缺乏，还是缺失？算法治理视域中的社会支持网络构建——以家庭照顾者精准帮扶体系为例

周旅军

一、研究背景与问题

在我国，家务劳动从未被计入GDP的统计，却是生产和生活不可缺少的部分，尤其在严峻的老龄化趋势下，随着残障和失能老年人的增加，存在着对关怀和照顾工作的巨大需求。由于中国人的家庭观念特别强，加之“未富先老”，专业护理人员匮乏，养老服务的供需矛盾突出，绝大多数老人选择居家养老[1-6]，主要由家庭成员承担起照顾责任。由于社会性别规范和传统观念的影响，在承担家庭照料的家庭成员中，女性通常是主要的承担者，一般为配偶、女儿和儿媳[7]。2017年的上海都市社区调查发现，78%的低龄老人、72%的中龄老人由配偶照顾，而在80岁及以上的高龄老人中，22%由配偶照顾，45%与子女同住、由子女照顾，13%由保姆照顾，不到1%的高龄老人由护工照顾[8]。

根据联合国人口司2019年发布的最新人口预测，我国65+岁老人占总人口比例将从2010年的8.9%快速增加到2030年和2050年的16.9%和26.1%，分别等于2010年的1.9倍和2.9倍。我国最需要照料的80岁及以上高龄老人弱势群体将从2010年的2 000万人迅猛增为2050年的1.2亿[9]。习近平总书记在中共中央政治局第三十二次集体学习时强调“要加强家庭建设，教育引导人们自觉承担家庭责任、树立良好家风，巩固家庭养老基础地位”，十九大报告明确要求“积极应对人口老龄化，构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境”。然而，家庭少子化、小型化等趋势给家庭非正式照护的供给带来挑战，承担居家养老责任的家庭照顾者（以下简称“家庭照顾者”）面临着平衡老年照料和个人发展之间关系的矛盾，诸多困难亟须解决，甚至导致部分家庭中存在虐老倾向[10-11]。对家庭照顾者的直接支持尽管在各地密集出台的养老文件中有所涉及，但却存在需求与支持无法或难以匹配的困境，长此以往将不利于照料服务的供给，尤其是会影响老年长期照护体系的可持续发展。

人工智能是新型基础设施建设中七个领域之一，2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”，意味着人工智能正式上升为国家战略。党的十九大报告中提出“打造共建共治共享的社会治理格局”，而算法治理（Algorithmic Governance）[12]作为一种政府或社会秩序的监管系统，结合数据、算法与算力可以自动化地实现更有效的资源分配和行动组织，其本质上就是共建、共治、共享的技术基础和社会应用，是“提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平”的有效途径和重要体现。中共中央、国务院在《关于开展质量提升行动的指导意见》中明确要求“完善以居家为基础、社区为依托、机构为补充、医养相结合的多层次、智能化养老服务体系”，这意味着算法治理也应运用于中国老龄化社会的养老服务事业。但是，目前面向居家养老的绝大多数智慧养老方案仍旧局限于直接服务老年人本身，未能充分认识到家庭内部的照顾者作为服务供给主体的重要性。即使有政府或市场组织的信息或商务平台能够将老人、家庭与机构等资源对接，但也存在不少理念和实践上的问题，多是将平台作为信息管理系统使用，未能真正实现有效的算法治理。

考虑2020年上海市民政局发布智慧养老应用场景需求清单时提出的首要标准“紧贴用户需求，着眼最直接、最现实、最迫切的需求，实现个人、家庭、社区、机构与养老资源的有效对接和优化配置”[13]，在中国老龄化的情境中，算法治理对于智能化养老服务体系的必要性是什么？家庭照顾者究竟有哪些现实困难和实际需求？算法治理如何对家庭照顾者和老年人发挥支持作用？这是本研究试图回答的问题。

