4、数字鸿沟的演变：种族与互联网接入和使用的关系

于 2025-10-30 11:16:34 发布
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分类专栏： 数字鸿沟：神话还是现实？ 文章标签： 数字鸿沟 种族差异 互联网接入
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数字鸿沟的演变：种族与互联网接入和使用的关系

1 引言

自1994年以来，万维网呈指数级增长。目前，全球有超过4300万个主机连接到互联网，仅美国就有4000万到8000万成年人能够访问约3.2亿个独特的网页内容。人们对互联网带来的社会红利充满期待，克林顿总统更是提出在2000年前为全国每个教室和图书馆联网，到2007年为每个家庭联网的目标。

然而，一些社会科学家开始关注当前互联网接入和使用的人口统计学模式所带来的政策影响。关键的人口统计学变量，如收入和教育，引发了围绕互联网的政策问题。人们担心互联网可能无法实现经济规模扩张，从而导致信息“有者”和“无者”之间出现“数字鸿沟”。

例如，美国近70%的学校至少有一台计算机连接到互联网，但只有不到15%的教室能够接入互联网。而且，互联网接入与收入和教育密切相关。一项针对大学新生的研究发现，私立大学新生使用互联网进行研究和收发电子邮件的比例明显高于公立黑人大学的学生。

尽管有研究表明互联网使用的性别差距正在缩小，但种族差距似乎并未减小。白人比非裔美国人更有可能拥有家用电脑，并且更频繁地使用互联网。收入可以解释种族在计算机拥有和网络使用上的差异，但教育因素却无法解释。

2 样本构成

本研究使用了三项调查，分别是1996年12月至1997年1月进行的1997年春季互联网人口统计研究（IDS 2）、1997年8月至9月进行的1997年秋季研究（IDS 3）以及1998年5月至6月进行的1998年春季研究（IDS 4）。

