去标签化：大数据背景下校园一卡通“隐形资助”模式中的人文关怀*

郭锐乐

(安徽大学 社会与政治学院，安徽 合肥 230601)

一、问题的提出

党的十八大以来，上至国家领导，下至基层干部都相继开展精准扶贫工作。高校的扶贫工作要求也越来越严格，越来越细致。不论从覆盖范围、资助力度上还是资助精确性上都提出了明确的要求。在这一现实政策环境的背景之下，高校相继展开了精准扶贫的进一步探索工作。传统的高校扶贫政策的推广在实施的过程中总是存在许许多多的问题。问题重点无非是：受资助对象是否确实需要资助？实际需资助对象是否接受到相应的资助？以及资助是否会给个体带来不利的心理影响等等问题。传统的资助方法就是通过学校委派专门工作人员进入到学生家庭进行经济调查，或者由学生本人个人提出申请，甚至由班级学生进行评议。[1]这些举措存在的问题有：1.操作过程不仅复杂，而且耗费大量的时间、人力和财力；2.不适合大面积、多领域地进行推广；3.很容易引发为争夺助学金而出现的不公平竞争现象；4.部分同学迫于自尊心驱使，即使处于贫困状态也不愿申请。对高校来说要克服这些问题，达到学生和政策利益的双向共赢是一件极具挑战性的事情。

随着数据化校园建设不断深入，积极落实国家精准扶贫政策的要求，高校借助大数据平台建立起了对家庭困难学生进行“隐形资助”模式。即在学校资助实施的过程中，学校根据学生近期在学校食堂用餐期间校园卡消费较低的情况，自主非公开化向贫困学生校园卡内定期打入一定金额的资金补贴，也称为“隐形补助”或者“隐形餐卡补贴”。这一模式的实质是消除传统资助模式给大学生贴“贫困”标签所带来的不利心理影响的过程，即实现贫困学生的“去标签化”。

分析“隐形资助”模式的逻辑前提、资助中的利弊得失以及后果，首先，有助于充分了解大数据与校园一卡通的关系，从而找到行之有效的资助模式。其次，通过大学生校园卡消费的大数据分析，有助于有针对性地进行资助，从而使大学生在校学习期间不会因为经济原因而造成生活和精神压力，进而影响到身体健康。再次，通过大数据分析资助效果，也能够做到充分评估“隐性资助”存在的合理性，进而完善该制度。最后，通过大数据分析校园一卡通的“隐形资助”效果，能够将精准扶贫政策落到实处。

二、高校贫困生资助的研究现状及其产生的社会心理影响

(一)高校贫困大学生资助研究现状

关于资助贫困大学生的学术研究成果颇丰，很多是围绕精准扶贫、大数据的资助管理模式、以及对贫困大学生心理援助等视角展开论述的，少有关于“隐性资助”社会意义方面的研究。

从精准扶贫视角来看，有学者指出，“精准扶贫作为国家重大战略决策，落脚点应该为扶贫先扶智，因此强调高校在保障家庭经济困难学生基本学习生活的同时,满足学生的全面发展需求,实现资助目的。”[2]这一理念所支持的资助，往往主张针对学习优秀的学生而制定政策；也有学者认为，目前高校学生的资助方式(直接和间接模式)存在利弊性,并且提出了资助方式要实现“经济”功能和“育人”功能并举的思路。[3]这种资助的思路是资助要与教育相结合。显然，两种资助方式实施起来无形中都形成了对资助对象的思想和学习压力。

从大数据的资助管理模式看，有学者认为，贫困大学生脱贫工作是复杂而又重要的工作。大数据技术的出现与应用为贫困大学生脱贫工作带来了前所未有的契机,认为大数据的应用不仅能建立精准的贫困生档案库，而且也能更好地动态性的把握数据[4]。持有这类观点的学者是希望在动态中精准，在精准中掌握动态。这样容易将资助在最需要的时间用在最需要的同学身上。另有学者是通过量化的方法来判定贫困大学生，比如通过消费数据、寝室门禁数据、图书馆数据和成绩数据等因素综合考虑、判断贫困生类别[5]。研究者通过对交叉数据的模型分析，体现“隐性资助”如何产生作用以及产生何种作用。

