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更新時間:2020年04月30日 08:54:56

統計調查應注重人工智能應用

■ 陳晨 

    新一代人工智能作為引領第四輪工業革命的關鍵性技術,發展速度不斷加快,正在成為經濟發展的新引擎和產業變革的核心驅動力。習近平總書記在中共中央政治局第九次集體學習時指出:“要深刻認識加快發展新一代人工智能的重大意義,加強人工智能同社會治理的結合,開發適用于政府服務和決策的人工智能系統”。
    根據人工智能的特點和優勢,可以將其應用到統計數據的采集、審核、分析等環節當中,提高工作效率,切實提升統計服務水平,為統計調查工作提供新的思路和方法。
    
    應用一:智能語音加快數據采集獲取速度
    
    智能語音是人工智能技術的重要組成部分,包括語音識別、語義理解、自然語言處理、語音交互等。通過智能語音,大量重復性標準化的語音對話內容可以通過智能語音機器人高標準快速完成,極大減少人力和時間成本。同時,智能語音可以像真人一樣擁有情感的表現力,拉近與調查對象的距離,不會影響調查參與率。例如面對新冠肺炎疫情等造成的入戶難問題,就可通過設置多個機器人虛擬坐席開展智能語音調查,改變基層調查人員挨家挨戶敲門走訪的傳統排查方式。通過遠程線上無接觸操作,翻倍提升外呼數量,不僅提高了調查效率,還降低了面對面交叉感染的風險。
    
    應用二:機器學習提高數據審核處理精度
    
    機器學習是研究計算機模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能。通過機器學習,計算機系統可獲取數據審核標準以及審核規則,對大量的調查數據開展審核,建立錯誤提示向采集環節的反饋渠道,實現定向修正,確保調查數據真實可靠。如在對居民進行的專項調查中,機器學習可以通過幫助識別提問環節問詢方式設置的不足之處等,進一步優化調查工作模式。機器學習還可通過回歸和分類等算法對數據進行更優預測。北京總隊相關課題研究通過歷史均值法、多元線性回歸模型和機器學習模型分別測算2011年至2019年第三季度北京市季度核心CPI市場影響值,分析其周期性規律。從均方根誤差看,機器學習的預測效果相對較優。
    
    應用三:數據挖掘拓展數據分析研究深度
    
    一是可以挖掘文本數據,有效補充傳統分析的不足。如在開展問卷調查過程中,目前缺乏對主觀問題深入分析研究的方法,通過文本挖掘技術有助于挖掘文本數據背后隱藏的規律,使得研究結果更加科學和有針對性。
    二是可以挖掘互聯網數據,拓寬統計數據獲取來源。在政府統計中包括搜索引擎數據在內的互聯網大數據都具有廣闊的應用前景,如挖掘互聯網大數據中網民對如“求職”“找工作”等的搜索頻率變動情況可以輔助了解就業趨勢,為勞動力調查提供數據源;挖掘電子商務交易數據、互聯網企業數據等可為CPI統計提供數據源。
    三是助力分析研判,推進數據價值挖掘轉化。數據挖掘技術可以突破傳統的統計分析方式,積極推進數據價值的挖掘轉化,可將調查獲取的數據通過回歸分析、聚類分析以及決策樹預測分析等算法模型進行多維度、多角度深入分析,為分析人員提供豐富的素材,從而達到深度挖掘數據資源的效果。
    新一代人工智能給統計調查工作的發展帶來了新機遇,為統計改革創新發展提供了更廣闊的空間。相信隨著人工智能的不斷發展以及相關支持體系的不斷完善,新一代人工智能將在統計調查事業發展中發揮更大的作用。
(作者單位:國家統計局北京調查總隊)

 
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