数据科学在公共政策分析中的作用

19/24数据科学在公共政策分析中的作用第一部分数据科学助力公共政策精准决策 2第二部分数据挖掘发现政策制定中的问题 4第三部分预测建模优化政策实施效果 6第四部分可视化分析提升政策沟通与理解 8第五部分机器学习自动化政策分析流程 11第六部分大数据时代下的公共政策创新 13第七部分数据伦理与公共政策分析 17第八部分未来数据科学在政策分析中的发展趋势 19

第一部分数据科学助力公共政策精准决策关键词关键要点主题名称：预测性分析

1.利用数据识别模式和趋势，预测未来结果。

2.帮助决策者根据预测信息制定政策，主动应对挑战。

3.例如：预测公共卫生危机，优化城市规划。

主题名称：优化资源配置

数据科学助力公共政策精准决策

数据科学在公共政策分析中发挥着至关重要的作用，通过提供数据驱动的洞察力和预测模型，支持决策者制定更加明智和有效的公共政策。

数据科学技术

数据科学涵盖一系列技术和方法，包括：

*数据收集和处理：从各种来源（如传感器、调查和行政记录）收集和处理大规模数据集。

*数据分析：使用统计建模、机器学习和自然语言处理来探索数据中的模式、趋势和相关性。

*预测模型：构建机器学习或统计模型来预测未来事件或结果，如犯罪率或疾病爆发。

*数据可视化：将复杂的数据转换为易于理解的可视化，以传达结果和支持决策。

应用领域

数据科学在公共政策分析中的应用广泛，包括：

*公共健康：预测疾病爆发，确定风险因素，并制定预防措施。

*犯罪预防：识别高犯罪率区域，预测犯罪模式，并制定有针对性的执法策略。

*教育：评估教育计划的有效性，确定学习差距，并制定有针对性的干预措施。

*环境保护：监测空气和水质，预测气候变化的影响，并制定环境政策。

*经济发展：分析经济趋势，预测经济增长，并制定促进经济发展的政策。

优势

数据科学为公共政策制定提供了以下优势：

*数据驱动的决策：基于证据而非猜测做出决策，从而提高政策制定质量。

*精确预测：预测未来事件和结果，以便为政策制定提供信息。

*定制化解决方案：根据特定地区或人口群体的独特需求量身定制公共政策。

*透明度和问责制：数据科学增强了决策的透明度，并让决策者对结果负责。

案例研究

犯罪预测：芝加哥警察局实施了一个数据驱动的犯罪预测系统，该系统使用历史犯罪数据和机器学习算法来预测犯罪热点区域。这导致犯罪率显着下降，并提高了警务效率。

疾病预防：美国疾病控制与预防中心(CDC)使用数据科学模型来预测流感爆发。这些模型有助于及时部署资源，并针对特定人群实施预防措施，从而减少发病率和死亡率。

教育干预：洛杉矶联合学区实施了一个数据分析平台，该平台使用学生数据和机器学习算法来识别学习困难的学生。这使学校能够提供有针对性的干预措施，并提高学生成绩。

结论

数据科学已成为公共政策分析中不可或缺的工具。通过提供数据驱动的洞察力，精确预测和定制化解决方案，数据科学使决策者能够制定更明智、更有效的公共政策，从而改善社会成果和提高公众福祉。第二部分数据挖掘发现政策制定中的问题关键词关键要点主题名称：异常值检测

