基于大数据的福建省科技特派员服务云平台构建与实现

李志鹏 赵 健 王苗苗 陈 宏 高晓丹

（福建省农业科学院数字农业研究所，福州 350001）

1 引言

科技特派员制度起源于福建省南平地区，是习近平总书记在福建工作期间，总结和提升的农村工作机制创新[1]。2019 年，在科技特派员制度推行20 周年之际，习近平总书记对科技特派员制度作出了重要指示，要坚持把科技特派员制度作为科技创新人才服务乡村振兴的重要工作进一步抓实抓好。国内外相关学者研究表明，农业信息的传播对于提高农业资源利用率[2]、引导农业创新生产方式和促进农民对信息的获取和利用有重要的作用[3-4]。王小宁的研究认为信息需求提供方的信任是决定农户使用信息服务的决定性因素，信息的有用性和易用性有助于增强其使用的意愿[5]。随着大数据技术的发展，将其与农业信息服务相结合，具有广阔的应用前景[6]。科技特派员作为农业农村信息传播和知识推广的一个重要手段，有效的解决了农民的信任问题，针对农业生产、加工、流通等过程存在的问题以简单明了的方法解决，对农业农村科技创新、传播和政策宣传取到了重要的作用。国内对于科技特派员制度的研究涵盖了工作机制创新[7]、服务模式[8]和队伍建设[9]，随着信息化技术的发展，应用通讯信息技术、网络技术、人工智能技术和多媒体技术等开展科技特派员服务，已成为提升科技特派员服务水平的重要措施[10-11]。

福建省作为科技特派员制度的发源地，在开展科技特派员工作中，始终坚持贯彻习近平总书记在福建工作期间提出“数字福建”发展战略，充分利用网络信息技术解决农民的生产需求、提高科技特派员工作效率。2001 年开始建设“南平科技特派员之窗”，后续全省陆续建设了农业数据库、星火科技12396 服务热线、科技特派员手机服务、融媒体服务等信息系统和资源[12-14]，取得了较好的效果。但存在着数据标准不统一、系统功能冗余，架构较为落后且不能互联互通，导致科技特派员管理和服务效率偏低，无法适应新时代科技特派员的管理服务需求。随着大数据、云计算和融媒体等技术的成熟，如何开展“互联网+”科技特派员的技术服务，满足科技特派员服务管理的要求和满足群众的农业科技需求已成为重要的研究内容。

本研究立足于已有农业数据资源、用户和信息化基础，基于大数据和云计算思维，运用融媒体技术整合慧农信、农业技术、科技培训、科技特派员注册管理服务等信息化资源，建设农技资源互通、“三农”政策宣传互融、科技特派员服务内容互联的科技特派员服务云平台，并以此为基础构建科技特派员管理与评价、“互联网+科技特派员服务”等多种应用体系，为科技特派员与“三农”之间建立人才、技术、信息等要素与传统农业生产要素对接的便捷高效通道，实现技术需求与技术服务的快速对接，提高科技特派员管理效率和服务质量。通过平台运行产生是大量服务记录、工作日志、服务轨迹、成效报告等科技服务相关数据，建立科技特派员服务动态监测、多因素考核、分类分层管理、群体和个人分析的量化评估体系，有效支撑我省科技特派员相关工作评估的准确和科学性。

2 需求及技术思路

2.1 需求分析

创新是科技特派员服务的重要支撑，在福建省深入推进科技特派员工作中，工作机制与工作方法始终保持与时俱进，在传承中创新，在创新中发展，不断丰富和完善科技特派员工作机制。随着信息技术的发展，管理者对科技特派员注册、管理的需求、科技人员与用户（企业、合作社、农户等）供需方面的对接和农户对农业信息服务的需求日益增长，整体需求如图1所示。

图1 科技特派员服务云平台整体需求Fig.1 Technology commissioners serve the overall needs of the cloud platform

