如何看待西安电子科技大学偷偷给贫困生打钱，大数据精准帮助贫困生是否值得推广？
为什么说是“偷偷”？
首先，这个“偷偷”二字，其实是公众对这种做法的一种善意的解读。它可能意味着学校在操作过程中，并没有大张旗鼓地宣传，而是以一种更低调、更注重隐私的方式进行。这种方式可能旨在避免贫困生在公开场合被点名，从而减少他们的心理负担和潜在的社会压力。传统的助学金发放往往需要学生主动申请，提交各种证明材料，这本身就可能带有一定的标签化意味。而“偷偷发钱”，似乎更像是学校主动伸出的援手，并且是在确保受助者尊严的前提下完成的。
大数据精准帮扶的逻辑
那么，学校是如何做到“精准”的呢？这背后通常是一套大数据分析系统在发挥作用。
数据来源多样化： 这些数据可能包括学生的学费缴纳情况、家庭经济状况的申报信息（例如，是否办理了国家助学贷款、是否符合国家贫困生认定标准等）、在校消费习惯（如饭卡消费、校园卡使用情况）、甚至可能涉及一些间接的、经过脱敏处理的家庭经济状况的关联指标。
算法模型识别： 通过建立一套算法模型，系统可以根据这些数据对学生进行风险评估，识别出可能面临经济困难的学生。例如，那些消费水平较低、经常使用校内勤工助学岗位的学生，或者家庭收入申报与实际消费水平存在一定差距的学生，都可能被系统标记出来。
人工审核兜底： 虽然是大数据识别，但最终的资金发放往往还需要经过人工的审核和确认。大数据更多的是作为一种初筛和预警机制，将潜在的困难学生快速、全面地呈现出来，然后由辅导员、学生资助中心的工作人员进行进一步的核实和沟通，确保帮扶的公平性和准确性。
这项措施的优点：
1. 提高效率和覆盖面： 相比于传统的依赖学生主动申请的模式，大数据分析可以更主动、更全面地发现潜在的困难学生，尤其是那些可能因为各种原因（如自尊心强、不了解政策、信息不对称等）而没有主动寻求帮助的学生。这大大提高了助学工作的效率和覆盖面。
2. 减少标签化和心理负担： 如前所述，“偷偷发钱”的模式能够避免贫困生在公开场合被点名或过度关注，从而减少他们可能感受到的心理压力和被“区别对待”的感觉。这是一种更加人性化的关怀。
3. 优化资源配置： 通过精准识别，可以将有限的助学资源更有效地导向最需要的学生，避免资源浪费或错配。这对于学校来说，是一种更科学、更有效的资源管理方式。
4. 潜在的预防作用： 通过对学生消费行为等数据的分析，学校或许还能更早地发现一些学生可能出现的经济危机迹象，并提前介入，提供支持，避免问题恶化。
这项措施的挑战与顾虑：
1. 隐私保护的边界： 这是最核心也是最需要谨慎处理的问题。大数据分析必然会涉及学生的个人信息，甚至可能包括一些敏感的家庭经济信息。如何确保这些数据的安全、合规使用，防止泄露或滥用，是推广这项措施必须解决的头等大事。谁有权限访问这些数据？数据如何加密？存储期限多长？这些都需要有明确的制度和技术保障。
2. 算法的公平性和偏见： 任何算法都可能存在固有的偏见，或者在设计时就未能充分考虑到所有可能的情况。例如，某些学生可能因为生活习惯节俭，即使家庭经济条件一般，也表现出较低的消费水平，这是否会被大数据误判为“贫困”？反之，有些家庭经济情况较好但生活大手大脚的学生，是否会被系统“忽略”？因此，大数据识别的结果必须有充分的人工复核和申诉渠道，以纠正可能出现的偏差。
3. “精准”的定义和标准： “贫困”的定义本身就是一个复杂的问题，它不仅关乎收入，也关乎家庭的负担、地域差异等诸多因素。大数据模型如何科学地定义和量化“贫困”？如果过于依赖单一指标，可能会出现“失之毫厘，谬以千里”的情况。
4. 过度依赖技术可能带来的冷漠： 虽然大数据提高了效率，但学生工作终究是人与人之间的工作。过度依赖冰冷的数据和算法，是否会削弱了辅导员、班主任等一线工作人员与学生的情感连接和人文关怀？技术应当是辅助，而不是取代人情。
5. 家校沟通的挑战： 对于一些家庭经济确实困难的学生，学校在发放资助时，如果缺乏与家庭的有效沟通和解释，可能会引发误解，甚至给学生家庭带来不必要的压力。如何平衡精准帮扶与透明沟通，是一个艺术。