1.通过识别与数据集中其他数据点显著不同的观察值来确定是否存在异常或异常现象。

2.异常值可能表明存在数据错误、异常事件或政策影响下人群中出现的异常情况。

3.检测异常值有助于发现政策执行中的疑似欺诈、效率低下或不平等现象，从而为进一步调查提供依据。

主题名称：关联规则挖掘

数据挖掘发现政策制定中的问题

数据挖掘技术可用于洞察大规模数据中的模式和趋势，从而支持证据驱动的决策制定。在公共政策领域，数据挖掘可用于揭示政策制定过程中的问题。以下列出了一些主要问题：

1.识别偏见和歧视：

数据挖掘算法可以识别数据中的偏见和歧视模式，影响政策制定和执行。例如，研究表明，某些预测性警务算法可能存在种族偏见，导致少数群体被不成比例地监禁。

2.揭示利益冲突：

数据挖掘可以揭示决策者与特殊利益集团之间的利益冲突。通过分析决策者的财务记录、政治捐款和游说活动，数据挖掘可以识别潜在的利益冲突，促使更透明和负责的决策制定。

3.评估政策有效性：

数据挖掘技术可以评估政策的有效性，识别有待改进的方面。通过分析政策实施前后的数据，决策者可以确定哪些干预措施有效，哪些无效。

4.预测政策结果：

数据挖掘可以利用历史数据预测政策结果。预测模型可以帮助制定者在实施新政策之前评估潜在后果，从而做出更明智的决定。

5.发现执行鸿沟：

数据挖掘可以揭示政策执行中的差距。通过分析执行数据，决策者可以识别执行差异和不一致现象，促进更加有效的政策执行。

6.优化资源分配：

数据挖掘可以帮助优化公共资源的分配。通过分析服务利用率、人口统计数据和结果数据，决策者可以确定最有需要的领域和服务，从而确保资源得到有效的配置。

7.改善利益相关者参与度：

数据挖掘可以提高利益相关者参与决策制定的程度。通过收集和分析来自利益相关者的数据，决策者可以更好地理解他们的需求、关注点和价值观，从而做出更具包容性和响应性的政策。

8.增强透明度和问责制：

数据挖掘可以增强决策制定的透明度和问责制。通过公开和可访问有关数据挖掘方法和结果的信息，决策者可以建立信任并确保公众对决策过程的了解和信任。

结论：

数据挖掘在公共政策分析中具有至关重要的作用，因为它可以发现决策制定过程中的问题，包括偏见、歧视、利益冲突、政策有效性、执行鸿沟、资源分配、利益相关者参与度、透明度和问责制。利用数据挖掘技术，决策者可以做出更明智、更负责的决策，促进更公平、更有效的公共政策。第三部分预测建模优化政策实施效果预测建模优化政策实施效果

预测建模在公共政策分析中扮演着至关重要的角色，它可以帮助政策制定者评估和优化政策实施的效果，从而提高其效率和有效性。

1.预测政策结果

预测建模可以利用历史数据和统计技术来预测政策实施后的潜在结果。通过建立模型，分析师可以模拟不同政策方案，评估其对指标（如经济增长、犯罪率或公共卫生）的影响程度。

2.优化政策实施

预测模型还可用于优化政策实施的各个方面。例如，它们可以帮助政策制定者：

*识别目标人群：确定政策将产生最大影响的人群。

*设计干预措施：优化干预措施的规模、范围和时间安排。

*分配资源：有效分配稀缺资源，以最大化政策成果。

3.评估政策效果

预测模型可用于评估政策实施后的实际效果。通过将模型预测与实际结果进行比较，政策制定者可以：

*评估政策有效性：衡量政策是否达到了预期目标。

*识别改进领域：找出政策实施中可以改进的地方。

*进行成本效益分析：评估政策的成本与收益，确定其是否具有成本效益。

4.数据要求和方法

预测建模需要大量高质量的数据。这些数据可能来自各种来源，包括调查、政府记录和传感器。通常使用统计技术，例如回归分析、决策树和神经网络，来构建预测模型。

5.挑战和局限性

虽然预测建模是一个强大的工具，但它也存在一些挑战和局限性：

*数据质量：模型的准确性取决于数据的质量。

*因果关系：预测模型不能总是建立因果关系，因此可能存在混杂变量。

*外部有效性：模型预测可能不适用于与用于开发它们的条件不同的情况。

6.实践中的例子

以下是一些预测建模用于优化政策实施效果的实际例子：

*美国疾病控制与预防中心：使用预测建模来优化疫苗接种计划，以最大化对公共健康的覆盖和影响。

*英国国家经济和社会研究院：使用预测建模来评估不同财政政策方案对经济增长的影响。

*欧盟委员会：使用预测建模来设计移民政策，以优化社会和经济影响。

结论

预测建模是公共政策分析中一项有价值的工具，它可以帮助政策制定者优化政策实施的效果。通过预测政策结果、优化政策实施、评估政策效果，政策制定者可以做出更明智的决策，改善公共服务，并提高公民的生活质量。第四部分可视化分析提升政策沟通与理解关键词关键要点【可视化分析增强政策沟通和理解】