2.1.1 科技特派员管理和服务成效评估

2.1.1.1 科技特派员管理需求分析

福建省科技特派员选任以“用”为导向，创新“订单式”需求对接模式，一方面科技特派员管理机构向各类服务对象（企业、合作社、农户等）征集技术服务和成果需求，服务对象按照自身需要提出种养、生产、加工等各类需求，科技特派员县级管理机构主动认领需求，地市对需求进行审核，统一汇总到省级机构；另一方面，科技特派员管理机构向高校、科研院所、高新技术等企业征集各类技术服务和技术成果形成统一的供需对接数据库。为科技特派员选认工作的“双向选择”建立起桥梁，也能够防止简单“拉郎配”，防止脱离基层实际，实现按需选任、精准对接。

2.1.1.2 科技特派员服务成效评估需求

建立科学、实用的省级个人科技特派员评估体系，注重能力、实绩和贡献，促进我省科技特派员工作不断深化、拓展、提升，评估的结果有效支撑我省科技特派员相关工作评估的准确和科学性，为科技特派员的选认、退出提供参考依据。同时也为科技特派员结构优化工作提供了制度保障。通过绩效评估体系的建设，调动科技特派员工作的积极性，保障科技特派员行动实施成效。服务成效的评估覆盖科技特派员服务记录、工作日志、服务轨迹、成效报告等相关数据。

2.1.2 数据资源需求分析

数据资源是云平台的核心内容，它可以满足不同服务对象、专家和科研工作者的需求，具有重要的意义。现阶段农业数据资源存在着一定的问题，如图2所示。它具有类型多、来源广和结构复杂等特点，从农业角度分析，存在数据类型多样，包括农业知识数据、农业物联网数据、农业生产过程管理数据、农业多媒体数据等，这些数据种类繁多，融合应用困难；农业产业类型多样如茶叶、水稻、食用菌、畜禽、水产等，不同产业知识体系复杂；福建省“八山一水一分田”，生产模式多样，有水田，旱地、设施等，不同模式的生产技术存在着很大的差异；此外不同的农业生产经营者之间如个体经营、合作社、集约化经营等在生产过程中的标准缺位差异，容易造成食品安全的风险。从农村角度分析，存在着基础设施差异大、基础设施弱、资源分散等问题，造成信息获取较为困难。从农民角度分析，普遍存在科技应用理解能力不足、信息化管理能力较弱等问题。

图2 “三农”数据资源现状分析Fig.2 Analysis on the Status Quo of"Three Rural"Data Resources

2.1.3 科技特派员服务需求分析

服务对象的需求可以分为几种，第一种是主动学习，在闲暇时间学习自己关注农技知识；第二种是在线服务，遇到生产、加工等问题时寻求专家及时的帮助；第三种是寻求技术成果及技术服务，以谋求发展。针对这些需求，本平台创新“菜单式”服务供给模式，一方面及时收集高校、科研院所和企业的优良品种、高优种养技术、等科技成果，通过供需对接可以实现自动匹配给有需求的服务对象。用户可以通过云平台来学知识、发需求、找专家；科技特派员可以通过平台高效、便捷地指导生产，同时也可以通过平台推广自己的技术成果，为科技特派员选认工作的“双向选择”建立起沟通桥梁，避免科技特派员选认的“拉郎配”，实现“技术中介”与“人才中介”的功能。平台提供“菜单式”服务，有效的增强服务供给的有效性和精准度。

2.2 数据分析与数据中心设计

福建省科技特派员服务云平台纵向要对接福建省法人信息库、政务信息共享平台，横向要对接福建省农业科学院融媒体数据库，还需要针对“三农”数据资源的现状，建立农技资源库，完成农业相关数据采集、存储、结构化处理、挖掘、分析、应用等功能。农业数据涵盖了标准化的科技特派员选任相关结构化数据、科技特派员服务相关的半结构数据和农技视频、图片等非结构化数据，针对数据来源多样，结构多样的特性，对数据进行分类，将结构化、半结构化和非结构化数据进行分离，并根据实际需求设计了一对多和多对多的表结构。在运用大数据技术进行数据汇集的同时，又要保证汇集的资源能够满足农业信息服务与应用的需求，把复杂的知识简单化，把简便易行的新技术推广到千家万户。

