以蔬菜种植为主,种植蔬菜的农民也几乎是来自同村或者临近村的留守妇女。合作社创办初期由于规模小产量少,传统的销基本能够应对,但随着规模的扩大,蔬菜销售成了最大的难题。”

  这8个生活水平指标分别是:卫生厕所普及率、室内厨房普及率、自来水普及率、移动互联网覆盖率、生活服务设施覆盖率、道基础设施覆盖率、夜间灯光密度、金融服务设施覆盖率。这8个指标对以收入为基础测量贫困形成了有效补充,为决策者制定政策提供有益参考。

  在一个个具体扶贫试点的背后,是百度推进的大数据扶贫计划。近日,百度与联合国开发计划署驻华代表处发布《人类发展指数之生活水平维度:应用大数据测量中国贫困》报告,通过大数据提供的动态信息来测量贫困。该报告通过8个指标来分析度、复杂的贫困问题,并依此对中国2284个县进行了有针对性的解析。

  此外,百度还将借助自身的客户资源为合作社进行线下搭桥,帮助他们促成销售。

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