林玉婷，余芹芹，胡 娜，賀 琛

（1.湖南工商大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205；2.湖南工商大學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410205）

按照聯(lián)合國(guó)的傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)地區(qū)60 歲以上老人達(dá)到總?cè)丝诘?0%，該地區(qū)即被視為進(jìn)入老齡化社會(huì)。長(zhǎng)沙市天心區(qū)擁有的65 萬(wàn)人口中就有10.5 萬(wàn)是60 周歲及以上老年人，占全區(qū)戶(hù)籍人口的22.8%。面對(duì)嚴(yán)峻的形勢(shì)，自2013年起，天心區(qū)財(cái)政為全區(qū)獨(dú)居、空巢以及困難家庭老人提供兜底式居家養(yǎng)老服務(wù)，累計(jì)投入近千萬(wàn)元[1]。然而人口老齡化態(tài)勢(shì)兇猛，社會(huì)養(yǎng)老服務(wù)的壓力空前巨大，傳統(tǒng)的養(yǎng)老方式已無(wú)法適應(yīng)中國(guó)目前日益膨脹的老齡化現(xiàn)狀[2]。在這樣的背景下，政府嘗試借助“互聯(lián)網(wǎng)+”，探索出了一種新的養(yǎng)老模式——“互聯(lián)網(wǎng)+社區(qū)養(yǎng)老”。

本文通過(guò)隨機(jī)走訪調(diào)查天心區(qū)書(shū)院路社區(qū)和南城社區(qū)的老年人獲取基本數(shù)據(jù)，依據(jù)馬斯洛層次理論、二元Logistic回歸模型和樸素貝葉斯原理分別構(gòu)建出老年人信息需求度模型、老年人社區(qū)養(yǎng)老滿意度模型和老年人需求預(yù)測(cè)模型。希望通過(guò)這些模型的構(gòu)建和分析，可以為天心區(qū)社工機(jī)構(gòu)在“互聯(lián)網(wǎng)+”養(yǎng)老模式推廣初期的個(gè)性化服務(wù)提出指導(dǎo)性建議，以期更好滿足老年人的多樣化養(yǎng)老需求。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

采取隨機(jī)抽樣調(diào)查方法，抽取長(zhǎng)沙市天心區(qū)的書(shū)院路社區(qū)和南城社區(qū)的100 名老年人。

樣本選取標(biāo)準(zhǔn)如下：①年齡大于等于50 歲；②居住時(shí)間大于等于6 個(gè)月；③認(rèn)知及反應(yīng)能力正常；④知情同意本次調(diào)查。

本次調(diào)查所抽取對(duì)象的性別分布情況為男性占比41.03%，女性占比58.97%；各年齡層分布情況為50～60 歲占比29.11%，60～70 歲占比43.04%，70～80 歲占比24.05%，80 歲以上占比3.80%；各婚姻狀況分布情況為有老伴的占比84.81%，沒(méi)有老伴的占比15.19%，基本符合社區(qū)老年人的實(shí)際分布情況，調(diào)查數(shù)據(jù)具有代表性。

1.2 研究方法

調(diào)研組采取社區(qū)走訪調(diào)查的方式，共計(jì)發(fā)放100 份問(wèn)卷，所收集的問(wèn)卷數(shù)據(jù)采用Excel2010 軟件建立數(shù)據(jù)庫(kù)，在經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)篩選和剔除無(wú)效數(shù)據(jù)后，回收有效問(wèn)卷79 份。然后將有效數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS22 中進(jìn)行分析，并利用SPSS22 和Python 構(gòu)建模型。

2 構(gòu)建老年人信息需求模型

2.1 模型準(zhǔn)備

依據(jù)馬斯洛需求層次理論[3]對(duì)老年人的生理信息需求、安全信息需求、情感信息需求、受尊重信息需求、自我實(shí)現(xiàn)信息需求進(jìn)行深入分析，將調(diào)查問(wèn)卷中的18 個(gè)與信息需求相關(guān)的問(wèn)題歸類(lèi)于5 個(gè)方面，如表1 所示。