从贫困大学生心理援助来看,有研究者指出目前的贫困生资助制度存在一定缺陷，例如资助力度不够，资助方法不当，资助体系尚不完善。这些都可能会造成贫困大学生出现自卑、抑郁等心理特点，以及产生强大的社会压力,因此高校应建立一种符合贫困大学生心理特征的经济资助与精神救助体系[6]。这类学者提出的问题使得大数据“隐性资助”的紧迫性和重要性呈现出来。也有的学者阐明了资助在贫困大学生心理健康教育层面的应用价值,并从保护贫困大学生原有积极人格品质、扩展其自立人格和心理弹性等方面进行了探讨,以达到在学校资助模式的基础之上,为贫困大学生提供一个良好的心理素质环境的目的[7]。

不难看出，学者们的前期研究为大数据背景下如何解决资助方式的优化问题提供了很好的思路。这就是依托大数据对贫困大学生进行“隐形资助”是相对较好的一种模式。以依托大数据下的校园一卡通消费状况的资助模式，一方面研究“隐形资助”模式的可能性，另一方面研究可以在资助的时候如何做到人文关怀，由此进一步确认校园一卡通“隐形资助”模式的社会学意义。

(二)“贫困”标签对大学生产生的不利心理影响

大学校园内，部分偏远或者农村地区的大学生在校学习期间受到贫困的困扰。政府部门、社会组织、爱心人士和各高校为此做了大量的工作，也取得了很好的效果，但是因为资助方式的原因，被资助的同学总会在不经意间被贴上“贫困”的标签，这样的“标签”给贫困大学生造成了巨大的精神压力。

社会标签理论告诉我们，个体一旦被贴上标签之后，一方面他们就会逐渐表现出与“标签”相符的行为；另一方面个体也会因为标签所隐含的意义而产生强烈的不适感，表现为心理压力大、精神抑郁等。贫困大学生在高校扶贫工作中一旦被认定，该同学在大学的生活中就很难摆脱在同学们印象中的特殊标签。那些被称为“贫困”的大学生，会遭到其他学生议论和异样的眼光，甚至会受到有的同学的排斥和嘲笑。就是说，学校扶贫工作有意无意地会将“贫困生”和“普通学生”分开，并进行区别对待，无形中增加了贫困大学生的心理压力。由此，贫困大学生会产生一定的心理阴影，从而产生“自我降低”“自我贬损”的心理。有的“贫困生”会顺应社会对自身的评价，开始自暴自弃，甚至认为“贫困生获得直接资助是理所当然的”。给大学生贴上”贫困“标签的行为，导致大学生认同自己的”贫困“状态，从而在实际活动中表现出与贫困的相关行为，即实现了对贫困的”自我实现预言”。从社会心理学角度来看，大学生被贴上”贫困生“标签的过程，会伴随着自尊心受挫的情况，逐渐造成学生个体的责任意识淡薄。同时“贫困生”标签也会增强这一部分学生的弱者思维模式，在人际交往中更加自卑和自我封闭，降低他们对未来的的自信心和自我认同感。

总之，通过不同方式的社会资助，虽然被贴上标签的贫困大学生当下的生活状况有所改善，但是对个体的心理而言，产生了不容忽视的不利影响。对他们而言，贴标签和直接资助的行为在他们内心留下了永久性的“自我耻辱”。因此为防止个体受自我耻辱化的影响和困扰，高校亟需探索新的资助模式，以实现“去标签化”。

从行业的特点上看，建筑业本身就是高危行业，在建筑施工中诸多的安全隐患一直都是企业要面对的问题，对施工人员有着非常高的要求，需要施工人员保持非常好的安全意识。因此在建筑施工中需要施工人员不断加强在安全知识以及安全管理方面的学习，对各类的安全措施要进行完善。施工单位的负责人需要对建筑施工有足够的认知，具备极强的安全意识，认识到在建筑施工实际开展中，安全质量方面的监督是不可松懈的，对施工各个方面展开严格的监督，然后对建筑施工中的各类安全措施进行完善。