是否值得推广？
总的来说，西安电子科技大学这种利用大数据精准帮助贫困生的做法，在理念和方向上是值得肯定和推广的。它代表着高校在学生资助工作上的一次有益探索，试图通过技术手段提升效率和人本关怀。
但是，推广的前提是必须建立在严谨、负责、人性化的基础上。
必须有完善的隐私保护机制： 确保学生信息安全是底线。
必须有足够透明和公平的算法设计与复核流程： 允许学生和家庭了解基本规则，并提供申诉渠道。
必须坚持“技术辅助，人文关怀”的原则： 技术是工具，人才是核心，不能因为技术而忽略了与学生的直接沟通和情感交流。
必须有清晰的制度设计和监督机制： 明确责任主体，建立反馈和改进机制。
如果能够克服上述挑战，并且在实践中不断优化，那么这种模式有望成为高校学生资助工作的一个新的范本，让更多真正需要的学生能够及时得到帮助，同时也能更好地维护他们的尊严。这不仅仅是“发钱”，更是对学生未来发展的“投资”，关键在于如何将这份投资做得既有效又温暖。
网友意见
从经济学的角度来看，转移支出难免伴随着浪费，就好比用有裂缝的桶来运水一样，运一次漏一点。但西安电子科技大学的做法，从制度设计上堵住了很多漏洞，值得赞许。
这一做法本质并不复杂：通过学生在食堂消费的行为，判断其经济状况，给有需要的同学每月充几百元的饭卡。
首先，这一设计增大了伪装贫困生骗取补助的成本。
如果采用提交家庭收入等方式让学生自行申请补助，那么家庭收入中非工资性收入占比较大的非贫困家庭就有可能从中获益（但从工资流水来看，包租婆应当属于赤贫）。
但行为不会骗人，类似的例子是勤工俭学项目。来自殷实家庭的同学，可能会有激励去填几张表格，编几段故事，但不太可能会为了骗取补助，假装贫困生去参与勤工俭学，在教学楼下每天花两小时摆放乱停的自行车。同理，也不太可能为了骗取补助，坚持在食堂不吃贵的菜，月月如此。
（其实当时我们学校也有这样的机制，一段时间内饭卡消费金额不足，就会收到短信提示，介绍申请补助的方式。但这个系统比较糙，我们寝室当时因为吃外卖吃得多，收到过这样的短信，是一个「精准扶贫」的 bad case.）
其次，补助发放的方式压缩了二次交易的空间，能避免通过转售而获利。
值得一提的是，这里发放的补助不是现金，而是专门用于在食堂消费的饭卡充值额度。这一做法，其实在很多国家社会保障机制中普遍存在，比如发放专门用于购买食物和生活必须品的「食物券」，其目的就是为了加大「薅羊毛」难度。诚然，食物券和饭卡也能通过非官方许可的手段，在「地下市场」中兑换成现金，但这毕竟伴随着额外的成本，这一「黑产」会因此得到遏制。
最后，这种扶助贫困生的方式，也维护了受助者的自尊。
贫困生补助发放时的公示，对于维护程序公开透明而言很有必要，但也很伤人。这种做法，不再是机械地在大广场上对贫困生大喊一声「嗟，来食！」，而是悄悄地在背后推了一把，这种做法很体贴。
鼓掌！
好。
牛逼。
威武。
有希望了。
真正能促进消费，能把红包输送到需要的老百姓手里的方式方法。
别整天整些有的没的，多想想这些招，卡那么大，看见没？往里打钱。
隐形不隐形不重要，勤劳又勇敢的穷人理应获得更多的钱。
授人以渔个屁，他们需要鱼。
蛋糕的分配端有问题，渔没了，那就把鱼塞需要的人手里。
降准降息有什么用？就好像食堂，嘴上说扶贫，天天加补贴降低餐厅价格有什么用？
降来降去，占便宜的都是本来就有钱大吃大喝的，穷人还是不舍得吃。
要学西安电子科技大学，打钱，直接打，打钱是真的有用。
很棒呀，身为数据科学学习者，当我们天天担心大数据侵犯个人隐私，看到这种新闻还是比较暖心的，这种”侵犯隐私”我觉得可以有。
因为很多时候，为了一斗米折腰，才是最惨的。
很多人真的是穷死在这几百一千手上，当你觉得很多大数据侵犯隐私，你可以想象为什么有人愿意为了几百块去裸贷，把自己的裸照给陌生人，隐私其实对很多人来说一文不值的。
你们知道有些姿色平平的女孩，可以为了一两千去出卖色相吗？这时候你觉得哪个更重要。