表1 18 個(gè)問(wèn)題層次歸類(lèi)結(jié)果

2.2 模型分析

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可得老年人信息需求分布柱狀圖，如圖1 所示。由圖1 可知，在生理信息需求方面，老年人對(duì)社區(qū)服務(wù)的需求最大，高達(dá)73.42%。在安全信息需求方面，老年人對(duì)醫(yī)療保健知識(shí)的需求最大，高達(dá)72.15%。在自我實(shí)現(xiàn)信息需求方面，老年人對(duì)獲得新知識(shí)和技能和興趣發(fā)展的需求均超過(guò)了70%。在情感信息需求方面，老年人對(duì)社會(huì)文化休閑活動(dòng)和外出旅有較大需求，其中出行旅游的信息需求高達(dá)75.95%。在受尊重信息需求方面，老年人對(duì)其他受尊重信息方面的需求最大，高達(dá)92.41%。

圖1 老年人信息需求分布柱狀圖

性別差異對(duì)社區(qū)老年人信息需求的對(duì)比分析結(jié)果如圖2所示。由圖2 可知，生理信息需求方面，男性和女性對(duì)日常護(hù)理的需求相當(dāng)，男性在生活照料方面的需求遠(yuǎn)高于女性，女性在社區(qū)服務(wù)方面的需求高于男性。安全信息需求方面，女性在醫(yī)院看病、醫(yī)療保健等各方面的需求均高于男性。自我實(shí)現(xiàn)信息需求方面，女性在興趣發(fā)展和獲取新知識(shí)新技能方面的需求高于男性。情感信息需求方面，女性在社交、社區(qū)文化休閑活動(dòng)和出行旅游方面有較高的需求度，而男性則在其他的陪同散步、心里咨詢(xún)等方面有更高的需求度。受尊重的信息需求方面，女性受尊重的需求度遠(yuǎn)高于男性。

圖2 信息需求性別差異柱狀圖

2.3 模型結(jié)論

根據(jù)上述數(shù)據(jù)分析可知，社區(qū)老年人各需求方面的需求度分別為：生理信息需求度40.82%、安全信息需求度50.95%、自我實(shí)現(xiàn)信息需求度68.78%、情感信息需求度55.06%、受尊重信息需求度72.15%。在馬斯洛需求層次理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)以及社區(qū)老年人的自身狀況，根據(jù)老年人對(duì)不同需求的需要程度，可構(gòu)建出符合天心區(qū)書(shū)院路社區(qū)和南城社區(qū)的老年人信息需求度模型，如圖3 所示。

在該信息需求模型中，處于最底層的是受尊重信息需求，表明了社區(qū)老年人在受尊重方面的需求最大，同時(shí)也反映出尊重老人這一社會(huì)需要；其次是自我實(shí)現(xiàn)信息需求，體現(xiàn)了老年人在進(jìn)入老年階段后希望更多的發(fā)展自己的興趣愛(ài)好，做自己喜歡的事情；然后是情感信息需求和安全信息需求，說(shuō)明現(xiàn)如今，相較于擔(dān)憂個(gè)人的身體健康問(wèn)題，老年人更希望多花些時(shí)間參加社會(huì)文化休閑活動(dòng)和出行旅游；最后，處于最頂層的是生理信息需求，其原因是老人認(rèn)為此類(lèi)事務(wù)大多可以由自己或子女協(xié)助完成，不需要額外提供服務(wù)。

圖3 書(shū)院路及南城社區(qū)老年人信息需求模型

3 構(gòu)建老年人社區(qū)養(yǎng)老滿意度模型

3.1 選取模型

滿意度模型作為一種對(duì)關(guān)注領(lǐng)域進(jìn)行評(píng)估的方法，可以幫助社工機(jī)構(gòu)更好地了解社區(qū)老年人對(duì)其服務(wù)內(nèi)容的滿意度情況，為社工機(jī)構(gòu)的下一步工作提供明確的行動(dòng)指南[4]。本文選取二元Logistic 回歸模型來(lái)確定影響老年人對(duì)社工機(jī)構(gòu)服務(wù)滿意度的相關(guān)因素，其中各影響因素的選取基于馬斯洛層次理論。對(duì)不同滿意度影響因素xi做二元Logistic 回歸，各影響因素之間存在的關(guān)系如下式：