三、大数据建设是“隐形资助”模式建立的基础

(一)数字化校园的出现

高校利用数字技术将大数据平台、云计算、移动互联网引入到大学生的日常管理中。据统计，截至2014年，全国约91.06%的高校已经建成了校园一卡通系统。[8]校园一卡通是综合了大数据技术、云计算技术、信息安全技术、数据加密技术的一个消费平台。[9]随着“互联网+”理念在我国的迅速发展，其理念也多转化为现实应用，数据技术也广泛应用于各行各业的生产和管理生活。大数据和校园管理相结合的数字化校园建设是未来高校管理工作的必然趋势。学生借助一卡通实现在学校内的学习和生活。校园一卡通简化了消费程序，便利了大学生的校园活动，数字化校园建设也由此拉开了帷幕。

通过一卡通消费平台系统中学生的消费数据和高校家庭经济困难资助系统的经济状况数据进行交互分析，选择对在校期间消费金额较低的家庭经济困难学生给予数额不等的“隐形资助”。作为施助方，高校与贫困大学生之间在大数据平台背后的社会支持互动，是一种心灵的契约，体现了高校的人文关怀精神。对学生个体而言，在接受资助中也建构了大学生健康的人格品质。资助针对的是个体，但是却具有重要的社会心理层面意义。

(二)大数据下校园一卡通的消费数据为“隐形资助”模式提供了可能性

大数据为校园一卡通提供了庞大的消费数据源。随着高校的扩招，大学生群体已经构成了社会消费群体不可忽视的一部分。[10]学校作为一个微型社会，尤其是高校，是一个能够产生规模庞大的聚集效应的消费化场所。高校一旦建立自己的大数据平台，就可以全面掌握学生的消费走向情况，为给学生提供针对性服务奠定了良好的数据基础。

高校把校园一卡通作为实现大数据管理和精准扶贫双重目的的有效工具或中间力量，借助这一工具逐渐探索出了这种“隐形资助”模式。大数据对校园一卡通的“隐形资助”的行动依据是认定“校园一卡通的消费记录和贫困状况是存在相关关系的”。目前由于社会学领域对于这两者之间的相关关系的定量分析文献记载记录涉及很少，因而主要以计算机学科中数据结构分析领域的研究结果作为研究参考数据。通过文献资料查阅我们可以得知：研究者所采用的数据主要来自于高校学生的校园一卡通消费平台和高校学生家庭状况调查平台。一般来说，校园一卡通的消费平台记录了高校所有在校学生的月总消费次数以及总消费金额，以及通过数据计算出平均月消费金额。家庭经济困难学生认证系统中详细记录了高校贫困生的家庭经济状况资料。之后研究者对两个数据平台进行综合分析，研究得出：校园一卡通数据的月变化值和家庭经济困难学生的困难程度存在相关性，具有实证研究的意义。这说明以校园一卡通反映的月消费数据，在家庭经济困难的学生中进行聚焦，从而对部分人群进行资助是具有可行性和真实性的。

面对学校管理人群的复杂性和数字化校园建设管理的挑战，对于高校而言，依托大数据建立校园一卡通平台是必要而紧迫的。大数据校园一卡通通过自身丰富多样的平台信息、庞大的消费数据源以及普遍节约了工作成本的自身特点，使获得高校学生的经济状况成为可能。学校建立不知不觉的“隐形资助”形式既是一种现实的经济关怀，又体现了关怀之中的人文精神。