1.可视化图表（例如条形图、饼状图、折线图）可以将复杂的数据转化为易于理解的格式，从而促进政策制定者和利益相关者之间的有效沟通。

2.交互式数据可视化工具允许用户探索数据，发现模式和异常值，并使用过滤器和钻取功能深入分析数据，从而增强对数据的理解。

3.动态可视化（例如时间序列图、地图）可以传达随着时间的推移或空间分布的趋势和变化，从而提供对政策影响的更深入了解。

【数据叙事驱动政策变革】

数据科学在公共政策中的Visualization：提升政策沟通与参与

摘要

数据科学已成为公共政策领域不可或缺的工具，其中Visualization扮演着至关重要的角色。本文将探讨Visualization在公共政策沟通和参与中的应用，展示其如何提高政策制定者的透明度、促进公众了解和参与，以及增强决策的证据基础。

Visualization提升政策沟通

*透明度与问责制：Visualization通过将复杂数据分解为直观形式，提高政策制定过程的透明度。这使公众能够更清楚地了解政策的影响，促进问责制。

*讲故事的工具：Visuals能够有效地传达复杂的政策概念，使之易于公众理解。它们可以讲故事，帮助观众了解政策的背景、目标和预期结果。

*减少认知偏差：Visuals可以帮助减轻认知偏差，使决策者和公众能够更客观地评估信息。通过图形化呈现数据，它们可以消除人们对统计信息的错误理解或误解。

Visualization促进公众参与

*促进理解：Visuals使公众更容易理解政策提案和潜在的后果。这鼓励公众参与决策过程，提出知情的观点。

*收集反馈：交互式Visualization工具允许公众提供反馈，收集对政策的不同观点。这有助于决策者收集宝贵的见解，并制定更具包容性和响应性的政策。

*建立共识：Visualization可以帮助建立公众对政策问题的共识。通过清楚地显示数据，它们可以揭示不同的观点并促进对话和妥协。

增强决策证据基础

*数据探索：Visualization工具可促进数据探索，识别模式和趋势。这使政策制定者能够识别关键见解并制定有针对性的政策。

*预测建模：Visualization可以基于历史数据创建预测模型。这些模型可以评估政策提案的潜在影响并为决策提供信息。

*评估和监测：Visualization用于衡量政策的有效性和影响。它们可以随着时间的推移跟踪指标，并确定需要调整的地方。

案例研究

税收视觉分析：通过Visualization，政策制定者可以分析税收数据，了解不同群体的税收缴纳情况和收入差距。这有助于制定更公平的税收政策。

医疗保健决策：Visuals允许决策者查看医疗保健数据的趋势和模式，例如疾病发病率和医疗保健支出。这使他们能够识别卫生系统中的问题领域并制定针对性的干预措施。

城市规划交互：交互式Visualization工具使公众能够参与城市规划决策。他们可以通过查看地图数据和提案，提供反馈并影响城市发展的决策。

结论

Visualization在公共政策中是一个强大的工具，它通过提升政策沟通、促进公众参与和增强决策证据基础，极大地提高了公共政策的有效性。通过使数据易于理解和访问，Visualization使政策制定过程更加透明、包容和以证据为基础。随着数据科学在公共政策中的不断发展，Visualization将继续发挥至关重要的作用，使政府做出更明智、更响应性的决策。第五部分机器学习自动化政策分析流程关键词关键要点【机器学习自动化数据预处理】