式（1）中：P為在xi因素下不同滿意度的概率；i=1，2，3，…。

3.2 確定變量

在研究影響老年人對(duì)社工機(jī)構(gòu)滿意度的因素并構(gòu)建二元Logistic 回歸模型時(shí)[5]，所涉及的變量及其對(duì)應(yīng)的編碼如下。

因變量：總體滿意度（10 分及以下=0，10 分以上=1）。

自變量：居住狀態(tài)（獨(dú)居或空巢=0，與子女同住=1），生活照料（自己=0，他人=1），從事工作（無(wú)正式單位=0，有正式單位=1），生活滿意度（不滿意或一般=0，滿意=1）；健康自評(píng)（較差或一般=0，健康=1），是否參加興趣小組（否=0，是=1）。

控制變量：性別（男=0，女=1），年齡（65 以下=0，65及以上=1），文化程度（中專(zhuān)以下=0，中專(zhuān)及以上=1），婚姻狀況（其他=0；有老伴=1）。

3.3 數(shù)據(jù)分析

分別從社區(qū)居住環(huán)境、社區(qū)散步空間、社區(qū)醫(yī)療設(shè)施、社區(qū)照料中心服務(wù)設(shè)施、社區(qū)照料中心工作人員服務(wù)態(tài)度等方面來(lái)測(cè)度老年人對(duì)社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)滿意度，并按量表將每項(xiàng)指標(biāo)分3 個(gè)等級(jí)來(lái)進(jìn)行打分（不滿意1 分、一般2 分、滿意3 分），然后將各項(xiàng)指標(biāo)得分相加即可得到總體滿意度評(píng)分，當(dāng)評(píng)分大于10 分時(shí)表明社區(qū)老年人對(duì)社工機(jī)構(gòu)的總體服務(wù)感到滿意。經(jīng)過(guò)測(cè)度評(píng)分后，求得的老年人對(duì)社工機(jī)構(gòu)的總體滿意度為82.3%，并且老年人對(duì)社區(qū)居住環(huán)境、社區(qū)散步空間、社區(qū)照料中心服務(wù)設(shè)施、社區(qū)照料中心服務(wù)態(tài)度的滿意度比較相近，分別為68.4%、64.6%、60.8%、72.2%，其中社區(qū)醫(yī)療設(shè)施的滿意度最低，僅為29.1%。

3.4 模型求解

為了進(jìn)一步求出老年人對(duì)社工機(jī)構(gòu)服務(wù)滿意度的影響因素，本文通過(guò)運(yùn)用SPSS 軟件對(duì)各變量數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic回歸分析，最終求得的結(jié)果如表2 所示。

表2 Logistic 回歸模型結(jié)果

由表2 可知，每個(gè)自變量都影響著老年人對(duì)社工機(jī)構(gòu)的滿意度，其中與子女同住、他人照料、退休前有正式單位、生活滿意度高、自我評(píng)價(jià)身體健康、經(jīng)常參加興趣小組的老年人，對(duì)社工機(jī)構(gòu)的服務(wù)更傾向于滿意。并且，從模型結(jié)果可看出，控制變量中的文化程度與婚姻狀況也會(huì)影響老年人對(duì)社工機(jī)構(gòu)的服務(wù)的滿意度。