因此，在数据架构设计方面，沿用业界“自顶向下、逐步求精”的建模理念，设计过程分成概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计，建立一套高效、稳定的数据模型，为上层应用提供强力支撑。此外通过引入内存数据库，将关键，使用频率高的数据缓存化，以支撑高并发时的业务快速处理、及时响应，并设计数据库不同管理权限用户的信息资料组织管理模式，研究不同访问权限下的数据高效访问通道，其数据框架结构如图3所示。

数据存储方面，按照统一的标准规范，集成整合覆盖福建主要种养对象的从品种、农药、化肥、植保、栽培到采收加工的各个环节生产技术资料、科技特派员服务问答、科技特派员管理等数据，集成融合、可持续更新的科技特派员基础数据资源“数据中心”体系；设计数据库不同管理权限用户的信息资料组织管理模式。

数据管理与共享方面，根据现有基础，按照数据类别、层次和关系，建立科技特派员数据目录，形成数据共建、共享、共用的索引。根据统一数据标准规范和数据体系框架，不断完善数据汇交、备案、交换与同步机制。互联网类等数据通过网上接口、下载等方式实现数据汇聚；离线汇交、在线调用、服务接入多种方式共用，保障数据同步与更新。

2.3 功能模块设计

2.3.1 科技特派员管理和服务成效评估模块

云平台实现科技特派员登记注册、遴选审核、工作报告、工作日志审核、查询与统计、大数据分析等系统功能，实现了福建全省科技特派员在线申请、考核管理、绩效评估。此外，通过大数据可视化技术展示分析全省科技特派员选任分布、人员结构、成效评估等情况，为科技特派员选任工作高效运行、科学管理、智能决策提供信息化工具。

2.3.2 数据中心管理模块

福建省科技特派员在过去的二十年间积累了大量的农业技术资源、农技问答和科技特派员管理和成效数据，立足已有基础，协调相关数据标准，整合、规范、拓展现有的农技资源数据、农技问答数据和科技特派员相关数据，形成统一的服务数据管理和应用机制，实现各单位部门的数据互通，向相关政府部门提供科技特派员数据共享与服务。根据现有基础，按照数据类别、层次和关系，建立科技特派员数据目录，形成数据共建、共享、共用的索引。根据统一数据标准规范和数据体系框架，完善数据汇聚、备份、交换及同步机制。

2.3.3 科技特派员服务模块

用户可以通过云平台学知识、发需求、找专家；科技特派员可以用这个平台方便、高效的指导生产，同时也可以通过平台推广自己的技术成果，为科技特派员选认工作的“双向选择”建立起沟通桥梁，实现“技术中介”与“人才中介”的功能，科技特派员服务模块可以分为云平台门户网站和移动端，门户网站全面展示科技特派员建设成效，涵盖了科技特派员动态、农技资源、在线服务、技术成果对接、科技特派员风采和科技特派员成效等模块；移动端模块（小程序、APP、公众号）将语音问答、社群互动、视频点播、专家系统、信息推送等技术在手机软件中进行集成，在实现农民“学知识、看视频、问专家、发需求”的同时，实现农民与科技特派员实时互动、视频学习、创业成果展示交流，实现技术需求与技术服务的快速对接。

3 关键技术实现

3.1 科技特派员管理与成效评估

云平台是福建省科技特派员管理的重要工具，实现了全省科技特派员在线管理与成效评估。从2017年起，福建全省的科技特派员都通过服务云平台进行注册和选任，实现了特派员管理工作的网络化。通过数据分析系统，可按省、市、县分级统计和分析科技特派员选任情况与工作成效，为科技特派员科学管理提供决策参考。

3.1.1 供需对接服务模式

平台上建立了科技特派员专家库，记录每个专家详细的技术专长、所属的行业和所在区域以及个人的一些详细信息。企业用户可以在云平台上传自己技术需求，系统会根据企业和合作社在平台上发布的技术需求自动检索匹配专家的技术特长和技术成果，为用户推荐专家，此外当企业发布需求的时候，平台根据需求关键词，推送给相关专家，专家可以根据自己的情况选择对接与否。一方面让技术需求方可以通过找到专家进行咨询或应用成果，另一方面专家也可有针对性的选择企业开展技术服务或成果示范。同样这种方式这样也能更好为科技特派员选认工作的“双向选择”建立起桥梁，让平台具备“技术中介”与“人才中介”的功能，避免脱离基层实际。