四、大数据的“隐形资助”实质上是“去标签化”的过程

(一)“隐形资助”本质特点中的人文理念

首先，标准客观且资助精准。高校主要根据的是校园一卡通的食堂消费记录和家庭经济状况判定是否需要资助。对于高校学生而言，在学校的日常开销主要是由食物部分构成，食物作为人的基本生存需求也是最能够反应一个人的消费水平的。就如同国家判定居民的生活水平采用恩格尔系数是一样的。另外，从一般性的扶贫资助到精准扶贫，这是国家的社会保障政策全民性的体现。也就是扶贫的工作效果应该让每一个需要扶贫的个体普遍受惠。而“隐形资助”正是根据个体的消费状况进行资助。这样就可以避免一部分人没有享受到资助，或者说部分人员占用资助名额的情况。

其次，资助模式弹性且优越。一方面在传统的资助模式运行下，高校学生一旦入学时确定为被资助对象，在校期间内很难再进行资助变动，这在一定程度上就会存在政策补助的盲区。而这种依托大数据技术的“隐形资助”模式，可以根据个体在长时间消费中的动态变化进行资助政策的适时调整，尤其是对于已脱贫人员可以提供间接的数据证明，暂停政策供给，降低社会资助的浪费；而对于一些因家庭偶然事件陷入短期贫困的同学能够给予及时的补助，因此就体现了资助政策的弹性机制。另一方面，与传统的资助方式相比，这种资助模式一是可以节省在调查工作中消耗的大量人力物力和财力成本；二是这种模式不会产生因各种评议小组或者个人集中决策等导致的主观性判断，提高了资助评选工作的公正性和透明度；三是这种“隐形资助”模式可以不需要受助者进行申请，降低了申请者的自卑和敏感心理。从而有助于为学生提供良好的学习和生活环境。

总之，这些特点正是相较于传统资助模式，彰显出大数据“隐形资助”模式具有先天性的优势。近年来学校通过这种“隐形资助”模式，获得了学生对学校的高度认可和信赖。学校作为个人社会化过程中的重要场所，这种形式的资助是体现人文关怀的现实行为，使个体受到广泛的社会尊重，实现了贫困大学生主体的“去标签化”。

(二)“隐形资助”是对受助个体的尊重

传统模式下，各个高校的资助判定标准不同，有的走访调查，有的集体评议，更有进行“演讲”评选贫困生的情况。在巨大的心理压力之下，要当众把自己的经济状况主动告之于众，以期引起其他人的同情，从而获得评判人员的认可。这种传统的评选方式将个体被迫贴上“贫困生”标签并且加以公开，这便大大增强了这部分学生的自卑心理甚至“恐惧心理”，这也就是为什么有的学生在第一年申请了一次之后，受到自尊心的驱使，之后不愿意再次申请。因此对于高校或者贫困大学生而言，传统的资助模式是不利于个体的自我完善和发展的。

相较于传统的直接资助模式，“隐形资助”模式更能体现对受助者的尊重。这种通过综合的消费数据分析最后做出精准化的“隐形资助”行为实质是一种去标签化的过程。这一模式简化甚至取消了资助申请手续，在不公布资助学生名单的情况下，保留了学生的隐私权，给予个体更多的尊严，降低了学生的自卑心理和缺乏自信的心态。这种资助模式的改变，在理论上讲，是一种去除“贫困生”标签化的过程。这个过程就和“镜中我”理论一样，学生可以通过理解别人对自己形象的改善而调整自己的认知和行为，也就是学生可以通过别人对自己“贫困生”印象的消除，自己逐渐走出贫困生的自我认知和“弱者”思维模式，取得与其他学生同等的社会尊重，从而逐渐确立自我信心。“隐形资助”模式更加体现对社会个体的尊重，以及彰显了现实的人文关怀。大学生为了避免被贴上标签，从客观经济状况和主观的个人心理意愿都能够接受这种“隐形资助”模式。

(三)“隐形资助”模式是社会资助模式积极探索的结果

高校资助模式应该和社会救助模式一样，越来越倾向于“体面救助”，让救助对象更加“有尊严”地生活。从社会福利理论视角来看，与传统的“简单粗放型”的社会资助模式相比较，现代的社会资助模式趋于“精准温和”和健全完善，也更加能够保证受助者个体的“福利尊严”。因此高校“隐形资助”模式就是对传统模式的改进，是我国在社会资助模式上积极探索的优良结果，其确实也产生了积极广泛的社会影响。

