基于意见反馈数据可视化的政府部门工作绩效量化评估方法研究

政府部门收集的意见文本是公众针对不同社会层面关注的热点问题、面向不同职能部门进行在线反馈的信息,是客观评价政府工作绩效的重要维度。分析公众意见反馈数据,有利于对政府部门的工作绩效进行量化和评估,从而掌握公众关注的热点,了解公众迫切需求,提升部门工作表现。为此,本文设计融合隐含狄利克雷分布算法和词频-逆向文本频率算法的主题增强分析方法,挖掘深度隐藏的主题特征;设计关联特征网络和投影散点视图,直观地呈现主题和部门之间的复杂关联特性;进而设计情感特征的时序演变可视化,支持用户交互探索情感变化模式,综合分析主题和部门情感特征及其时序变化;最后集成上述算法模型、可视化和人机交互接口,设计和实现政府部门工作绩效量化评估可视分析系统。本文利用真实的公众意见反馈数据集,分别从增强主题模式分析、主题特征与部门关联性分析和主题情感时序演变分析等角度进行案例分析,验证算法模型和系统有效性与实用性,帮助用户准确发掘公众关注的主题,快速建立主题和部门之间的关联,进而通过情感分析和可视化方法有效量化评估政府部门工作绩效。