在互联网时代，人们越来越多地利用网络社交平台表达个人诉求、分享各种信息、发表观点、建言献策。网络舆情分析成为政府研判民众观点动向的重要途径。文献综述表明，既有网络舆情分析研究成果集中于网络舆情提取、监管、引导方面，应用上侧重于舆情爆发后的对策响应。网络舆情分析较少被纳入到行业治理全链条中，与行业政策、制度、措施制定的闭环反馈机制尚未建立。网络舆情分析的研究方法侧重管理学、情报学、新闻学理论和大数据技术，有待于与行业、专业理论交叉融合，总体上舆情分析对政府行业治理的决策支持作用亟待深化。

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视互联网建设和发展，采取一系列措施大力推进网络强国建设。2018年习近平同志在全国宣传思想工作会议上的重要讲话指出：必须科学认识网络传播规律，提高用网治网水平，使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量。2019年12月为推进交通运输治理体系和治理能力现代化，提升综合交通运输服务水平，交通运输部印发的《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020—2025年）》强调要加快推动互联网+交通运输行业监管技术的发展。

交通运输行业是国计民生关注的重点行业，舆情占比位居各行业前列。交通出行者众多、交通出行环境复杂，包含多空间、多目的、多方式等特征，是媒体、网络报导热点。引发舆情的交通事件往往具有突然性、危害性，演化上具有快速性，产生舆情的问题原因识别越早，行业治理代价越小，产生的社会效益越大。现阶段，我国交通信息化已达到一定水平，网络舆情大数据分析技术与交通管理、运输组织、出行服务的结合将完善智能运输系统体系功能，助力交通运输行业数字化水平提升，促进行业监管水平和治理能力再上新台阶。

我院滕靖教授负责项目的研究成果面向交通运输行业政府部门和运营企业，凸显舆情分析支撑下的交通问题“智”理能力提升，具有以下两点目的：第一，深入挖掘网络舆情蕴含的民意，及时预警民众较为关心的交通问题，精准识别治理主体与责任，推动交通行业治理的主动性，实现治理层面落地；第二，符号化交通运输行业治理途径，揭示政府政策制定与民意的反馈作用关系，推动政策自上而下推行的旧范式为自下而上与自上而下相结合的新范式。

研究成果的主要内容

基于行业调研、文献综述和典型案例剖析，本项目从民意感知和社会治理角度出发，体系性地提出了网络舆情分析与交通调查、交通评估、出行行为识别、出行意愿分析、网络状态感知、行业政策制定等行业应用的结合需求。提出了网络舆情分析融入国家智能运输系统（Intelligent Transport System，ITS）框架体系的路径，定位功能需求，设计了与ITS既有子系统交互的逻辑，将舆情感知数据纳入到ITS数据体系。梳理了交通问题整治的生命周期，给出了不同阶段交通舆情特征要素集的提取内容。基于该板块研究内容，发表了学术论文《交通事件网络舆情分析方法》（北大中文核心期刊）。

从交通运输行业治理决策支持的角度，设计了涵盖舆情数据采集、大数据存储、特征提取、支撑政务的交通舆情特征分析的技术链架构体系。对支撑交通舆情特征分析的三个关键技术：网络爬虫技术、自然语言处理技术、大数据技术进行适应交通行业的“本地化”方案策略设计，构建了“交通舆情全息感知与智理平台”功能体系，编写了具有一般性的交通运输行业网络舆情分析应用技术流程和操作流程。基于该板块研究内容，完成了《交通运输行业舆情分析技术指南》专题报告，发表了学术论文《Extraction Method and Integration Framework for Perception Features of Public Opinion in Transportation》（SCI/SSCI双检索期刊），申请“一种交通舆情感知特征模块及分析治理应用”的发明专利。

系统研究了网络舆情与交通运输行业政策制定、监管实施相互作用的机制，提出了面向交通运输行业多层次业务需求的舆情特征图谱构建方法，形成按业务职责来识别、定位交通问题归属的能力，设计交通舆情风险研判与分析决策方法，形成行业“智”理机制。通过公共交通服务满意度、共享交通治理、道路通行权保障等专题，展示网络舆情分析对交通运输行业监管的支撑能力和所形成的“智”理闭环决策路径。基于该板块研究内容，完成了《交通运输行业舆情特征图谱》、《上海市交通运输行业网络舆情分析简报》两个专题报告。

使用潜在狄利克雷函数构建动态交互式乘客满意度评价指标体系，设计了基于网络舆情大数据的情感特征挖掘与时空特征提取方法，实现满意度评价指标智能赋值；基于用户画像构建技术与舆情情感虚拟化分析技术，创新性地提出“潜水”乘客满意度计算分析方法；使用双向长短期记忆模型与条件随机场理论实现图谱实体挖掘，采用分段卷积神经网络算法实现关系抽取，构建出支撑行业分析且具备自学习能力的城市轨道交通行业管理知识图谱。将网络舆情分析应用于上海城市轨道交通乘客满意度评价，成功识别出服务薄弱环节，自动化挖掘出了指标变化的原因，并将问题定位到责任部门，为持续改善城市轨道交通服务质量、提升行业治理水平提供了新技术。基于该板块研究内容，申请了“基于舆情知识图谱的公共交通乘客满意度评价方法及系统”的发明专利，研发了《公共交通满意度分析研判平台V1.0》原型软件系统并获得软件著作权。

聚焦共享单车治理措施，比较不同时期、不同城市的共享单车舆情关注点特征、情感特征等，从民意的角度展示治理措施实施的有效性。根据北京、上海、广州、深圳共享单车舆情分析结果，对共享单车的治理措施提出具体建议：投放与停放方面，管理部门需要对共享单车结合需求量与承载量实行分区域、动态地控制总量，督促企业利用网格化的管理手段清理违规停放的车辆，这些措施能发挥规范用户停放行为的作用，对共享单车乱停放的治理有积极作用；押金与商业模式方面，管理部门加强对企业押金使用监管，如设立专用账户、监控押金存量和使用、鼓励运营企业推出免押措施，能够提升用户对于共享单车使用的信任感；公益属性发挥方面，在举办大型活动时参加人群存在使用共享单车到、离场地的高意愿度，提前做好共享单车交通组织预案及宣传工作，有助于缓解场地机动车停车位不足和区域道路交通拥堵问题，行业部门可对发挥公益作用的共享单车服务给予特定补贴，激励运营企业配合做好车辆资源调配。基于该板块研究内容，发表了学术论文《基于舆情数据的共享单车治理措施分析》（国家发改委交通运输行业特色期刊）。

在此之上

项目研究的主要价值集中于三个方面：第一，“智”理能力形成。构建的交通舆情特征图谱能够反映交通系统运行的供需水平、服务水平、效益水平和公众的满意度等特征要素，基于交通舆情生命周期的特征图谱能够识别、定位交通问题所处的发展阶段。进而辅助有关部门通过舆情分析识别、跟踪、评估交通问题，及早控制交通问题产生的社会风险；第二，研发“本地化”技术工具。通过开发城市交通行业舆情特征提取及预警软件原型系统整合舆情采集技术、自然语言处理技术、大数据技术，实现模块化处理路径，达到降低交通舆情分析技术门槛的目的。研究成果可用于政府交通部门的日常舆情管理工作中，以协助相关部门按照业务需求建立行业舆情分析应用平台。第三，“植入”智能运输体系。将交通舆情分析功能融入我国智能运输系统框架体系，从服务层、逻辑层、物理层、数据层补充和完善现有智能运输系统框架体系以实现业务功能的互动对接，深度助力“网络强国”与“交通强国”国家战略。