在当今数字化快速发展的时代，数字社会工作已成为社会工作领域的一个重要发展方向。特别是在需求评估方面，人工智能技术的应用为更精准、高效地了解服务对象的需求带来了新的可能。本周我们将深入探讨“自然语言处理（文本分析）→机器学习（需求预测）”技术，同时为大家提供智能问卷系统的使用指南，并探讨相关的伦理考量。
一、自然语言处理（文本分析）
自然语言处理技术能够对大量的文本数据进行有效的分析和理解。在需求评估中，社会工作者可能会收集到各种形式的文本数据，如服务对象的自我描述、访谈记录等。通过自然语言处理技术，可以对这些文本进行关键词提取、情感分析等操作。
学习方法：
- 理解常见的自然语言处理算法和模型，例如词袋模型、TF-IDF 算法等。
- 多做一些实际的文本分析案例练习，熟悉使用相关的分析工具和软件。
二、机器学习（需求预测）
基于自然语言处理得到的数据，机器学习算法可以进行需求预测。它能够发现数据中的潜在模式和规律，从而提前预测服务对象未来的需求。
学习要点：
- 掌握常见的机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等。
- 学会如何评估模型的性能，如准确率、召回率等指标。
三、智能问卷系统使用指南
智能问卷系统可以帮助社会工作者更便捷地收集数据和信息。
使用要点：
- 熟悉问卷设计的功能，包括问题类型设置、逻辑跳转等。
- 了解如何有效分发和回收问卷，以及如何对收集到的数据进行初步分析。
四、伦理考量
在应用人工智能技术进行需求评估时，必须充分考虑伦理问题。
重点关注：
- 数据隐私保护，确保服务对象的信息不被泄露。
- 避免算法偏见，保证评估结果的公平性和公正性。
总之，人工智能在数字社会工作的需求评估中具有巨大的潜力，但同时也需要我们谨慎对待其中的各种技术和伦理问题。希望通过本周的学习，大家能够更好地掌握相关知识，并在实际工作中合理应用。
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