1.机器学习算法可以自动执行数据清洗和转换任务，如处理缺失值、去除异常值和特征缩放，从而提高数据质量和分析准确性。

2.自动化数据预处理节省了大量时间和精力，使分析师可以专注于更有价值的任务，如模型开发和洞察提取。

3.通过运用先进的机器学习技术，自动化数据预处理过程可以显着提高数据质量和分析效率，从而得出更准确可靠的政策建议。

【机器学习提升特征工程】

机器学习自动化政策分析流程

引言

机器学习技术正在为公共政策分析领域带来革命，通过自动化分析流程，提高效率和洞察力。机器学习模型可以处理海量数据，识别模式，并对政策干预措施的潜在影响进行预测。

自动数据预处理

机器学习模型的性能很大程度上取决于数据质量。机器学习技术可以自动化数据预处理任务，例如：

*缺失值处理：识别并填补缺失值，确保数据集的完整性。

*数据清洁：删除异常值、重复项和无效数据，提高模型的鲁棒性。

*数据转换：将数据转换为机器学习算法可以理解的格式，例如数值化和离散化。

特征工程

特征工程是创建信息丰富且与目标变量相关的特征的过程。机器学习技术可以自动化特征工程，例如：

*特征选择：识别预测目标变量最相关的特征，避免过拟合和提高模型解释性。

*特征提取：从原始特征中派生新的信息特征，提高模型性能。

*特征缩放：对具有不同范围的特征进行标准化或归一化，确保算法在训练期间给予它们同等的重要性。

模型选择和评估

机器学习涉及选择和评估不同的模型，以优化政策分析的目标。自动化流程可以：

*模型超参数调优：找到最佳超参数组合，平衡模型性能和泛化能力。

*模型比较：将不同模型的性能进行比较，选择最适合给定任务的模型。

*模型验证：使用独立的数据集验证模型的预测能力，确保其可靠性。

政策仿真和情景分析

机器学习模型可以用于政策仿真和情景分析，预测政策干预措施的潜在影响。自动化流程可以：

*情景生成：生成基于不同假设和条件的各种政策情景。

*模型预测：使用机器学习模型预测每个情景下政策干预措施的影响。

*结果可视化：以直观的方式呈现预测结果，方便决策者理解和比较。

政策建议和证据支持

自动化分析流程可以生成可行的政策建议，并提供证据支持。机器学习技术可以：

*政策优化：确定在特定目标函数下最佳的政策参数，例如成本效益或社会公平。

*敏感性分析：评估模型预测对模型输入和假设改变的敏感性，增强决策的可信度。

*证据跟踪：文档化分析流程，确保透明度和可重复性，提高政策制定过程的证据基础。

结论

机器学习自动化公共政策分析流程具有显着优势。机器学习模型可以处理海量数据，识别模式，并对政策干预措施的影响进行预测。自动化流程提高了效率和洞察力，使决策者能够做出明智的、基于证据的决策。随着机器学习技术的不断发展，我们预计其在公共政策分析中将发挥越来越重要的作用。第六部分大数据时代下的公共政策创新关键词关键要点实时政策反馈

1.大数据技术使政府能够收集和分析实时数据，如社交媒体和传感器数据，以监测公共政策的效果和公众反应。

2.这种反馈回路允许政府迅速调整政策，解决新的或意想不到的挑战，并提高政策制定过程的敏捷性。

3.实时政策反馈还促进了政府与公民之间的双向沟通，增强了公众对政策制定过程的参与度。

预测性分析

1.大数据分析可用于识别趋势、模式和关联，从而允许政府预测未来的政策需求和挑战。

2.预测性分析使政府能够制定更具前瞻性和战略性的政策，以主动解决社会问题，而不必被动地应对危机。

3.例如，大数据可以用于预测犯罪模式，从而帮助政府有效分配警力并预防犯罪。

定制化政策

1.大数据技术能够对个人或人群进行细分，以针对特定需求制定定制化政策。

2.定制化政策可以提高政策的有效性和效率，因为它们可以针对特定人群的独特特征和挑战。

3.例如，政府可以使用大数据来识别低收入家庭，并为其提供量身定制的住房或教育援助。

协作政策制定

1.大数据平台促进了政府机构、非营利组织和私营部门之间的协作，以制定综合性和基于证据的政策。

2.协作式政策制定允许不同的利益相关者分享数据、专业知识和资源，从而产生更具创新性和可持续性的政策解决方案。

3.例如，政府可以与非营利组织合作，使用大数据来识别无家可归者并为他们提供服务。

风险管理

1.大数据分析可用于识别和评估潜在的公共政策风险，如经济衰退、社会动荡或自然灾害。

2.提前预测风险使政府能够采取措施减轻其影响，保护公共利益。

3.例如，政府可以使用大数据来监测经济指标并预测潜在的金融危机。

透明度与问责制

1.大数据技术促进了公共政策制定过程的透明度，使公民能够获取和分析有关政策决策的数据。

2.提高透明度增强了公众对政府的信任并促进了问责制，因为决策者可以为其决定负责。

3.例如，政府可以使用公开数据门户公布政策数据，以供公民审查和分析。大数据时代下的公共政策创新

在大数据时代，海量、多样化和高价值的数据正深刻地影响着公共政策的制定和实施。通过挖掘和分析这些数据，决策者可以获得前所未有的见解，推动公共政策的创新和优化。

1.实时洞察和预测分析

大数据能够提供实时洞察，帮助政策制定者了解不断变化的社会和经济状况。通过分析社交媒体数据、交通模式和消费习惯等数据，政策制定者能够快速识别趋势和模式，并据此制定针对性和及时性更强的政策。