二、算法治理对于智能化养老服务体系的必要性

如果仅仅是进行支持资源的单向推荐或双向推荐，能不能满足老人及其家庭照顾者的需求？如前所述，从获得服务信息的角度来看，传统或目前已有的电子商务或政务信息平台可以解决部分需求，但仍有以下方面的困境需要通过算法治理来解决，才能推动信息不对称问题的破解，实现服务市场的标准化，降低工作成本并提升服务质量和效率，推进从管理走向治理。

第一，信息超载与个人认知能力之间的矛盾。互联网的发展使我们面临“信息超载”，出现“信息迷航”，也难以甄别“信息污染”，持续面对技术压力则产生“信息焦虑”。美国图书馆协会给出的对策是提升信息素养，也就是要求个人“认识到什么时候需要信息及有找到、评估和有效使用所需信息的能力。”然而，对于普通个体尤其是老年人而言，要实现当前复杂网络环境中的信息素养能力提升绝非易事。随着科技的不断进步，消费模式不断从传统模式转向较为复杂的以网购为主导的消费模式。由于消费模式的复杂化不利于老年人口将收入转化为消费，因此针对老年人口的转移支付政策可能需要考虑从收入端更多地转向消费端[14]。

此时，通过算法治理实现管理者“守门人”的监管角色，使服务提供方按要求制订标准化服务项目并接受事后评估，尤其是供需双边匹配系统的应用，都能帮助老年人及其家庭最大程度地提升信息素养，清除“信息污染”或“信息噪音”，以便从“信息超载”中解脱出来获得高质量的服务支持，继而促进将老年相关的补贴费用真正转换成对服务的购买，避免出现“鸡蛋换服务”的困境。

电子商务平台的推荐系统虽然也能实现支持资源的推送，但与算法治理仍存在本质的区别：一方面，出于市场化考量的资源推送是以企业利润的最大化为目标，这必然会导致平台内容和推荐算法的综合结果是强化现实社会中的分层不平等，使困境群体失去原本可能获得的社会支持；另一方面，即使能够整合社会上各方服务供给主体的资源信息，平台并无市场之外的监管和协调能力，更不能掌握老人及其家庭的详细信息（如老年人能力评估资料等），也就不可能运用算法进行管理。

第二，家庭照顾者与服务提供方间的信任问题。信任缺失是服务业发展的瓶颈。由于提供家庭照顾者需要的服务必须进入老人所在的家庭空间，这就意味着，对于养老机构的派出员工而言，身处他人的私有空间，难以或根本无法建立有效的防范机制，其人身权、财产权、人格权、休息权等受到侵犯的可能性提高；对于家庭成员而言，允许陌生人介入私密的生活空间，所接受的无形服务存在质量上的不确定性。对此，双方都会意识到错误信任产生的潜在损失会大大超过收益。因此，更容易对对方产生负面评价，比如，对方对自己漠不关心或试图伤害（动机评价）；对方的利益是多元的或与自己冲突（利益评价）；或者对方缺乏完成任务的能力（能力评价）等[15]。

显然，通过信号显示机制使有关信息得到传递，从而建立起信赖性，这对促成有效交易举足轻重[16-18]。算法治理能够充分应对这一问题，除了管理者的项目过程监管和后期评估，双边匹配引擎的算法模型中要求提供养老机构对家庭照顾者的评价指标和家庭照顾者对养老机构的评价指标，考虑的是养老机构满意度最大和家庭照顾者满意度最大的最优匹配方案。

算法治理与一般政务管理平台的区别在于，后者更多的是在认可和登记服务供给方的资源信息，实施管理职能时并不需要过多考虑服务需求方的要求，尤其是个性化的需求，通常是审查服务需求方接受支持资源的资格和条件。算法治理则强调通过算法推进从管理转向治理，实现社会治理能力现代化，在支持过程中强调发挥各方多主体的作用，更多地鼓励参与者自主表达、协商对话，并达成共识，从而形成符合整体利益的公共政策。