4 構(gòu)建老年人需求預(yù)測(cè)模型

4.1 模型選取

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在高維小樣本數(shù)據(jù)上往往難以達(dá)到令人滿意的效果[6]，而貝葉斯方法在高維小樣本上具備較快的分類(lèi)速度和較高的準(zhǔn)確度。并且對(duì)于離散的訓(xùn)練樣本，貝葉斯方法能根據(jù)各屬性值對(duì)不同分類(lèi)結(jié)果的影響程度進(jìn)行合理分類(lèi)，從而達(dá)到預(yù)測(cè)屬性集中屬性取向的可能結(jié)果[7]。貝葉斯方法在預(yù)測(cè)過(guò)程中，利用模型信息和樣本數(shù)據(jù)信息和先驗(yàn)概率信息，在預(yù)測(cè)過(guò)程中可以保證預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性[8]。

本文所選取的樸素貝葉斯方法是假設(shè)各個(gè)特征相互獨(dú)立的貝葉斯方法，通過(guò)這樣的方式，可使數(shù)據(jù)在分類(lèi)的過(guò)程中更為簡(jiǎn)單高效。其中，利用先驗(yàn)分布π（Di）和條件分布密度P（Xj｜Di）可以求出Di的后驗(yàn)分布概率P（Dj｜Xi），具體計(jì)算公式如下：

4.2 模型求解

在構(gòu)建模型時(shí)，需要將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于計(jì)算出每個(gè)屬性的特征集合對(duì)應(yīng)的不同需求的概率，測(cè)試集用于驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。而將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)以集合的形式導(dǎo)入Python 變量后，具體求解過(guò)程如下（以個(gè)人生活照料服務(wù)需求為例）。

首先定義get_count（indexs，attrs）函數(shù)計(jì)算各屬性不同特征的出現(xiàn)次數(shù)，其中indexs 為待比較的索引列表，attrs為待比較的屬性列表。接著根據(jù)先驗(yàn)概率公式編寫(xiě)Python代碼可計(jì)算出：21.62%的老人認(rèn)為社區(qū)需要提供個(gè)人生活照料服務(wù)，78.38%的老人認(rèn)為社區(qū)沒(méi)必要提供個(gè)人生活照料服務(wù)。

然后通過(guò)Python 找出數(shù)據(jù)中每個(gè)屬性的特征集合，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算出每個(gè)屬性特征集合對(duì)應(yīng)的需求概率。由于本文使用的數(shù)據(jù)集為小樣本數(shù)據(jù)，導(dǎo)致所求屬性特征集合對(duì)應(yīng)的需求概率會(huì)出現(xiàn)部分值為0 的情況，這與樸素貝葉斯中各屬性特征相互獨(dú)立的基本假設(shè)相違背。為了降低零概率值對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響，本文選取拉普拉斯估計(jì)算法來(lái)校準(zhǔn)零概率問(wèn)題。拉普拉斯校準(zhǔn)是通過(guò)對(duì)各屬性不同取值的計(jì)數(shù)加1，使得原本值為0 的概率出現(xiàn)較大變化，而造成的估計(jì)概率變化可忽略不計(jì)，在樸素貝葉斯分類(lèi)預(yù)測(cè)中有重要的意義[7]。

根據(jù)拉普拉斯估計(jì)算法對(duì)原代碼進(jìn)行修改后，所求每個(gè)屬性特征集合對(duì)應(yīng)的需求概率不再出現(xiàn)0 概率情況。分析數(shù)據(jù)結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，男性老人中有72.22%認(rèn)為社工機(jī)構(gòu)需要提供個(gè)人生活照料服務(wù)，女性老人中有65%認(rèn)為社工機(jī)構(gòu)不需要提供個(gè)人生活照料服務(wù)。其中，年齡為50～69 歲，文化程度為大專(zhuān)，居住方式為和子女或成年孫輩一起住，日常生活由自己照顧，每月可承擔(dān)養(yǎng)老服務(wù)費(fèi)用為800～999 元的老人大多認(rèn)為沒(méi)有必要提供個(gè)人生活照料服務(wù)；年齡為70歲以上，文化程度為小學(xué)、高中（中專(zhuān)）、本科和本科以上，婚姻狀況為老伴已過(guò)世或無(wú)婚姻經(jīng)歷，身體健康狀況為一般或較差，精神狀況為雖然衣食無(wú)憂但無(wú)事可做常感寂寞無(wú)聊、人老體衰煩心事多或身體不好煩心事多，目前還在工作或沒(méi)工作在家玩，退休前的工作為務(wù)農(nóng)或有正式單位（有退休金），健康護(hù)理方面的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)一般和很重，每月可承擔(dān)養(yǎng)老服務(wù)費(fèi)用為300～799 元或1 000 元以上，參加社區(qū)活動(dòng)次數(shù)為每年一次或以上或從來(lái)不去，目前的困擾為家務(wù)事繁重，為后輩事操心和起居生活，飲食衛(wèi)生無(wú)人照料的老人大多認(rèn)為有必要提供個(gè)人生活照料服務(wù)。

