华夏文化促进会自我承诺
华夏文化促进会发布的T/HCPA 005—2025《数字智能平台算法文化包容度与职业认同评价规范》团体标准遵循开放、公平、透明、协商一致和促进贸易和交流的原则，按照在本平台公布的《标准制定程序文件_HCPA》制定。T/HCPA 005—2025《数字智能平台算法文化包容度与职业认同评价规范》团体标准规定的内容符合国家有关法律法规和强制性标准的要求，没有侵犯他人合法权益。
华夏文化促进会在自愿基础上作出本承诺，并对以上承诺内容的真实性负责。
华夏文化促进会
2025年06月19日
| 团体详细信息 | |||
|---|---|---|---|
| 团体名称 | 华夏文化促进会 | ||
| 登记证号 | 511000005000112240 | 发证机关 | 中华人民共和国民政部 |
| 业务范围 | 专业交流 业务培训 书刊编辑 展览展示 国际合作 咨询服务 | ||
| 法定代表人/负责人 | 周鹏 | ||
| 依托单位名称 | 中国文学艺术界联合会 | ||
| 通讯地址 | 北京市朝阳区红霞路7号院 | 邮编 : 100016 | |
| 标准详细信息 | |||
|---|---|---|---|
| 标准状态 | 现行 | ||
| 标准编号 | T/HCPA 005—2025 | ||
| 中文标题 | 数字智能平台算法文化包容度与职业认同评价规范 | ||
| 英文标题 | Specification for Evaluating Cultural Inclusivity and Professional Identity in Algorithms of Digital-Intelligence Platforms | ||
| 国际标准分类号 | 35.020 | ||
| 中国标准分类号 | |||
| 国民经济分类 | R889 其他文化艺术业 | ||
| 发布日期 | 2025年06月19日 | ||
| 实施日期 | 2025年06月29日 | ||
| 起草人 | 周晔、常月红、秦丽莉、余艳梅、陈月兰、钟锦立、李荣坤、董明飞、莫娜、黄晓茵、吕明 | ||
| 起草单位 | 华夏文化促进会 | ||
| 范围 | 本文件规定了数字智能平台（以下简称“平台”）在算法层面对文化包容度与职业认同进行评价的目标、指标体系、数据采集、计算方法、等级划分、报告及改进要求。 适用于推荐系统、搜索引擎、大模型、内容分发网络等平台自评、第三方评估或监管审查。 | ||
| 主要技术内容 | 3 术语和定义 3.1 文化包容度（cultural inclusivity） 算法对不同文化背景、语言、价值观及表现形式的公平呈现与积极支持程度。 3.2 职业认同（professional identity） 算法输出对用户职业角色、专业形象及其价值感的影响程度与一致性。 3.3 算法评价单元（algorithm evaluation unit） 在功能、数据源或模型结构上可独立评估的一组算法模型、规则或管线。 3.4 偏差因子（bias factor） 导致算法输出在文化或职业维度产生系统性不公平的变量或过程。 4 评价总体架构 4.1 架构要素：输入层、算法层、输出层。 4.2 评价环节：数据 → 算法 → 结果 → 用户反馈 → 持续改进。 4.3 流程：策划 → 指标映射 → 数据采集 → 计算与验证 → 等级判定 → 报告发布 → 改进跟踪。 5 评价指标体系 5.1 文化包容度指标（CI） 序号 一级指标 二级指标 建议权重/% CI-1 语言多样性覆盖率 语种种类、少数语种可用性 20 CI-2 文化符号平衡度 视/音/文本符号出现比例 15 CI-3 价值观一致性 与国际文化多样性公约的一致率 15 CI-4 负面刻板输出率 偏见、歧视内容比例 25 CI-5 文化应答敏感度 相关查询的正确率与丰富度 25 5.2 职业认同指标（PI） 序号 一级指标 二级指标 建议权重/% PI-1 职业画像准确率 职业信息识别、分类准确度 20 PI-2 职业建议适配度 推荐/推送与职业目标契合度 25 PI-3 职业多样性支持度 职业路径/资源广度 15 PI-4 职业歧视输出率 基于性别、年龄等歧视概率 25 PI-5 职业正向引导度 专业认同感提升程度 15 注：CI 与 PI 综合权重各占 50 %。 6 数据采集与计算规则 6.1 采样要求 — 文本≥ 10 000 条，音频≥ 1 000 h，图像≥ 10 000 张； — 文化样本按 ISO 3166 区域覆盖率≥ 80 %； — 职业样本按《中国职业分类大典》大类覆盖率≥ 70 %。 6.2 计算方法 — 采用 K-fold 交叉验证或留出法； — 主观指标用 5-级李克特量表换算百分制； — 综合得分 = Σ(指标得分 × 权重)。 6.3 置信区间 各指标置信度≥ 95 % 方可列入报告。 7 等级划分与判定 综合得分 级别 说明 ≥ 90 A 卓越 符合最佳实践 80 – 89 B 良好 高于行业平均 70 – 79 C 合格 达到基准要求 < 70 D 需改进 未达基准，应整改 当 CI 或 PI 任一单项 < 60 分时，整体级别不高于 C。 8 报告与改进 — 报告内容：项目概述、算法清单、指标结果、风险分析、改进建议； — 公开原则：对外公开摘要，对内保存全文 ≥ 5 年； — 整改要求：D 级项目 3 个月内完成整改并复评。 9 数据质量控制 — 关键字段完整率≥ 98 %； — 异常值双重审核； — 年度外部审计不少于 1 次。 10 安全、隐私与伦理 — 遵守《网络安全法》《个人信息保护法》等； — 采样数据匿名化； — 设伦理委员会，半年审查一次。 11 培训与技术文档 录入员≥ 8 学时；评估员≥ 16 学时；管理员≥ 24 学时。 应提供指标字典、API 说明、示例脚本、常见问题解答。 12 绩效评估与反馈 结合运营指标（MAU、留存、职业转换率）与 CI/PI 指标形成闭环，季度复盘，年度发布白皮书。 |
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| 是否包含专利信息 | 否 | ||
| 标准文本 | 不公开 | ||
| 标准公告 | |||
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| 标准发布公告 | 2025/6/19 21:24:51 | ||
*由华夏文化促进会于2025/6/19 21:24:51在团体标准信息平台公布，最后修改时间：2025/6/19 21:24:51
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