慈善与可持续发展报告（98页）

行业报告下载 2020年10月29日 07:51 管理员

本阶段采用人工校对的方法提升大额项目的分类准确率；同时，通过在培训机器学习的过程中加入关键字的“包含”和“排除”算法，提升整体数据库的分类准确度。最终算法涉及各个 SDGs 下共 382 个关键字，包括 323 个“包含”关键字和 59 个“排除”关键字，关键字可在本报告的附录 1 查看。与本报告同时发布的实时基金会 SDGs 平台（sdg.foundationcenter.org.cn）提供了 2015-2018 年度基金会数据的动态可视化的呈现，全面展示了 2015-2018 年中国基金会所执行的项目在各个 SDG 下的分布情况、此部分慈善资金对各个 SDG 的贡献、以及中国基金会推动 SDGs 在中国实现的机遇与挑战。本阶段更新后的平台主要围绕时间和空间两个维度进行数据呈现，并以基金会数量、项目数量和项目支出金额为三个核心指标进一步呈现基金会推动可持续发展实践的趋势与进展。

平台的时间维度下呈现了： 1）四年间参与 SDGs 领域的基金会数量、项目数量和项目支出金额的整体变化情况； 2）各年度内，所有 SDGs 在基金会数量、项目数量和项目支出金额下的排名情况。平台的空间维度下呈现了： 1）各年度内，参与 SDGs 领域的基金会、项目和项目支出在地理上的分布情况； 2）四年间各省 / 直辖市 / 自治区参与 SDGs 的基金会、项目和项目支出金额的增长率情况； 3）四年间各省 / 直辖市 / 自治区的基金会 SDGs 关联度的变化情况； 4）各年度内，公益项目资金在地理上的流向情况； 5）各年度内，各省 / 直辖市 / 自治区的基金会对不同的 SDG 的关注程度。的前 10 个基金会。除此之外，平台还分别以项目总支出和净资产为指标，呈现了中国对 SDGs 贡献最高参照第二章的数据分析方法，单个项目往往同时与多个 SDGs 相关，分类结果呈现时仅取关联度最高的前 3 个 SDGs；基金会与 SDGs 的对标亦然，仅取根据其项目分类结果呈现关联度最高的前 3 个 SDGs。因此，由于重复计数，每个 SDG 下的项目基金会总数 / 项目总数 / 项目支出总数一般大于实际总数，分析结果呈现的比例及动态趋势相较于绝对数量更具有参考价值。

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