第三，养老服务供应不平衡与家庭照顾者需求难满足的问题。十九大报告指出，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。在养老服务领域中，供需矛盾长期存在，政府与社会各方力量都在积极采取措施促进服务力量的增长，但在追求增量的同时，不能忽视对存量的充分运用。在算法治理的双边匹配系统的设计中，养老服务提供方的派出人员能够与多位家庭照顾者匹配，为多个家庭提供满足需求的服务，这样就能在时间不冲突的条件下高效地利用服务空闲时间，从而缓解服务供不应求的现状。而从家庭照顾者的角度来看，多样化的需求也能同时得到多个养老服务提供方的支持，获得更高的满意度。

最重要的是，算法治理是治理的算法化，把抽象的支持信息如政策具体化是内在的技术要求。以北京为例，2016年出台相关文件150余份，只是由于文件繁多，涉及对象的特征存在交叉，在政策信息的理解与送达上存在着屏障。比如，我们无法直观地知晓低收入的空巢高龄失能老年人能够得到什么样的福利待遇，因为相应于空巢老人的补贴与相应于失能老人的补贴文件是独立的，更遑论北京不同区的待遇也有所不同。

这就是说，一方面，政府有资金准备为老人托底服务，市场也有力量或者需要这些资金来扩展服务内容，提升服务质量，但另一方面，老人却并不能及时和有效地得到相关的政策信息，从而获得相应的待遇。此屏障造成的后果是政策的失灵和资源的浪费。有效的算法治理意味着要实现“人找信息”到“信息找人”的转变，就必须按算法的要求将支持与需求分解到更细的粒度。这样也有利于在政策设计时检查重复或者避免与之前的政策相冲突，而且，一旦有新的政策出现，即可将相应的内容推送给登记用户，或者在登记用户的属性发生变化时，如年龄达到高龄标准，可主动推送匹配的政策服务供给。这种自适应的信息服务解决方案将有助于真正实现政策的既定目标，同时盘活市场已有的服务存量，激发服务增量供给的信心与质量，缩小健康不平等的程度，是有利于政府、市场、社会与个人的改进方案。

三、家庭照顾者的需求与支持

从国内相关的研究来看，家庭照顾者的需求和支持主要集中于以下四个方面：

第一，家庭照顾者的困难和需求。2005年高龄老人健康长寿调查和家庭动态社会调查数据显示，成年子女作为高龄父母的主要照料者，承受着因照料老人而带来的对自身经济状况、人际交往、社会参与、个人健康和家庭关系等方面的消极影响[19]。利用中国老年社会追踪调查（CLASS）2014年全国调查数据，就老年人照料父母现状进行探究，发现照料父母的行为给部分照顾者带来心理压力，主要困难为身体吃不消、距离太远和时间不够[20]。长期的照顾负荷容易引起照顾者的心理问题[21]。从照顾者的社会支持需求内容方面来看，主要包括人力资源支持（希望有人分担工作，获得短暂休息）、经济支持（发放补助/津贴）、社会服务支持（居家养老服务、免费护老设施）等[22-24]。有必要开发家庭照顾者健康需求评估工具，发展以健康需求为导向的评估、教育、指导和支持网络[25]。有配偶、自身无疾病和症状、照顾负担重的照顾者知识需求较高，主要体现在药物知识需求、疾病知识需求及照顾技巧方面[26]。

第二，家庭照顾者的机会成本。2010年一项调查数据显示，在女性群体中，与未照料老年父母者相比，照料老年父母者放弃个人发展机会的概率要高出27.7%[27]。基于CLHLS数据库中的家庭动态调查数据发现，老年照料会降低子女的劳动力市场参与率，并使其承受逐渐扩大的隐性“工资惩罚”，其中女性照料者面临更大的工资差距[28]。

第三，家庭照顾者的社会支持。社区家庭访视能够减轻失智老人居家照顾者的照顾负荷[29]。要以老人所在的整个家庭为服务对象，构建社区援助网络，支持老年照顾者[30-32]。建议从立法支持、经济援助和宣传舆论等方面加强社会支持政策，并开展照料辅助服务、心理服务和互助小组等社会工作，以帮助成年子女应对照料中的问题和缓解照料负担[19]。倡导构建完备的失能老人家庭照护者的社会支持体系[33-34]。需要完善照顾者非正式社会支持体系，建构照顾者正式社会支持体系[35]。老年社会工作者应该为城市老人照顾者提供全方位的支持，从而成为他们的减负者、协助者、政策影响者、教育培训者、资源整合者、调解者、心理治疗者和呼吁者[36]。