3 非裔美国人、西班牙裔和白人在网络接入和使用上的人口统计学差异

3.1 不同种族/接入群体的人口统计学差异

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2、数字鸿沟研究：现状、问题与对策
postgres8guard的博客
10-28 25
本文综述了数字鸿沟的研究现状，基于NTIA和范德堡大学等机构的调查数据，分析了收入、种族、年龄、教育和地区等因素对电话、电脑及调制解调器普及率的影响，揭示了不同群体在数字接入方面的差异。文章指出当前研究在统计方法上的不足，建议采用方差分析和长期跟踪等手段改进研究方法，并提出精准定位支持对象、实施针对性项目、发挥公共机构作用等政策建议，以缩小数字鸿沟，推动数字社会的公平与包容。
4、数字贫困：现状、挑战与应对策略
wdx0123456的博客
10-13 18
本文探讨了数字贫困的现状、成因及其多维度影响，分析了数字基础设施不平等、数字素养差异和算法偏见等关键因素，并揭示了其在全球南北国家及不同社会群体间的不平等表现。文章提出应通过改善网络覆盖、提升数字技能、消除算法歧视以及加强政策支持与社会参与等综合措施，应对数字贫困带来的挑战。最终呼吁构建一个公平、包容且可持续发展的数字社会，让每个人都能平等地享受数字技术带来的机遇与便利。
18、物联网的法律挑战与数字鸿沟问题
yhn456789的博客
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本文探讨了物联网发展带来的法律挑战与数字鸿沟问题。在法律层面，分析了医疗设备监管的困境、物联网数据作为法律证据的可靠性问题以及监管机构的应对措施；在社会层面，回顾了互联网时代的数字鸿沟演变，并指出在物联网时代，由于网络连接差异、人群能力差距及应用不均，可能导致数字鸿沟进一步扩大。文章最后提出了加强基础设施建设、降低成本、开展教育培训和制定公平政策等应对建议，以确保物联网发展惠及全民。
18、计算机技术的社会背景与数字鸿沟解析
numpy6sculptor的博客
07-13 78
本文探讨了计算机技术在社会中的角色演变，从实用工具转变为社交工具，并分析了其带来的数字鸿沟问题。数字鸿沟受地理、收入、种族、年龄和教育等多因素影响，导致国家内部和国家间的技术不平等。此外，文章还讨论了与计算机技术相关的知识产权问题，包括软件保护、版权法执行及全球化影响，并通过电子监控案例分析了隐私权与安全的平衡问题。最后，文章展望了未来缩小数字鸿沟、完善知识产权保护及加强伦理法律约束的方向。
13、数字公民时代：应对信息时代的不平等
salt9的博客
10-12 15
本文探讨了信息时代下美国数字公民权面临的挑战与机遇，分析了互联网使用在政治参与和政府服务中的作用及其带来的民主益处。文章指出，尽管互联网普及率上升，但基于教育、收入、种族、年龄等因素的数字不平等依然显著，且难以仅靠时间或市场力量消除。结构性劣势如贫困社区资源匮乏、语言障碍和教育差距加剧了非裔美国人和拉丁裔群体的技术边缘化。现有政策如E-Rate计划和市政宽带虽有成效，但仍不足以解决家庭接入、技能培养和支持服务等深层问题。为此，文章提出加强教育支持、改善基础设施、提供培训服务、优化政府网站及提升公众意识等综合
8、数字出行服务：机遇与挑战并存
w7x8y9z的博客
08-23 20
本文探讨了数字出行服务在快速发展的同时带来的机遇与挑战，重点分析了弱势群体在使用数字共享出行服务（DSMS）时面临的多重障碍。文章回顾了交通劣势的多维理论视角，包括平等主义、充足主义和优先主义，并识别了年龄、性别、收入、教育水平和居住位置等因素对数字出行参与的影响。为深入理解DSMS的包容性问题，本文提出将数字鸿沟纳入能力方法的理论框架。最后，文章建议通过提高数字素养、改善基础设施、设计包容性服务和加强政策支持等策略，推动更加公平、可持续的未来出行生态。
AI时代的算法垄断与数字种姓制：一场必然的社会演变？
神棍之路
08-25 1503
在AI时代，算法垄断并非必然导致数字种姓制，但其内在的技术逻辑和资本驱动力使其成为一种高度可能且日益严峻的风险。算法垄断通过控制信息流、影响关键决策、分配社会资源和塑造社会规范四大机制，系统性地推动社会向数字种姓制演变。这种演变的核心在于，算法将历史偏见自动化、规模化，并以“技术中立”的外衣固化社会阶层，限制个体流动性。然而，通过加强算法透明度、建立公平的监管框架、推动数据民主化和算法伦理建设，社会仍有可能规避这一风险，引导技术朝着更加公平和包容的方向发展。
6、结构化电子论坛与数字不平等：立法与社会发展中的两大议题
rain6的博客
06-05 33
本文探讨了结构化电子论坛在立法过程中的应用以及数字不平等问题在社会发展中的影响。通过希腊议会的试点项目，分析了结构化电子论坛在促进有效讨论方面的潜力和挑战，并比较了其与传统论坛的适用场景。同时，文章聚焦欧盟的数字不平等现象，探讨了影响数字鸿沟的多维度因素，并提出了缩小差距的策略。文章旨在推动信息技术在立法和社会发展中的合理应用，促进公平与可持续的数字社会建设。
21、互联网时代：企业重塑与数字鸿沟弥合
ol78901234的博客
10-09 23
本文探讨了互联网时代对企业和社会的深远影响，分析了高科技集群的生存要素、企业融合的三种理论方法（纪律、扩散、融合），以及在线通信引发的法律问题。文章重点讨论了数字鸿沟在性别、种族和经济层面的表现，并通过PEN案例展示了互联网促进电子民主的潜力。同时提出提升数字技能的路径，包括教育融入、成人培训与社区支持，强调加强监管与数字包容对实现社会公平的重要性。最后展望未来智能服务、全球合作与数字经济的发展，呼吁共同努力弥合数字鸿沟，推动可持续、包容性的信息社会建设。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
中国老年人数字鸿沟：大数据挖掘的挑战与对策
本文以《老年人数字鸿沟：互联网大数据调查和分析中的重要挑战与解决方案》为题，探讨了如何通过结合互联网大数据、文本挖掘、百度指数和主成分分析来深入理解这一问题。 首先，作者提出了一个创新的研究框架，即...
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