3.1.2 供需对接的实现

科技特派员需求对接有别于其他在线社交的用户匹配，其匹配的目的是服务对象和专家用户之间构建一道“桥梁”，通过提取服务对象和专家的账号特征，计算其相似度寻找最合适的双方，完成用户匹配。科技特派员服务云平台所有的账号用户均为实名制，所有主页信息均通过人工审核，能够保证数据的真实性，对比相关在线社交用户匹配算法[15]，基于用户档案信息的融合多属性算法用户匹配技术比较适宜于本平台，将各类用户属性信息当作字符串处理，本文运用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型[16]提取科技特派员的个人信息和服务对象的需求内容的主题，分别得到其属于这些主题的概率分布。对科技特派员和用户需求的描述x 和y，通过Jensen-Shannon 散度[17]衡量其主题相似度，进行需求匹配，按相似度进行排序推荐，其计算公式如下：

其中φx和φy是科技特派员和用户需求描述的x 和y的主题分布，JS(φx,φy)是其分布的Jensen-Shannon 散度，取值范围为[0,1]，值越大说明离散程度越高，其计算公式如下[19]:

KL（Kullback-Liebler divergence）散度[19]为：

3.1.3 科技特派员服务成效评估

本研究拟采用综合指标体系法建立科技特派员工作量化考评体系。指标体系法需要把若干个在客观上存在联系的工作绩效、社会评价等多种指标进行分类和组合，进而科学、合理地建立一套评价指标体系。该方法能够对海量的、较为复杂的信息进行筛选、提取和综合，充分考虑了科技特派员服务工作的多样性和复杂性，能够集成不同类型的因子与信息，从而综合地、全面地反映评价科技特派员工作成效。

基于云平台产生的数据，本研究采用综合指标体系法，运用层次分析法建立科技特派员服务动态监测、多因素考核、分类分层管理、群体和个人分析的量化评估体系，采用熵值法确定各影响因子的权重，并建立基于云平台的科技特派员工作量化评价模型：

式中：S 为科技特派员工作量化总得分，即为科技特派员年度工作业绩总成绩；Wi为各因子的权重系数；Si表示各因子的标准化评分；n为因子个数。

3.2 数据资源建设

为数据资源需求问题和数据资源协同建设与共享中描述规范化、术语专业化问题，提高数据资源的建设质量，促进数据资源共享和应用，项目建设采用知识描述规范作为数据库建设中的规范性文件，针对福建省农业产业特点，创新构建了6 级农业知识数据分类编目与数据描述规范的行业分类树+物种分类树相关联的“双树形”知识结构，建立自增长的知识编目体系与知识描述如图4 所示。每个本体实例可在双树结构上找到相关联的节点知识描述规范主要应用的农业数据的标准化上，比如，作物病害可按病原、为害部位、为害状、病害循环、防治方法等规范进行整理入库。按照统一的标准规范，集成整合覆盖福建主要种养对象的从品种、农药、化肥、植保、栽培到采收加工的各个环节生产技术资料、科技特派员服务问答、科技特派员管理等数据，集成融合、可持续更新的科技特派员基础数据资源“数据中心”体系。平台建立不同类型的专题数据库，涵盖了农业生产数据、农业病虫害、水肥管理等重要数据，经过分析挖掘对指导农业的生产具有重要的意义。

图4 “双树形”数据结构分类编目Fig.4 "Double tree"data structure classification and cataloging

3.3 融媒体服务

3.3.1 自主学习

为有效增强知识传播，运用融媒体技术将网络社区、网络直播、小视频、移动互联网等信息技术引入农技推广与服务中，根据福建省优势主导产业对农业技术的实际需要和知识传播需求，针对蔬菜、果树、茶叶、食用菌、畜禽、水产等行业的相关种植、养殖管理技术，基于媒介通讯技术，根据农业生产情况及农事季节安排，依托科技特派员“融媒体服务中心”，邀请科技特派员讲授技术要领，解答技术难题，在文字和图像为主要信息手段的基础上，搭配声音、动画等手段，使传播的内容更具有观赏性，提高农户学习农业技术的兴趣。随着智能手机的普及，所有服务功能都平移到云平台的手机版“慧农信”上，用户可以很方便的通过手机APP、微信公众号或小程序等方式应用云平台的功能，实现学知识、看视频、问专家、发需求等功能。

