摘要：大学生作为有知识有文化有理想的青年一代,参与公益事业并推动公益事业发展是不可回避的社会责任。如何更好地培养大学生的公益意识,为公益事业的发展培养更多的青年力量,也成为近年来公益事业思考的重要议题。文章通过调查问卷获得大学生参与公益活动现状的数据,引入机器学习方法量化分析大学生对公益认知和参与情况的影响因素。首先利用斯皮尔曼相关系数分析大学生参与公益活动积极性与其他因素之间的相关性;然后引入有序多分类logistic回归模型挖掘大学生参与公益活动积极性的显著影响因素;最后应用随机森林和lightGBM模型对显著影响因素进行重要性评估,得到显著性影响因素的重要性排序。由量化分析结果得出结论:“公益广告大赛-我是公益人”活动是大学生了解公益事业的最重要渠道,腾讯公司发起并资助的“乐捐、月捐、一起捐”是大学生最常参与的公益活动,参与公益活动最大的收益是获得证书。

摘要：大学生公益是国家公益事业的重要组成部分。高校如何设计公益活动以吸纳更多大学生加入公益队伍已成为一个严峻的问题。文章通过调查问卷获得的数据沿着如下路线来构建大学生公益人群画像体系:首先引入KMeans聚类模型对大学生公益人群进行分类,然后利用t-SNE降维算法可视化分类效果,最后应用LightGBM模型提取特征的重要性,以将某类和其他类区别开来,凸显本类的特征,通过描述各类的特征对人群画像。得出结论:大学生公益人群划可分为三类,根据各类特征可画像为观望型人群、积极型人群及消极型人群。