“生境”仿真:以贫困人口为中心的大数据关联整合与精准扶贫

发布时间：2018-08-05 19:17

【摘要】：为探讨大数据如何更好地支撑精准扶贫研究和实践,本文对精准扶贫研究文献和大数据管理平台案例进行分析,发现精准扶贫研究和实践的数据采集与分析、大数据管理存在应用"烟囱"和数据"孤立"现象严重、跨学科研究和综合集成数据分析方法应用不足、精准扶贫"块数据"开发应用亟待加强、缺乏以贫困人口为中心的数据关联整合等问题。为应对大数据应用的不足,引入生态学中"生境"的概念,置贫困人口为中心的"人"、"事"、"物"于特定空间的"生境"中,构建基于贫困人口"生境"块数据的大数据关联整合措施,形成与基于业务流程的精准扶贫大数据管理平台互补的横向整合方案,并提出利用"生境"块数据进行精准扶贫开发的5种应用场景设想。本文主要构建了一个以贫困人口为中心的大数据关联整合方案的理论模型,其在实际应用中是否可行,还需要更多地实践证据予以检验。
[Abstract]:In order to discuss how big data can better support the research and practice of precision poverty alleviation, this paper analyzes the research literature of precision poverty alleviation and the case of big data management platform, and finds out the data collection and analysis of precision poverty alleviation research and practice. The application of "chimney" and "isolation" of data in big data management is serious, the application of interdisciplinary research and comprehensive integrated data analysis method is insufficient, and the development and application of "block data" need to be strengthened. Lack of poor population-centered data association integration and other issues. In order to deal with the shortage of big data application, the concept of "habitat" in ecology is introduced, and the "human", "thing" and "thing" of the poor population are placed in the "habitat" of specific space. Constructing the big data association integration measures based on the "habitat" block data of the poor population, and forming a horizontal integration scheme complementary to the precise poverty alleviation big data management platform based on business process. At the same time, five scenarios of accurate poverty alleviation and development based on habitat block data are put forward. This paper mainly constructs a theoretical model of big data association integration scheme centered on the poor population. Whether it is feasible or not in practical application needs more practical evidence to test it.
【作者单位】： 桂林理工大学人文社会科学学院;哈尔滨工业大学高等教育研究所;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(71673068) 广西民族旅游研究中心基金项目(MZLY06)
【分类号】：F323.8

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2166738