爱心妈妈31年养育25个孩子 SOS儿童村继任者难寻
|来自: 北京青年报
张雨霄在家与孩子们掰手腕出门前，张雨霄帮儿子穿衣服原标题：SOS儿童村难寻妈妈们的继任者近日，一段名为&大妈终身未嫁，只为给25个孤儿百分百的母爱&的视频在网上流传。视频主角张雨霄是烟台SOS儿童村的爱心妈妈，她终生未婚，但已是25个孩子的母亲。在中国10个SOS儿童村的138个家庭，每个家庭都需要像张雨霄这样的爱心妈妈，但一些儿童村里的爱心妈妈年龄偏大，有的已到退休年龄仍在岗。烟台SOS儿童村和莆田SOS儿童村的工作人员均表示，目前招募新的爱心妈妈越来越难。爱心妈妈31年抚育25个孩子1986年的一天，在家乡供销社工作的张雨霄听到了一个消息&&位于山东烟台福山区的SOS儿童村在招&爱心妈妈&。而所谓SOS儿童村，就是以家庭形式抚养孤儿，每个家庭由7至9名14岁以下不同性别的孤儿和一名妈妈组成，妈妈与孩子们吃住生活在一起，并负责这些孩子的抚养和教育。这一年的张雨霄30岁，当她告诉家人自己想成为爱心妈妈时，遭到了家人的一致反对。弟弟担心张雨霄成为爱心妈妈后，邻里会对她和家人&有看法&，而一直希望她找对象结婚的母亲到去世也以为张雨霄是如她所说，在烟台找对象了。尽管如此，张雨霄还是来到了烟台SOS儿童村，成为这里最早一批爱心妈妈中的一员，也成为了几个孩子的母亲。作为一位未婚女性，当有孩子叫张雨霄&妈妈&时，张雨霄有些害羞，而除了对&妈妈&身份的不习惯，照顾孩子的工作对她而言也颇为陌生。于是，张雨霄跟着儿童村里组织的培训学习如何当妈妈，也跟村里的其他新手妈妈们互相学习，自己也经常看相关的书籍。儿童村里，每个妈妈要带七八个孩子，他们大多在5到14岁之间，父母双亡，身体健康且有户籍，但亲戚没有能力帮忙抚养。与一般的家庭不同，这里的家庭都是大家庭，妈妈负责孩子的一切事务，而且没有父亲和其家人的帮忙。从早上起床开始，张雨霄就忙着给孩子们做饭、洗衣、买菜，晚上时，她要给孩子们洗澡、安顿他们睡下。这样的生活，张雨霄已重复了31年。成为爱心妈妈的31年里，张雨霄共抚养了25个孩子，最大的现在已经40多岁，而最小的才4岁。在这些孩子中，有的已成家立业，有的在上幼儿园、小学和初中。一周得跑三四趟学校当一名爱心妈妈并非易事，困难的时候，张雨霄也哭过，而第一次哭是因为大儿子张建成生病。当时，张建成在雪夜小腿疼，没来得及多想，张雨霄背起儿子就往医院跑，一夜没合眼，正是这次经历，让她第一次真切地体会到&当母亲的不容易&。后来，张建成当了兵，在1998年抗洪抢险中，因表现突出被授予&抗洪勇士&的称号。但当别人为张雨霄有个英雄儿子喝彩的时候，张雨霄却没有那么高兴，她知道儿子在抗洪中曾被冲进漩涡，这一幕让她只觉得心疼。在儿童村里，有配套的幼儿园，孩子们从小学开始就近入读社会上的学校。由于家里的孩子多、年龄跨度大，上幼儿园到高中的孩子都有，一有事儿，孩子的老师就往家里打电话，忙的时候，张雨霄一周得跑三四趟学校，有时还帮已经成家的儿子送孙子上幼儿园。但对于现在的张雨霄来说，这些都已轻车熟路，早已不是问题。与一般家庭无异的家庭关系在张雨霄眼里，儿童村里的孩子和一般家庭的孩子没有什么不同，一样的调皮闹腾，有时也生病不舒服，需要操心的事很多。但家庭生活中的乐趣也不少，比如张雨霄的家里经常出现&抢遥控器&的戏码，喜欢看新闻节目的她常和喜欢看动画片的儿子争来抢去。虽然彼此之间并无血缘关系，但在这个家里，不同年龄的孩子之间以兄弟姐妹相称，孩子们也把张雨霄当成亲生母亲对待。当长大成人的孩子离开儿童村后，逢年过节也经常回来看望母亲和弟弟妹妹们。&今年国庆，大儿子带着他的妻子和孩子回来看我，孩子们找了对象也会带回来给我看，我的一个女儿出国留学的时候，找了美国男友，婚礼也是回儿童村办的中式婚礼。&张雨霄觉得，除了没有血缘，这里的家庭关系与一般家庭无异。而这种&人为建立起&的亲情，也延续到了张雨霄的原生家庭。原本反对她当爱心妈妈的姐姐和弟弟也慢慢转变了想法，把这些孩子们当成亲外甥，一有好东西就往儿童村的家里送，儿童村里的孩子结婚，他们都会来参加婚礼。&他们带我的孩子出门，都跟别人说&这是我外甥&，因为这是我的孩子。我很感谢他们，特别是姐夫，他是大夫，孩子生病了也是他帮忙看，孩子毕业了找工作，姐姐的孩子也会帮忙。&爱心妈妈招募面临难题今年张雨霄已经61岁了，她不后悔当年不结婚的决定，到了退休的年龄也没有退休的打算。她已经决定，只要身体健康，会一直留在儿童村，继续为孩子们服务。而像张雨霄一样，到了退休年龄依然在SOS儿童村当爱心妈妈的并不在少数。张雨霄所在的烟台SOS儿童村已经有5位爱心妈妈退休，目前有16位爱心妈妈和2名助理妈妈。烟台SOS儿童村的一名工作人员称，现在儿童村仍需要爱心妈妈，但并不好招人。她表示，要成为一名爱心妈妈，在儿童村期间不能结婚，不能有自己的孩子，还需要大专以上学历、在25到35岁之间，满足这些条件并通过试用考核才能留下来。就算找进来了，&其中的苦和累，有的人没法适应，有的待几天、有的待几个月，最后还是离开&，张雨霄说。在我国，包括烟台SOS儿童村在内，共有10个SOS儿童村，而爱心妈妈难招的情况在其他儿童村也同样存在。据莆田SOS儿童村办公室工作人员何远征介绍，莆田SOS儿童村现在有10个爱心妈妈和3个助理妈妈，年龄多在40多岁和50多岁之间。&现在儿童村的爱心妈妈大都已经做了十几年，年龄较大。我们想招募新的爱心妈妈比较困难，因为这份工作待遇一般，确实是需要爱心，而且每个妈妈要带5到8个孩子，很苦很累。&在莆田SOS儿童村，爱心妈妈的招募对于&不婚&的条件没有作硬性规定，只要满足25到35岁、高中或中专以上学历、未婚或者离异的女性，有爱心的都可以成为爱心妈妈。&但我们这里工作时间较长，虽然有探亲假，但对于夫妻关系还是不利。如果爱心妈妈离异后有孩子，也不能带到儿童村，因为家庭生活费是按标准发放的，她的亲生孩子不能享受，还可能会让她对孩子偏心。&为了解除爱心妈妈的后顾之忧，莆田SOS儿童村为退休后的爱心妈妈准备了10套周转房作为养老住所，但即便如此，也依然面临招人难的问题。文/本报记者 黄筱菁 见习记者 戴幼卿