第四，政策相关的考量。现有政策更多强调的是家庭成员对老年人养老的责任与义务，对老年家庭照料者的支持极其有限，性别视角缺失[37]。社会养老服务体系建设是一个由“市场化”“个性化”“去机构化”“非正式化”组成的四核驱动系统。“非正式化”旨在给予照料者支持，恢复家庭照料功能，为社区养老打下牢固基础，使家庭和社区有能力吸纳“去机构化”分流而来的老年人。但目前社会养老服务体系是由“市场化”单核推动，存在“个性化”选择能力不足、“去机构化”目标群体模糊、“非正式化”政策支持缺失三大痛点[38]。

国外的相关研究指出，公私二元分割的社会建构将女性的家务劳动私人化和隐蔽化，贬低女性家务劳动的价值，正是在工作与家庭的平衡关系中，女性被要求承担更多的家庭责任，这弱化了女性的市场地位，女性被迫进入那些非正式的、有时间弹性的低收入职业，加重了职业性别隔离的程度，导致家庭照顾者的个人发展受到阻碍，因而应该建立男女共同在家中分担关怀责任的社会[39]。通过文献计量学的分析发现，国外近五年来的相关文献主要是集中研究脑卒中患者、精神疾病患者、阿尔茨海默病患者、艾滋病患者、肿瘤患者家庭照顾者的心理健康状况和干预。除从众多不同学科与视角开展的具体需求分析和支持方式研究[40-54]外，尤其需要注意的是对家庭照顾者支持服务的使用与评估和家庭照顾者身份认同的研究。如发现家庭照顾者对支持性服务的使用受到服务特性、个人对需求的感知倾向、应对经验和决策模式以及关系因素的影响[55]。压力理论和角色理论被认为是未来研究“照顾者负担”的指导框架[56]。对照顾者身份的自我认同能够增加支持服务使用的可能性，而这样一种身份认同的形成与角色的吞噬和逆转、共享身份的缺失、家庭义务和性别规范、之前角色的延伸和主要身份的发展等都有所关联[57]。多达29项评估研究发现，家庭照顾者的满意度与技能提升、心理障碍预防、增加照顾者支持服务或提高自身照顾自己的能力间并无明确关系[58]。这些都说明照顾者需求的个体化以及个体化的需求与外在支持间的精准匹配是值得深入研究的问题。

综上所述，国内研究更多局限于揭示和描述家庭照顾者的现实困难和需求状况，虽有对社会宏观政策和支持体系的反思，但缺少对这一群体外部支持系统的整体性理论分析和微观层面的实务体系设计，从相对整合的视角对家庭照顾者需求与支持的匹配进行研究还存在一定的空白。而国外研究虽然能够提供可借鉴的理论解释和实践经验，但对不同群体如性别、阶层内部的异质性给予的关注也不足。更为重要的是，中国文化传统和制度设置上的差异意味着不能照搬相关理论来解释家庭照顾者的境况，也不能直接提出相应的解决方案。

四、对家庭照顾者支持体系的分类与分析

鉴于上述国内外研究局限性，本研究从家庭照顾者的现实困难和实际需求出发，探讨基于算法治理的外部支持系统的合理建构对于家庭照顾者的支撑作用，以及需求与支持精准匹配和反馈机制对于家庭照顾者平衡老年照料和个人发展之间关系的重要价值，避免再生产新的社会区隔和社会不平等，从而有助于维护社会公平，完善老年长期照护保障体系，实现问题导向、理论驱动下的智慧养老。

