“问题诉求—方案回应”中的知识发现与知识服务——以湖北省“东湖社区”网络问政平台为例

摘要/Abstract

摘要： 公众在网络问政平台上提出社会治理的问题诉求，政府给出相应的方案回应，形成“问题诉求—方案回应”对。文章以网络问政平台“东湖社区”上2 426条“问题诉求—方案回应”对的文本数据为对象，采用分词和聚类技术、共现网络分析等方法，发现数据中蕴含的知识：确定了公众的问题诉求重点，并划分为不同的类别，主要涵盖市政建设、发展民生、社会治安、拆迁征地、道路修缮、交通安全、环境保护等类别；明确具体问题诉求及其所属类别之间的相互联系；类似的问题诉求在不同的时间内会重复提出。文章提出知识服务建议，即针对某一新的问题诉求，根据相似度大小推荐已有问题诉求对应的方案回应来解决该问题。

关键词: 网络问政平台, 公众诉求, 方案回应, 知识, 文本挖掘方法

Abstract: This study investigages the issues and appeals raised by the public on online government platforms, and the corresponding responses from government officials, creating “issue/appeal-solution” pairs. A total of 2,426 pairs of “issue/appeal-solution” were collected from the East Lake Community of Hubei province, a typical and popular online governance platform. Analysis is conducted with word segmentation, clustering, and co-occurrence network analysis techniques. The study identified the key issues and appeals raised by the public, categorizing them into urban construction, development of the people’s well-being, public security, demolition and land expropriation, road repair, traffic safety, and environment protection. We further present knowledge about the interrelationships among public’s issues and appeals. Similar issues and appeals appear repeatedly. The study proposes a knowledge service based on “issue/appeals-solution responses” pairs, recommending a settled response pattern for similar issues and appeals.

Key words: online governance platform, public’s appeals, solution responses, knowledge, text mining method

中图分类号:

C931.6

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