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data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-c4a39f3b5e152c1a0f25f85_b.jpg\&\u003E\u003Cp\u003E2016年末，今日头条最新融资的估值达到100亿美元！远远甩开了一众传统门户网站。最新的数据显示，到2016年，今日头条累计激活用户数量达到7亿，平均日活跃用户量达到7800万，俨然成为当今移动互联网最大的入口之一。而立足于人工智能和大数据算法衍生出来的超强的盈利能力，成为撑起今日头条超高估值的重要原因。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E作为一家为用户提供信息资讯的分享阅读平台，大数据和人工智能技术帮助今日头条将海量内容精准地分发给感兴趣的用户，7亿用户每天的头条各不一样，实现真正的千人千面。具体来说是怎样实现的呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-aead9a5b684f3b_b.jpg\& class=\&content_image\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='0'%20height='0'&&\u002Fsvg&\& class=\&content_image lazy\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-aead9a5b684f3b_b.jpg\&\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E▲ 今日头条个性化推荐算法原理 ▼\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E当人们浏览一个信息流时，看到自己感兴趣内容的频率越高，越容易产生使用黏性。今日头条正是以“协同过滤（Collaborative Filtering）+基于内容推荐”为基础，发现并定制化推荐用户感兴趣的内容。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-d3a53fe936bb63c540b53ee39fd227bf_b.jpg\& class=\&content_image\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='0'%20height='0'&&\u002Fsvg&\& class=\&content_image lazy\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-d3a53fe936bb63c540b53ee39fd227bf_b.jpg\&\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E如图，假设系统中有3篇文章，让同一类用户（有相同喜好和偏好）投票，如果前面三个用户都投第一篇，那么第四个用户应该被系统推荐哪篇文章呢？显而易见是第一篇。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E今日头条的个性化推荐算法的核心理念就是利用用户行为进行投票。每个用户一票，喜欢哪一篇文章就把票投给这篇文章。经过统计，最后得到结果很可能是在这个人群下最好的文章，并把这篇文章推荐给同一群用户过程就是个性化推荐。实际上个性化推荐并不是机器给用户推荐，而是用户之间在互相推荐，看起来似乎很简单，但却需要基于海量的用户行为数据挖掘与分析。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E▲ 如何进行人群和内容划分 ▼\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E上面那个例子只是针对很小一部分的人群，现实生活中不会有这样小的人群，而且太小的人群通过推荐投票的方式也很难推荐出很精细的内容，只能推荐出一些热门内容，那今日头条是如何来划分人群?