3.3.2 专家服务

如果通过自主学习解决不了问题，可以通过云平台找到专家或者相关技术成果资料。平台上建立了科技特派员专家库，人员包括历年选认的科技特派员，要求每个专家上传详细的技术专长、所属的行业和所在区域以及个人的一些详细信息，目前平台收录了8106 名科特派专家信息。科技特派员还可以通过平台把自己想要推广的科研成果如：品种、专利等内容上传到平台，实现“人才入库、成果上架、技术上架”，向公众开放展示和查询。

专家服务是云平台的核心功能，为提升科技特派员服务效率、增强服务广度和深度，云平台针对专家和用户情况，为科技特派员和群众之间提供了通过网络、电话、视频、手机等多种方式，来适应不同环境下的用户服务的要求。用户选好科技特派员后，可通过系统直接呼叫专家进行电话咨询；也可以通过系统上传现场图片和文字描述问题，科技特派员通过云平台进行详细的技术指导，实现服务内容“图文并茂”和“点对点”的精准服务。另一方面，科技特派员也可以在云平台发布近期生产上要注意的技术问题和解决办法，主动推送给关注这个行业的用户。此外，针对比较复杂的技术服务场景，我们新开发了视频服务功能，农户可通过系统呼叫专家进行在线视频咨询。视频服务方式具有交互性强的特点，专家可以全方位的了解田间的实际情况，更好开展技术服务，不受时空的限制。通过上述形式，完善用户与专家、用户与知识的信息通道，实现专家与用户、用户与用户之间的实时行业技术交流与互动。

4 云平台应用与分析

4.1 数据资源建设成效

平台以本体论（Ontology）为指导，创新构建了面向对象的农业知识“双树形结构”实体关系模型，用“七步法”完成农业知识本体定义，并描述本体间关联关系；以树状结构分层法构建“行业技术分类+生物物种分类”的信息资源分类的类目结构与编目方法，制订了包括六个层级，含4 个总类、23 大类、92 中类、2067 小类，4843 个细类和超过25992 个信息单元的《数字农业信息分类与编码体系》；制定了包括种植业、畜禽、水产等7类《农业知识采集与更新规范》，实现编目系统化、术语标准化、描述规范化的知识框架。

根据以上述信息资源分类的类目结构与编目为标准规范，平台以福建省的主要种养为对象，收集了大量农业技术资源，按种类建了142 个专题数据库，收录将近20 万条技术信息，内容涵盖了从品种、农药、化肥、植保、栽培到采收加工的各个环节生产技术资料。群众可以通过电脑或手机，选择自己种养对象，学习种养对象品种信息、病虫害资料和防治技术等相关技术资料，考虑到群众的实际情况，平台还收录了770 多部通俗易懂的专题技术视频，群众同样可以通过手机和电脑，从云平台查找、观看自己需要的技术视频来学知识。每个种养殖对象下面都有不同技术频，如茶叶，就有茶叶加工、茶叶栽培等多个视频资料。同时，为提高系统查询检索效率，绘制了涵盖2067 类2.59 万个本体实例的福建省农业科技知识图谱。

4.2 应用效果分析

云平台的建设和推广应用，受到了广大农民的认可，在基层有很好的应用基础。助力全省5000 多位科技特派员为生产一线实时提供在线服务。截至2021 年12 月30 日，云平台解答农民提出的技术问题约90243个，推送农时农事注意事项70582、发表科技服务日志91351 篇、农技微视频937 条，视频咨询29738 人次、语音咨询26449 人次，电话咨询5876 人，次累计推广用户5 万多个，积累了大量的数据。在2020 疫情期间为春耕生产和2020 到2021 年间防冻抗灾中发挥了重要的作用。