我认为既然是市场经济，有时候就尽量多考虑效率，而不是道德标准，很多人之所以为了几百一千去裸贷，不就是社会小额资金流动肯定有问题，他只能走这个歪门邪道，如果社会运行正常，哪怕高利贷他也不可能裸贷啊（或者他认为高利贷的成本高于了裸照道德损失成本）
归根结底是一部分人吃的太饱，一部份人吃的太少。互相无法理解。
中国的很多规则制度可能出发点都是好的，但是往往因为制度设计，规则不人性化，而酿成了惨剧，有时候，也是技术原因造成的，技术达不到，就会产生诸如“你怎么证明你是王小明”这种问题，如果王小明从出生就有指纹虹膜生物信息，一查便知，也不存在，证明你是你，证明你妈是你妈这种蠢事了。
很多制度设计，囿于组织稳定性和降低风险，会变得繁琐僵化，比如如果按照正常的流程，我怎么知道你是一个【需要饮食补助的学生】？
很难，因为我既不太可能知道你到底是不是吃不起饭（难道我每个学生都跟着他生活），也不太可能知道你会把钱花到哪（难道我还能跟着你逛超市），如果我用嘴问你，你怎么保证你不会撒谎？（你的舍友和家人都可能会撒谎）
但是数据不太会撒谎。或者说，数据造假的成本其实很高，而且你跑不赢数据处理模型的。
所以大组织为了稳定性肯定只能加长审批流程，一层层担保背书，你家长要签字，甚至当面来说明，来说明你得带户口本吧？证明你妈是你妈，但是户口本也可能是假的，所以你还得再开证明，证明你现在的证明是真的。来证明你需要钱得有工资证明吧？或者当地政府开具的各种，本质上是为了担保和背书的证明（降低风险）。
这就是传统社会或者组织的问题，而现在【大数据】就能够用一种新的方式，曲线救国来解决。我根本没必要知道你家赚多少钱，因为很多家庭哪怕是做生意的，万一欠款一千万，虽然住着别墅，只能吃咸菜，你说他算是穷还是富？
我原来一个同学，家里生意出了问题，虽然坐拥上千万家产，但是怕到时候还不起钱没敢卖，只能节衣缩食，渡过这个难关，这几年内，他的消费能力可能真的和穷孩子一样，你说他需不需要帮助？
这个，在过去，是一个道德抉择，而道德抉择就是无尽的扯皮和自说自话，
现在，大数据之下，没有需不需要，只有你是不是出现在我模型的result里。
如果不巧你有钱被认为了没钱，那也只是我的系统误差，可以接受，总比天天道德审判强吧？
而且你要明白，道德审查也是要花钱的哦，不比大数据模型误差损失的钱少的。
我现在，只要统计一下你的行为模式，比如你天天去食堂，一次只买五块钱，这么断断续续，80%的用餐模式都是这样，那我还说啥？
一个富二代，天天为了骗一年几百块补助，80%的时间内都专门去食堂（而不是在宿舍美滋滋点外卖），去吃那五块钱的寒酸饭？
那你TMD还真是个人才，这几百你拿了不亏。
如果他这样，这不正是我们要找的目标学生吗！
如果现在的model不够好，我不断用实际数据训练呗，这不是都是小事，你这才多大数据量，才多大的复杂度，就这点，我给你两年你就不能归纳出一个合理的模型吗？显然可以。
你根本不用户口本，贫困证明，大数据能够分析你消费习惯来提供商业价值（比如淘宝推送），也可以对你进行侧写，帮助政府和学校，提供最高效率的服务。
而且相信我，【贫困证明】才是最侮辱人格的玩意。
再做个思想实验，假设，我是学校领导，我想找谁需要补助。
我能够得到学生们的拼多多消费数据，比如我观察这些人两年，然后发现很多孩子这两年一直在买很劣质的比如化妆品吧或者护肤品，那我是不是更有证据证明你是穷孩子需要帮助呢？毕竟一个人不太可能为了骗钱，平时就“坚持购买劣质护肤品”，就为了骗学校。当然有这个可能性，但是有几个人会这么做？到时候让辅导员问问他舍友问一些小细节，看看这孩子的宿舍环境，是不是比较节约，两方面一验证，差不多就可以了。这总比让他回家开贫困证明方便（关键是很多人还真的就去造假），或者让学生自己说自己多惨比谁更惨给谁钱要靠谱。因为人总是很难为了骗那点钱，去刻意降低生活标准的。这也算是心理学+技术的结合。
或者再一个思路，我观察你的【打折券消费习惯】，如果你特别喜欢用打折券，还总是买便宜货，还总是凑到购物节去嫖折扣，而不是想买啥立马就买。你肯定更很有可能是贫困生。