\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-708c9e7cd88ab176bced_b.jpg\& class=\&content_image\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='0'%20height='0'&&\u002Fsvg&\& class=\&content_image lazy\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-708c9e7cd88ab176bced_b.jpg\&\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E假定上图这个人群有8万人，只有两类：一类是喜欢科技的人群，一类喜欢娱乐的人群，先把他们分成两类，每类有4万人，再找到另一个维度地域：上海和北京，喜欢科技的人有上海和北京的，喜欢娱乐的也有北京和上海的，就把8万人群分成四组，每组两万；下一步再找年龄，30岁以上和以下，可以分成8个人群，每个人群1万人，第1个是喜好科技，位置在北京，年龄30岁以上，这有1万人再以下面的喜欢娱乐，地点上海，人群1万。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E根据人群不同维度，可以细分到一个合理的粒度。特别需要注意的是：在细分的领域里面投票数既不要太多，但也不要太少，因为太多没有个性化，仅是一个大众关心的话题而已，而投票数太少又没有统计意义，支持度就低了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E人群特征可以是年龄，地域，职业等等。同理，文章也是类似的，文章有提到哪些名人，文章发布的时间，文章所属的地区等等，也都有很多特性，这些都是可以去组合起来。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-eb48e926afb2aabecc5d_b.jpg\& class=\&content_image\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='0'%20height='0'&&\u002Fsvg&\& class=\&content_image lazy\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-eb48e926afb2aabecc5d_b.jpg\&\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E▲ 怎样判断一个人属于怎样的人群 ▼\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E判断一个人属于怎样的人群相对简单。比如地域，用户的手机在什么区域，就可以认为用户是什么地域的;比如说用户兴趣，可以根据用户的阅读习惯去判断，用户会经常去看科技的文章，那就可以判断用户属于科技的人群;再比如说用户的好友关系，用户在今日头条上面注册了，用户的好友都是娱乐圈的人，则该用户很有可能也是娱乐圈的人;所以通过用户在今日头条上行为，以及用户客观的地理位置信息，就能判断用户到底属于一个什么样的人群。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-0e9a5ba0b6_b.jpg\& class=\&content_image\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='0'%20height='0'&&\u002Fsvg&\& class=\&content_image lazy\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-0e9a5ba0b6_b.jpg\&\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E▲ 今日头条的个性推荐算法公式 ▼\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E精准推荐最难的不是划分人群，也不是判断用户人群归属，更不是文章属性判断，一个人可以属于多个人群，也有多个文章候选，选哪个推荐才是最难的。而今日头条的推荐内容是怎么算出来的呢?\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-de348a7d7871763fdc150_b.jpg\& class=\&content_image\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='0'%20height='0'&&\u002Fsvg&\& class=\&content_image lazy\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-de348a7d7871763fdc150_b.jpg\&\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E通过上图的计算公式：W1*候选1的投票率+W2*候选2的投票率+W3候选3的投票率+……=最高分，最后能计算出一个得分，按得分的高低来排序，就可以得到推荐文章的一个侯选，这个过程实际上是一个比较简单的算法，而这在今日头条内部叫逻辑回归。