家庭照顾者的现实困难是指家庭中的老年照料提供者所面对的不利状况。现实困难包括六个方面，即生活能力、经济状况、技能基础、精神压力、就业需求和支持网络。进一步地，需要考虑由于老年人能力、照料性质（是否属于长期照护）、成员身份（配偶或子女等）、年龄差异（低龄老人或年轻子女等）、性别、职业分层、教育背景、城乡差距、体制内外、文化习惯等因素的影响。但现实困难不等于实际需求，身处不同情况中的家庭照顾者即使面对同样的现实困难，也会在实际需求上有所选择，有所侧重。

（一）混合型多元供给的支持体系

家庭照顾者需要自身之外的支持，即为家庭照顾者这一特殊群体所提供的物质或精神上的支持性资源、服务等。与现实困难相应，家庭照顾者可以获取的外部支持，即支持内容包括经济支持、技能支持、心理支持、服务支持、就业支持和文化支持等。但是，就目前而言，家庭照顾者群体能够接触到的支持资源相对缺乏，即使是已有的支持也针对性不足，绝大多数是由供给方制定服务内容而非以照顾者需求为导向，并不能有效果（effectively）且有效率（efficiently）地满足家庭照顾者对外部支持的需求，这带来资源的极大浪费，亟须以智慧养老的方式来解决需求与支持匹配的难题。但是，智慧养老并不是对现代信息技术的简单应用，也不是可以由计算机工程人员主导甚至独自设计完成的社会系统工程。它应该建立在社会科学家源头参与的基础上，是问题导向、理论驱动下的大数据与人工智能应用。因此，本研究提出，家庭照顾者群体的支持系统应从“混合型多元供给”转变为“链接式精准支持”。

图1 混合型多元供给体系

“混合型多元供给”是从福利多元主义的视角来看待家庭照顾者外部支持的现有格局。在福利多元主义的影响下，政府、市场、机构、社会组织、家庭和个人等主体都能成为家庭照顾者支持性资源和服务的供给方。问题在于，当前的外部支持独立指向需要帮助的家庭照顾者，各方之间的关系离散，并且是从自身的目标出发考虑服务内容和服务对象，行为可能冲突，供给可能重复。这样的外部支持系统并不能有效地为家庭照顾者提供支持性服务。以往的研究未能区分支持内容、支持形态和支持主体，也就难以绘制出更为完整的现实图景与未来规划。

（二）基于大数据与人工智能的链接式精准支持体系

“链接式精准支持”是以家庭照顾者为中心主体，从支持内容、支持形态和支持主体三个维度分析多元化的支持格局。支持内容是能够满足家庭照顾者实际需求的支持性资源和服务，具有内在的依存和支撑关系，支持形态包括政策、法律、社工、培训、信息和观念等，是支持内容的表现形式，同样性质的支持内容可以有不同的支持形态；支持主体则是指提供外部支持资源和服务的各供给主体，与支持内容和支持形态间有一定的对应关系。各支持主体之间既有合作，也有竞争，但应有序协同地为家庭照顾者创造可持续发展的支持环境。

在这一环境中，各主体间以链接的方式建立关系，并不需要特意地去融合各类支持，从而避免复杂的管理关系，同时能够动态地调整和扩展支持的供给，最大限度降低各类支持间的耦合度，既避免资源浪费，又能提高支持效率；支持与需求的对接是依据算法进行精准双边匹配的结果。精准双边匹配意味着，家庭照顾者作为能动的主体，既接受匹配自身实际需求的支持，又可对现有的支持进行积极的反馈，以改进支持的数量、质量和结构，更好地实现精准化。同时，各供给主体也能对家庭照顾者的支持诉求予以事前、事中和事后评估，避免过度支持，从而实现支持资源分配的全局最优。

图2 链接式精准支持体系

五、基于算法治理的家庭照顾者链接式精准支持系统

在混合型的多元供给格局中，来自政府、社会、市场等多元主体的支持并不缺乏，但存在治理方面的缺失。后果就是：家庭照顾者并不知道和清楚这些服务存在于何处，如何获得；同时，服务提供方也难以及时了解有现实需求的家庭照顾者在哪里，如何接触。显然，要解决上述问题，手工的方式即使可行，相关的信息也只会局限在很小的地理范围之中，而依靠人际关系或社区通知去交流，匹配效率低也伴随着匹配成本高的问题。

