20、铁路投诉推文识别：基于社交媒体的智能分析

铁路投诉推文识别：基于社交媒体的智能分析

1. 引言

电子政务借助信息通信技术，成为改善公共部门机构活动与服务的重要工具。近年来，基于社交媒体的政府模式逐渐兴起，使公众能通过社交媒体平台与政府机构互动。其中，微博平台 Twitter 因开放性、参与性和简短性，成为政府机构与公民沟通的常用工具，用于信息共享、收集意见和建议、接收投诉和不满。公民的集体智慧，即公民众包，被用于决策和改进服务。

印度政府在 Twitter 上运营多个社交媒体服务，如 @UpPolice、@DelhiPolice、@RailMInIndia 等，公民可向这些官方账户发送推文，提供建议、意见、投诉和不满。这些信息可用于打造智慧城市，通过采纳建议、解决投诉和不满来提供智能服务。

此前，研究社区长期关注从社交媒体对消费产品的评论中挖掘用户情绪和意见，但对公民对政府机构 Twitter 服务的反馈挖掘尚未充分探索。本文聚焦于识别和分析铁路投诉推文，随着铁路 Twitter 服务的使用增加，政府机构实时了解其使用情况至关重要。目前，对铁路 Twitter 服务推文的分析工作较少。

2. 数据集

Twitter 提供 API 接口，可在线或离线获取推文。本实验数据集分两个阶段收集：
1. 第一阶段 ：使用 Twitter 流式 API 收集包含用户提及 “@RailMInIndia” 的推文，时间为 2017 年 5 月 1 日至 13 日，共 13 天。
2. 第二阶段 ：由于要使用推文的 in_reply_to_status_id 字段构建推文图，提取第一阶段收集推文中该字段