家庭成员、在校支出、消费次数…… 大数据甄别贫困大学生

最近，电子科技大学通过大数据智慧助困系统，对学生家庭成员信息、学生本人及受资助信息等上千万条数据进行分析，然后对筛选出的家庭经济困难学生进行帮扶，为他们发放隐形补助金。

银行账户上一下多出600元，并注明为学校发放的助学金。最近，电子科大大三学生刘文（化名）收到到款通知后，甚至有点不相信。那么，在没递交申请资料的情况下，刘文为什么被纳入了贫困生？原来，这份获资助学生的名单来自大数据分析。

为让更多真正家庭经济困难的学生得到帮助，电子科大2016年开始研发“智慧助困系统”。此次发放的助学金是由老校友们筹集的，发出后不会公示，属于隐形补助金。经过大数据分析，刘文和另外81名同学从全校两万多名学生中被筛选了出来。

研发“智慧助困系统”的成都寻道科技有限公司，将学生家庭成员、每月在校支出、消费次数等信息逐一列了出来。该公司运营总监彭娟介绍，他们通过智慧助困系统采集了包括学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息、学生日常消费等4大类、40余个小类的上千万条数据。

系统通过大数据挖掘与分析，自动生成家庭经济困难学生建议名单。数据源主要取自消费数据，通过分析学生在校内的消费数据，例如食堂饭卡、超市消费等分析学生消费水平，“这类数据主要记录了学生的消费金额、时间以及地点等消费规律信息。”

“除了消费数据，系统还结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。”这些数据经过整合，通过计算机算法，系统判定学生的困难指数（1~9），困难指数越高则代表越贫困。

最终，大数据结果结合线下个别访谈、辅导员评价共同给出了这份全校家庭经济特别困难学生名单。

其实，去年，电子科技大学就开始通过大数据分析技术来确定受助对象。目前已累计有约300人获得隐形补助，资助总额达11万元，校方表示今后将让大数据助困成为一种常态。另外，校方对获取的数据信息有严格保密措施，不会用作商用，每位辅导员也只能看到本班学生的贫困指数。

成都商报记者 逯望一

实习生 夏雨

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