随着电子商务等信息平台的发展，运用现有的信息化技术手段能够在一定程度上减少因信息不对称带来的无效匹配问题，在信息的及时性上也大有改观，在信息的丰富程度上，不少地方在积极梳理养老服务商能够提供的服务列表和价格。然而，新的方式与传统方式相同之处在于，它们都只是致力于为家庭照顾者和服务提供方提供需求—服务信息列表，并不具备优化匹配，提高匹配效率和降低匹配成本的功能。换言之，前二者都只是实现单向推荐，而非双边匹配。需要特别说明的是，后者并不等同于双向推荐。

双向推荐是简单地将家庭照顾者需求信息推送给服务提供方，同时将服务提供方的服务情况推送给家庭照顾者，而算法治理中的双边匹配是要考虑双方的诸多属性和指标，以实现特定目标比如双边满意度最大来构建优化模型，求得最优匹配方案。此外，双边匹配并不是点对点地逐组考虑一个家庭照顾者与一个服务提供方之间的匹配关系，而是要从全局出发，综合地考虑各个家庭照顾者的需求与各个服务提供方的支持之间的关系，以算法来优化资源的配置，最终的匹配方案由若干组家庭照顾者与服务提供方的对应关系构成，是在实现点对点匹配的同时，求得整体目标（比如综合的各方满意度均最大）的达成。

简言之，算法治理中的多指标双边匹配决策是指匹配决策者依据匹配主体双方给出的关于对方匹配主体的多指标评价信息，通过某种决策分析方法，使得匹配主体双方在实现特定优化目标中获得最优匹配方案的过程[59-61]。显然，在基于算法治理的家庭照顾者链接式精准支持体系中，需求与支持的匹配不能采用传统的简单属性对比或单一指数比较法，而是要运用数学建模和优化的方法来解决在不同情境中多属性的决策方案选取问题，因此事先要对需求与支持的属性进行充分的细化与量化。

（一）养老机构辐射社区居家养老服务支持家庭照顾者的双边匹配场景

在养老机构辐射社区居家养老服务中，养老服务驿站、养老照料中心对家庭照顾者的服务应该成为家庭照顾者精准支持系统的重要组成部分。为方便描述，在此双边匹配场景中，暂时仅研究一对多的养老机构与家庭照顾者的单项服务双边匹配问题。所谓一对多，是指一家养老机构可以辐射服务多位家庭照顾者，而一位家庭照顾者此时仅需要一家养老机构为之提供支持。所谓单项服务，是指虽然一家养老机构能够提供多项服务资源，但一位家庭照顾者此时仅需要一项支持服务。

在这一实际常见的场景中，如果要实现养老机构支持资源与家庭照顾者实际需求的匹配，需要在满意度相关模型中根据当地情况进行充分调研以纳入足够的考量因素。相关维度既包括家庭照顾者的诉求表达和双方主体的评价体系，也涉及实际存在的服务资源和约束条件。在此，出于简化分析以说明模型原理的目的，仅将通常需要考虑的七方面因素列出：

（1）养老机构所能提供的服务。当养老机构的服务清单中有符合家庭照顾者需求的项目时，匹配才能继续进行；

（2）养老机构所提供服务的空闲时段。养老机构辐射社区居家养老服务的时间要远少于对机构内老人提供的服务。另外，虽然养老机构可以同时为多位家庭照顾者提供服务，但服务时间要符合家庭照顾者的时间安排；

（3）养老机构每天所能服务的家庭照顾者数量上限。各家养老机构每天能够为家庭照顾者服务的数量也受到机构业务资源配置和利益考量的限制；

（4）养老机构对家庭照顾者的评价指标。这些指标包括家庭照顾者能够支付的服务费用、服务项目可以享受的补贴、地理位置的远近、家庭中的服务环境、服务的复杂程度、家庭照顾者的个人素质等。提出服务需求的家庭照顾者在指标评价上越让养老机构满意，那么，养老机构越倾向于对其提供支持；