接著根據(jù)老年人不同的個(gè)人特征集可預(yù)測(cè)出老人對(duì)個(gè)人生活照料服務(wù)的需求度。將5 條測(cè)試集數(shù)據(jù)以集合的形式傳入predict_features 中。已知這5 個(gè)測(cè)試集對(duì)應(yīng)的個(gè)人生活照料服務(wù)的需求情況皆為不需要，為了驗(yàn)證樸素貝葉斯分類(lèi)預(yù)測(cè)的正確度，分別將測(cè)試集代入Python 中，最后求出的預(yù)測(cè)結(jié)果如表3 所示。

表3 預(yù)測(cè)個(gè)人生活照料服務(wù)需求度表

由表3 可知，這5 條測(cè)試集的預(yù)測(cè)結(jié)果均更傾向于不需要個(gè)人生活照料服務(wù)，這與實(shí)際情況完全符合，可見(jiàn)該模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率較高，具有一定的實(shí)踐意義。

5 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)此次調(diào)研發(fā)現(xiàn)，許多社工機(jī)構(gòu)都有提供各式各樣的養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)品，其中不乏與“互聯(lián)網(wǎng)+”相掛鉤的養(yǎng)老產(chǎn)品，但由于社工機(jī)構(gòu)未對(duì)老年人的服務(wù)滿意度狀況與養(yǎng)老需求進(jìn)行合理分析，導(dǎo)致許多養(yǎng)老產(chǎn)品雖已推出卻無(wú)人問(wèn)津。為了避免此類(lèi)情況的發(fā)生，本文介紹了如何運(yùn)用合理的模型來(lái)對(duì)老年人的養(yǎng)老需求進(jìn)行準(zhǔn)確的分析預(yù)測(cè)，并給天心區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)社工機(jī)構(gòu)提供以下建議。

針對(duì)老年人的信息需求，社區(qū)應(yīng)采取高需求多提供、低需求少提供的形式，有效解決社區(qū)老年人所需資源短缺的問(wèn)題，且在引導(dǎo)老年人向“互聯(lián)網(wǎng)+”靠攏的同時(shí)，應(yīng)結(jié)合老年人興趣特點(diǎn)，提供一體化、多樣化的需求服務(wù)，推陳出新，找到適合社區(qū)自身發(fā)展的道路。

由于老年人對(duì)社區(qū)醫(yī)療設(shè)施方面的滿意度最低，社區(qū)應(yīng)加快推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”方面的相關(guān)產(chǎn)品，以保障醫(yī)療設(shè)施方面的優(yōu)質(zhì)資源得以高效使用。

運(yùn)用樸素貝葉斯的方法，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和Python在處理數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì)，能快速預(yù)測(cè)出老年人的養(yǎng)老需求，這對(duì)各社工機(jī)構(gòu)給老人提供合理的個(gè)性化服務(wù)具有指導(dǎo)意義。相信通過(guò)政府引導(dǎo)，整合社會(huì)資源，積極改進(jìn)智慧養(yǎng)老發(fā)展對(duì)策，推廣優(yōu)秀養(yǎng)老項(xiàng)目，社工機(jī)構(gòu)可為老年人提供更好的支持和服務(wù)。