此外，大数据还允许进行预测分析，从而支持基于证据的政策制定。例如，通过分析医疗数据，决策者可以预测疾病爆发，从而提前采取预防措施并分配资源。

2.量化政策影响

在大数据时代，政策制定者可以利用数据来量化其政策的影响。通过分析干预措施和对照组之间的差异，政策制定者可以准确评估政策的有效性。这有助于他们优化政策，并消除无效或有害的措施。

此外，大数据还能够识别政策受惠者，从而实现更公平的政策分配。例如，通过分析收入和教育水平等数据，决策者可以确定低收入或弱势群体的政策需求，并为他们提供针对性的支持。

3.提高公众参与度

大数据可以通过促进公众参与来告知政策制定。通过分析社交媒体数据和公众调查，决策者可以了解公众对政策的看法和担忧。这有助于提高政策的透明度和有效性，并降低公众反弹的风险。

此外，大数据还可以促进公民科学，让公众参与到数据收集和分析中。这增强了公众对政策过程的参与感，并提升了政策的质量和合法性。

4.数据驱动决策

在大数据时代，政策制定者可以利用数据进行数据驱动的决策。通过分析数据，决策者能够识别问题，确定解决方案，并制定证据充分的政策。这种基于证据的方法减少了猜测和偏见的影响，从而提高了政策的效率和有效性。

此外，大数据还允许政策制定者进行A/B测试，以比较不同政策选项的影响。这有助于他们选择最有效和最能满足公众需求的政策。

5.促进跨部门合作

大数据能够促进跨部门合作，从而提高政策的协调性和完整性。通过共享和分析跨部门的数据，决策者可以获得对复杂问题的全貌，并制定更全面的政策。

例如，通过共享医疗和交通数据，决策者可以识别和解决城市交通对公众健康的影响。这种合作方法有助于打破部门壁垒，并导致更具创新性和有效性的政策。

结论

在大数据时代，公共政策分析正经历着一场变革。通过挖掘和分析海量数据，政策制定者能够获得前所未有的见解，从而推动政策创新、提高政策影响、促进公众参与、做出数据驱动的决策，并促进跨部门合作。利用数据的力量，决策者可以制定更明智、更有效和更具回应性的公共政策，从而改善公民的生活质量。第七部分数据伦理与公共政策分析数据伦理与公共政策分析

数据科学在公共政策分析中的应用带来了巨大的机遇，但也引发了重大的伦理挑战。要有效地利用数据科学为公共利益服务，至关重要的是要解决这些伦理问题。

隐私和保密

数据科学依赖于收集和分析大量个人数据。这引发了对隐私和保密的担忧，因为这些数据可能被用于有害或歧视性的方式。公共政策分析人员必须确保以尊重个人隐私的方式收集和使用数据，并防止其未经授权使用或滥用。

偏见和歧视

数据科学算法可能会受到训练数据的偏见的污染。这可能会导致对某些群体（例如根据种族、性别或社会经济地位）产生不公平或歧视性的结果。公共政策分析人员必须意识到这些潜在的偏见并采取措施减轻其影响。

算法透明度和可解释性

用于数据科学的算法通常是复杂且不透明的。这使得难以了解它们如何运作以及它们做出决定的原因。公共政策分析人员需要确保算法的透明度和可解释性，这样才能对它们的输出进行评估并确保它们不会以有害或歧视性的方式使用。

告知同意和数据管理

在收集和使用个人数据之前，个人应该被充分告知其目的和潜在风险。公共政策分析人员必须获得明示的同意并遵循严格的数据管理做法，以确保个人数据得到妥善处理和保护。

数据所有权和控制权

数据科学促进了对个人数据的广泛收集和分析。这引发了关于谁拥有和控制这些数据的争论。公共政策分析人员需要解决这些问题，以确保个人对自身数据的控制权并防止数据被滥用。