在科技特派员管理方面，云平台的建设为福建省2020-2021 年的科技特派员选任提供了服务，通过平台向服务对象（企业、合作社、农户等）征集技术服务和成果需求，吸引了大量高校、科研院所和高新技术企业科技人员申请科技特派员，申请个人科技特派员人数为7534人，法人科技特派员申请为80个、团队科技特派员申请数量及团队人员3493 人，2021 年通过平台申请福建省科技特派员人数为5697 人，法人科技特派员申请为65 个、团队科技特派员申请数量1260个包含团队人员5483人。运用信息化大大提升了注册和审核的效率。同时对每个科技特派员的服务进行积分累计，也为下一年度的科技特派员选任提供了依据。

在科技特派员服务方面，云平台拓宽了科技特派员服务的广度和深度，专家从服务单一企业拓展至服务整个产业。云平台提供的微信公众号和小程序等服务渠道，有效增加了用户的黏度，在应用方面，该渠道取得初步成效。一年来公众号的关注人数稳步上升，阅读量亦提升迅速如图5（a、b）所示。在小程序方面，以2020 年12 月份为例，全月访问人数21955人，其中新访问人数5235 人，日均访问次数达2.9 万，其中31 号访问次数最高达9.2 万次，全月访问小程序的次数在90 余万次，如（图5 c）所示；小程序全月次均停留235 秒，人均停留时长达776 秒，此外全月有779 人分享了该小程序，分享次数为2446 次，人均分享次数超过了3.1次，如（图5 d）所示。这些数据表明云平台具有很强的黏性，在科技特派员服务上取得了良好的成效。

图5 微信服务情况Fig.5 WeChat service situation

此外，云平台建立了注重能力、实绩和贡献的科技特派员信息化服务积分评价机制，根据计分类别、计分项、计分标准和积分值，采用计点积分方法计算个人科技特派员年度工作总积分，服务积分的展示可以按照派出单位、服务区域等进行排名。评估的结果为科技特派员的选认、退出提供参考依据，不仅提高了科技特派员队伍的积极性和创造性，同时也为科技特派员结构优化工作提供了制度保障。通过绩效评估体系的建设，调动科技特派员工作的积极性，保障科技特派员行动实施成效。

5 结语

科技特派员服务是新时期农业信息服务的重要方式之一，本文在分析科技特派员选任管理、农业信息服务需求和农业数据资源需求的基础上，结合大数据、云计算、情报学和知识图谱的相关技术，构建和实现了科技特派员服务云平台，创新了农业技术供需对接机制，实现“订单式”需求对接和“菜单式”服务供给模式，让平台具备了“技术中介”与“人才中介”的功能，也能够防止简单“拉郎配”，防止脱离基层实际，提高了服务成效；创新建立量化动态积分考核机制，实现了基于大数据的科技特派员服务跟踪、实绩评估、量化考核，调动科技特派员工作的积极性，保障科技特派员行动实施成效；拓展了农业信息服务方式，建立基于融媒体技术的农业知识库，包括：图文、数据、视频、课件、动漫、直播等为一体农业知识传播体系，有效的提升服务效率；创新构建了面向对象的农业知识“双树形结构”模型，建设了具有福建区域特色的农业数据资源，实现了平台内结构化与非结构化数据逐级快速关联检索，大幅提升知识检索效率，为农户主动学习提供了重要的数据资源。

云平台的建设丰富农业农村科技创新供给方式，有效的扩大了科技特派员的服务范围和服务深度，用户可以通过平台找对症专家，专家科研成果也可以面向广大用户，此外，平台克服了科技特派员在服务过程“当兵作战”的不足，让不同学科、专业背景的科技特派员在平台上实现“集团服务”，协同破解各类产业技术难题，实现了“云上”精准服务、远程服务、动态服务，让农民、企业足不出户即可获得科技特派员和团队及时迅速的远程支持，提升科技特派员工作整体的信息化水平，为乡村全面振兴和农业供给侧改革提供了技术支撑。平台的建设积累了大量的服务数据和农业资源数据，如何实现对大规模的农业数据的挖掘和分析是下一步云平台建设的重要方向。