反过来讲，我直接调你的腾讯网易数据，一旦发现你一年在有游戏上消费高于1000，取消你贫困生资格，可不可以？这个标准也许可以商榷更改，但是这个思路总比那种“你都有笔记本电脑了，你怎么有资格当贫困生”要更人性化。
这就是大数据的好的方面呀，不再拘泥于你的道德审查，因为道德容易造假。而是只看你的行为，你的行为很难造假，特别是大数据，你一次可以行为造假，你造假一千次？你也是奇葩。
这种实践也是非常有启发性，而且收益巨大的，既能减少公共服务的成本，减少被无良人士揩油风险，也能够精准到位，你需要啥我给你啥，
也不会出现给你五千助学金，你去买个游戏本的事情了。如果把这个助学金，拆分成话费券，食堂券，学费券，限制他的消费范围，就解决了啊，也不会去用各种道德标准，来质疑人家到底是不是真的穷。
技术有时候是隐性的，你看不出来它有多伟大，比如如果没有“购物卡”这种技术发明，你怎么限制学生把食堂补助只花在食堂？
这个在以前肯定是非常严肃的问题，而现在一张食堂卡就解决了。
很暖心的行为。
强调一下高校贫困生筛选并不是简单的设置阈值筛选（这个阈值怎么设才能服众？），不过也没有很多人想象中那么难，这目前被定义为一个相似度匹配/分类问题。
高校精准补助
扶贫是一个典型的供求双方信息都不对称的场景。在高校里，校方往往不能充分了解贫困学生的真实情况，而贫困学生有时候碍于面子，也不一定能了解现行政策。这就造成了类似校方委托辅导员、辅导员查询贫困生认定、贫困生认定由地方政府开具这种上下级不对称的“委托-代理”机制[1]，但是委托-代理机制上下级信息依然不透明。部分学生伪造贫困证明，骗取贫困补助也屡见不鲜[2]；甚至可以给上级带来相当多的权利寻租空间。
信息化和网络化的社会环境（以智慧校园为例）、加上关联数据分析可以有效解决这个问题，不过问题是贫困人群甚至有很多用不起手机和网络，也就没有数据分析的可能。高校（智慧校园）正是精准扶贫最佳的实验场景，高校贫困生精准资助[3]就是现行产物。
其实所谓的大数据分析，主要分析的是高校学生的生活轨迹信息，主要来源是生活中的一卡通信息和、缴费信息、上网信息和图书馆信息；其它的选课、成绩等辅助；目的是发现隐藏贫困生、和找到假装的贫困生。
在以前，评价学生是否是贫困生的标注主要是家庭注册信息和类似政府贫困生认定等基础信息，再以学生日常生活作为辅助，比如辅导员查访或者同学评价，主观性很强。数据分析这种方式正好反过来，以学生日常生活来验证学生基础信息里的贫困生认定，这样更加客观。
相似度匹配[3]
以重邮的研究为例。
如果我们用特困生、贫困生和非贫困生来定义学生，那么首先可以从学生的贫困生认证得到一些可信的结果信息，来定义贫困生训练集。
然后在对学生一卡通数据的分析过程中，假如选择用餐数据作为分析标准，那么可以得到该学生与训练集中贫困生的相似度，如果相似度很大，那么这名学生大概率是一名隐藏的贫困生，如果相似度很小，那么该学生可能是冒牌的。
具体的做法就仁者见仁，这是一个典型的分类问题，既可以归一化后求解欧氏距离，也可以用神经网络。
最后我们还可以得到类似这种的贫困生符合度：
看2000人中发现了200多疑似隐藏贫困生 (给你发钱呢别捉迷藏了 :
还能得到总体贫困生指标，19000人中大约有2000左右贫困生。
至于能不能用到其他地方，要看其他地方的贫困人群生活中是否依赖网络。以及，他们用不用网络和手机。
大概这样。
参考
- ^代理问题 https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E4%BB%A3%E7%90%86%E5%95%8F%E9%A1%8C
- ^如何看待某些大学生伪造贫困证明取得助学金的行为？ https://www.zhihu.com/question/36874891
- ^ a b 吴朝文, 代劲, 孙延楠. 大数据环境下高校贫困生精准资助模式初探[J]. 黑龙江高教研究, 2016 (12): 41-44.
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