问责和监管

对于数据科学在公共政策分析中的使用，需要明确的问责和监管制度。公共政策制定者必须制定指南和法规，以确保伦理和负责任地使用数据，并保护个人权利和利益。

具体准则

解决数据科学中数据伦理问题的具体准则包括：

*建立明确的数据治理政策，包括隐私、保密和安全措施。

*采用旨在解决偏见的算法和数据预处理技术。

*确保算法的透明度和可解释性，并接受独立审查。

*获得明示的同意并提供个人对其数据控制的途径。

*建立问责和监管机制，以监督数据科学的使用。

遵守这些准则对于确保数据科学在公共政策分析中的负责任和道德使用至关重要。它将有助于构建对个人权利和公共利益有信心的数据驱动型政策。第八部分未来数据科学在政策分析中的发展趋势关键词关键要点因果推断

1.随着因果推断方法的持续发展和可访问性的提高，决策者将能够建立更可靠的证据基础，以确定政策干预的因果效应，从而提高政策有效性。

2.利用观测数据建立因果关系的进展，例如利用倾向得分匹配、工具变量回归和合成控制方法，将为政策分析提供更严格的证据。

3.对因果推断方法的批判性评估和对观察性研究局限性的认识对于确保在政策分析中可靠地应用这些方法至关重要。

机器学习

1.机器学习算法的应用将增强政策分析中的预测能力，使决策者能够识别趋势、预测结果并评估政策选择。

2.非监督式学习方法，例如聚类和降维，将为理解复杂政策问题提供新的视角，识别目标人群和发现隐藏的模式。

3.监督式学习模型的进步，例如深度学习和增强学习，将提高政策分析的自动化和效率，并能够处理大规模和复杂的数据集。

自然语言处理

1.自然语言处理技术将使决策者能够分析大量文本数据，例如政策文件、社交媒体数据和新闻报道，以识别观点、情绪和趋势。

2.对政策相关文本的自动摘要和概念提取将提高政策制定者的效率，并促进对复杂问题的深入理解。

3.自然语言处理模型与其他数据科学技术的结合，例如因果推断和机器学习，将提供更全面的政策分析，并提高政策的针对性和响应能力。

数据融合

1.从多种来源集成不同类型的数据将丰富政策分析视角，提供更全面的政策见解。

2.数据融合方法的发展，例如数据匹配、数据集成和数据链接，将克服传统数据源的限制，并允许对复杂政策问题进行更细粒度的分析。

3.对数据融合方法的批判性评估和质量控制措施至关重要，以确保在政策分析中准确和可靠地应用这些方法。

政策仿真和优化

1.基于数据科学的政策仿真将使决策者能够测试不同的政策选择，预测结果，并优化政策设计。

2.强化学习和进化算法等优化技术将促进政策选择的自动化和基于数据的决策。

3.仿真模型的验证和政策选择背后的道德影响对于确保政策分析中模拟和优化的公平性和有效性至关重要。

政策的影响评估和监控

1.数据科学技术将增强政策执行的监控和评估，使决策者能够实时跟踪政策实施情况并评估政策结果。

2.将因果推断和机器学习方法用于影响评估将提高对政策影响的可靠估计和政策有效性的改进。

3.建立持续的政策监控系统至关重要，以确保基于证据的持续改进和对不断变化的情况的快速响应。未来数据科学在政策分析中的发展趋势

数据科学作为一门交互式、迭代式且基于团队的学科，在公共政策分析领域发挥着日益重要的作用。未来，数据科学在政策分析中的应用将呈现以下发展趋势：

1.人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合：

*AI和ML算法将进一步增强政策分析能力，自动化数据处理、模式识别和预测分析任务。

*政策制定者将利用这些工具探索复杂数据、识别趋势，并对政策干预措施的影响进行建模。

2.实时数据集成：

*实时数据流将提供对政策变化的即时见解。

*政策制定者将使用物联网（IoT）传感器、社交媒体数据和地理空间信息来监测政策实施，并根据需要对其进行调整。

3.预测分析的进步：

*预测分析模型将变得更加复杂，能够考虑多种变量和交互作用。

*政策制定者将利用这些模型预测政策干预的长期后果，并制定基于证据的决策。

4.个人化政策：

*数据科学将支持根据个人或群体特征定制政策干预措施。

*政策制定者将使用机器