一方面对高校而言，作为这种特殊资助模式的施助者，不仅响应了国家精准扶贫政策的号召，积极将扶贫落实到每一位学生；而且这种“隐形资助”模式是高校作为社会责任的积极承担者，作为科学研究的主阵地，通过合理化的经济和心理分析，提出的一种专业性资助对策，同时为这种模式推广到社会资助的各个领域提供了借鉴性的经验。另一方面，对社会而言，当前国家政策号召“精准扶贫”，将大数据技术和云平台应用于社会资助管理工作，有助于做好扶贫工作，将社会政策的优越性传递给每一位有需要的社会公民，从而将精准扶贫贯彻落实到位。让每个应该接受扶贫的人都享受扶贫，让每个接受扶贫的人都能够体面有尊严，这才能体现资助精神的人文关怀，才能真正体现社会主义制度的优越性。

五、校园一卡通“隐形资助”模式的弊端

“隐形资助”模式并非是完美的资助模式，在整个资助工作中，大数据技术既是“隐形资助“模式成功探索的关键，也是其弊端显示的主要原因。在现今阶段可能会仍旧存在一些弊端，主要有以下三点：

首先，人为因素限制数据。因为校园卡的消费主动权是掌握在学生手中，一旦这种资助模式得到普遍认可和实行，这种模式所判定的原理和机制被公之于众，可能会存在学生刻意降低自己消费金额的情况。这不但不利于资助模式的有效运行，而且也会影响校园市场的消费状况，同时也会养成一种不良的消费习惯，并且在判定中也可能会存在错评的情形。

其次，客观因素不可调和。在校园卡的使用过程中，一般是会根据每一天学生的消费金额以及月消费金额和交易次数等数据形式，通过大数据来综合判定资助对象。但是在学校中经常会出现实习，调研等外出学习任务，学生无法在这期间产生消费数据，因此在判定时会存在漏评的情况。但是大数据是客观存在的，无法将主体发生的一些客观事件因素纳入到分析数据中，因此导致了客观因素的不可调和。

最后，存在隐私权受到侵犯的风险。大数据校园一卡通“隐形资助”模式，是一种在对学生家庭经济信息和消费信息的综合数据分析之后所选择进行的资助方式。由于大数据网络平台本身的局限性，学校在采集学生信息的过程中，如果计算机信息技术的安全性得不到保障，就会存在学生信息泄露、信息被盗取等现象，从而导致学生的隐私权被侵犯。

这些问题需要在技术的不断发展过程中进行逐步的完善，虽然不能产生即时的有效性，但是就目前的高校资助模式乃至其他社会领域资助而言，其不乏是一种较为理想的解决资助问题的途径。总之，为了防止“贫困”标签所产生的对社会主体的不良心理影响，高校应积极加快促进这一“隐形资助”模式在当前社会扶贫资助某些领域的推广，努力克服因数据本身带来的弊端问题，在社会救助领域不仅实现对个体经济上的关怀，也体现这种关怀背后“去标签化”的人文理念。从而为我国推广精准扶贫政策提供了先进的探索路径。

六、结语

依托大数据建立的校园一卡通“隐形资助”模式，首先它是传统资助模式的转变，不仅顺应了数字化校园建设的潮流，也体现了大数据在资助模式中的优越性和便利性；其次，这种模式本质上也是一种“去标签化”的过程，不仅保护了高校贫困大学生的自尊心，也改变了自我认知，提高了自我认同；最后“隐形资助”模式也是响应国家精准扶贫政策的探索性成果，让受资助者得到了“体面救助”，使他们的尊严受到尊重。但是这种资助模式仍然存在人为和客观因素的控制，在模式应用的过程中，应当不断探索，将不利因素引发的弊端和风险进行有效地控制，使这种模式成为一种真正意义上具有普遍推广性的探索机制。