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-f8c23fa7b3c1a931acad_b.jpg\& class=\&content_image\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='0'%20height='0'&&\u002Fsvg&\& class=\&content_image lazy\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-f8c23fa7b3c1a931acad_b.jpg\&\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E▲ 根据用户行为反馈调整推荐用户体验 ▼\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E除此之外，今日头条还通过用户对内容的“正负反馈”来判断内容匹配是否精准。正反馈，包括用户点击了、看了很长时间、分享了、收藏了、评论了，都是正反馈。负反馈反而是比较难获取的，现在今日头条在内容上设置了一个小叉，点击之后，会咨询用户不感兴趣的理由，这种做法则会获取比较强的负反馈。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E通过尽量全面地记录用户的行为，今日头条甚至在尝试通过用户点击按键的时间和手指面积，推测出用户当时的情绪。你的漫不经心、愤怒或者感动，都能够成为后台为你推送何种消息的依据。那么这种“恰到好处“的情绪拿捏和大数据有什么关系呢？实际上对用户情绪的推测是建立在对他们多次正常点击的记录之上的。这种行为数据甚至在你还未意识到的时候，就“出卖”了你的情绪。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-bd8a565613_b.jpg\& class=\&content_image\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='0'%20height='0'&&\u002Fsvg&\& class=\&content_image lazy\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-bd8a565613_b.jpg\&\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E▲ 如何解决推荐系统冷启动的问题？ ▼\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E推荐系统里面的冷启动一直是一个很大的问题。当新用户加入时，一般需要给用户一个初始兴趣值。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E比较常见的做法，比如quora，zhihu，pinterest是让人主动选择感兴趣的话题；另外一个做法是给一些初始歌曲或者电影让人选喜欢或者不喜欢，然后生成一个初始值。无论哪一个做法，用户的行为数据都不足以产生高质量的推荐。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E今日头条会尽量通过其它途径想办法获取信息，比如说，如果用户使用微博账号登录，通过对用户微博账号的分析建立一个“兴趣图谱”，即根据用户在微博上发布的内容及其所属类别、用户自标签、社交关系、社交行为、参与的群组、机型、使用时间等来数据源来推断出用户的兴趣点有哪些。再比如，手机机型、手机在什么城市等信息，基本也可以知道。当用户积累了一定的行为数据之后，就可以算出他们的兴趣特征。总之，尽量通过有限的信息，来猜测用户的兴趣。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E对于没有行为记录的文章，今日头条引入了基于内容推荐的策略。比如计算文章的分类、文章的关键词，然后根据用户对文章的阅读、浏览等信息，细化用户的个人资料。如果文章是和科技相关的，而用户的个人资料也显示科技相关，那么就可以进行自动匹配，实现文章的冷启动。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E总的来说，个性化推荐技术本身并不神秘，归根到底推荐算法关键是还在于对海量用户行为的数据分析与挖掘，也许各家算法略有不同，但最终目的都是殊途同归，为实现最精准的内容推荐而努力中。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E版权申明：本文由智慧思特编辑整理，如需转载，可申请授权。部分图片来自网络，侵删。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg 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