7、社会发展数据与深度学习在自然语言处理中的应用

社会发展数据与深度学习在自然语言处理中的应用

社会发展数据与指数构建

社会发展指数的研究和构建具有重要的社会意义，对政策制定者、规划者和管理者具有实际应用价值，还能间接衡量干预计划的影响。

地区社会安全状况发展评估

以奥里萨邦（Odisha）地区为例，通过各地区的犯罪数据和其他人口统计数据，构建了地区社会不安全指数（SIID），公式如下：
SIID (Social Insecurity Index of Districts) = [(CAW + CAC + CA SCST)/ PD] –(µ)
其中，CAW 为针对妇女的犯罪，CAC 为针对儿童的犯罪，CASCST 为针对表列种姓 - 表列部落（SC - ST）的犯罪，PD 为人口密度，µ 为该邦的平均比率（总犯罪数/邦人口密度）。

根据该指数，将奥里萨邦各地区分为三类状态：
- 最差状态（指数 > 1） ：如 Mayurbhanj（4.454）、Angul（3.816）等地区，这些地区犯罪率相对较高，社会安全状况较差。
- 较好状态（指数 < 1） ：像 Sonepur（ - 2.746）、Khurda（ - 2.704）等地区，犯罪率较低，社会安全状况良好。
- 平均状态（1 < 指数 < 1，原文可能有误，推测为接近 1） ：包括 Ganjam、Nayagarh 等地区。

这种评估方法也可用于计算全国平均水平，进而评估印度所有地区的情况。奥里萨邦政府应关注 Mayurbhanj、Angul 等地区