（5）家庭照顾者所需要的服务。与养老机构所能提供的服务项目相对应，如果缺乏话语层面的一致，那么就意味着，尽管家庭照顾者在需求评估中提出自身的困难，却无法在服务资源池中找到对应的解决措施，虽然实际上存在着可能的支持；

（6）家庭照顾者所需要服务的时段。只有当养老机构的派出人员能够在家庭照顾者的需求时段中予以服务响应时，匹配才可能实现；

（7）家庭照顾者对养老机构的评价指标。这些指标包括养老机构服务响应的快慢、机构派出人员的服务经验、受教育程度、服务质量以及养老机构的收费水平等。提供服务支持的养老机构在指标评价上越让家庭照顾者满意，那么，家庭照顾者越倾向于选择由其满足需求。

（二）模型的基础定义和分析

对上述相关因素的操作化形成数学模型的基础定义如下：

（三）多目标双边匹配优化模型

基于以上对模型的基础定义，在此给出以养老机构满意度最大和家庭照顾者满意度最大为目标的双边匹配优化模型，之后即可在现实约束条件的限定下，使用相应的智能算法求解出最优的匹配方案：

六、结论与建议

先进技术的运用必须与现实的制度环境相适应，具体的制度设计也需要创新以应用先进的技术，算法治理的根本是问题导向、理论驱动下的大数据与人工智能应用，是实现从管理转向治理的关键所在。在即将进入中度老龄化的中国社会，对家庭养老的积极支持有利于家庭成员自觉承担家庭责任、树立良好家风，但支持方式不能局限于直接服务老人，还要充分认识到家庭内部的照顾者作为服务供给主体的重要性。家庭照顾者绝大部分是女性，面临身体、心理、社交、就业和经济等方面的困境。事实上，来自政府、社会、市场等多元主体的支持并不缺乏，但存在治理上的缺失。为优化社会资源的分配，提升支持与需求之间的匹配效率，有必要在厘清家庭照顾者现实困难和梳理多元支持供给的基础上实现算法治理。

在通过算法治理实现支持资源的优化配置，避免过度支持和不均衡分配的过程中，需要借助人工智能建构链接式精准支持系统，使提供外部支持资源和服务的各主体之间能够有序协同地为家庭照顾者创造可持续发展的支持环境。为此，本研究建议：

1）将关怀经济学的理念引入生活实践与制度设计，重新评估女性关怀劳动的价值，从社会性别视角将社会性别观念及劳动性别分工等纳入决策视野，为女性家庭照顾者的赋权赋能探索可能的促进方案，避免加深性别歧视以及需求忽视和服务不公平的现象；

2）在满足家庭照顾者的需求上，倡导从“混合型多元供给”转变为“链接式精准支持”，这既是实现从供给方制定服务内容到以照顾者需求为导向提供支持的转变，也意味着，不再强调能够整合多元供给的统一管理方，而是以互联网思维来认识和组织各方的支持供给；

3）按照统一的元数据标准来收集、组织和利用养老服务提供方的支持资源与家庭照顾者的需求信息，尤其在家庭照顾者的服务需求评估上，应该进一步细化评估模型的设计粒度，让其能够与现实中已有的具体服务项目相对应，使家庭照顾者的需求评估真正转化成实践中可操作的解决方案，为实现精准支持夯实供需数据基础；

4）开发基于需求—支持双边匹配的算法治理平台，利用服务资源描述框架和模糊语义相似度算法整合需求评估数据和服务资源信息，构建家庭照顾者需求与支持的精准匹配模型，从而解决信息超载与个体认知能力的矛盾，解决家庭照顾者与服务提供方间的双方信任机制问题，解决养老服务供应不平衡与家庭照顾者需求难满足的问题。