數據化政務輿情的探索

05-15

文·blogchong

前言

之前也一直有在說關於互聯網開放型數據落地的話題，詳情參考《閑話互聯網開放型數據價值挖掘》一文。

並且，再該文的末尾有提到，目前基於互聯網開放型數據做價值變現的途徑中，或許大數據與政務的結合會是一個有效的方向。

所以，最近也一直在思考和探索這個方向，如何將大數據與政務處理結合起來(響應國務院號召嘛，用大數據提升政務的社會治理能力)。

所以先拿小地方「開刀」，選擇了江西·贛州·定南這麼一個小地方(俺的老家，哈哈)，意圖通過數據去分析其政務方面的信息，將政務信息數據化，將政務輿情監控起來，以期通過數據分析挖掘來提升政務的效率。

數據來源

通過合法的方式，在不影響平台的前提下，從地方政務公開等相關平台，諸如人民政府網站，各部門機構政務網站，地方門戶網站，地方論壇等進行爬取、清晰、規整、入庫，以及進行分析挖掘。

·財政統計分析

對所有政務開放的財政數據進行結構化，並且進行各種維度的橫向縱向的可視化對比分析，幫助政府財政規劃人員以及相關決策層進行快速了解財政狀態，以及進行財政預算規劃。

通過上圖，我們可以清晰的看到2014年到2016年，國稅、地稅、財政部門三種來源收入橫向與縱向的對比，各種收入的佔比變化。

政府基金累計收入與支出對比。所謂政府基金收入與支出即與國有土地使用權出讓、福利彩票、農業開發等等相關的收入支出。從上面的面積對比圖中，可以清晰的看到累計基金的收入支出的增長趨勢，出入支出的盈餘虧損對比。

單月一般性公共預算支出變化趨勢。當然除了累計的趨勢變化，我們也可以把每個月的數據摘出來，觀測每個月的財政變化情況。

如上圖，可以看到2014年到2016年，每個月的一般性公共預算支出的變化情況，可以看出一般性公共預算支出的支出特徵，也可以縱向對比三年來對應月份的支出差額。

此外還有其他各種指標的分析，包括一般性累計預算支出，什麼財政分層次收入、分稅收收入等等各種財務指標。

相對於一堆數字性的數據，這種可視化的報表分析，對於財政分析，財政預算規劃是有一定幫助的。
·問政輿情

所謂問政輿情，即百姓對政府政務的執行情況進行建議、投訴、諮詢等各項事宜。

被涉及的問政部門分布。通過涉及的問政部門分布分析，我們可以清楚的知道當地百姓關注的熱點大方向。

例如上圖中，百姓最關注的是城市管理、公共安全、房屋建設以及教育相關話題，那麼相關涉及部門或許就需要更加多投入人力去解決百姓的相關問題。

問政情感分析。通過情感分析，可以清楚的知道當地百姓對於政府政務的執行情況到底是正向的情感，還是負面的情感，這有助於了解百姓對政務執行的滿意度情況，以及政務執行的真實情感反饋。

提升「褒」維度，降低其他幾個維度的情感反饋將是政務執行的主要目標。

問政特徵分布。通過問政特徵分布，可以比較清楚的了解到百姓關注的更具體的熱點主題，例如負面的擾民、污染、噪音等，也有正向的建設、尊敬、健康等等。

了解具體的熱點話題，才能有針對性的進行問題解決，以及繼續發揚優良特點。

此外還有對問政類別的分析，對問政人的一些分析等等，從百姓問政的角度，以問政結果數據化的方式，改進政府執行政務的效率以及準確率。

從這點來說，應該是政務輿情中最重要的一環。

·人才&招聘輿情

一個城市需要發展，那麼，必然離不開對人才與市場需求的洞察，以期讓最合適的人才匹配最合適的崗位，有針對性的優化人才結構以及矯正招聘市場需求。

如上圖，通過獲取地方門戶相關論壇以及網站的招聘求職信息，分析挖掘出來的求職招聘分別對應的平均薪酬。

從這裡可以看出，求職與招聘的薪酬是有差距的，消除這種差距，讓求職的人能找到工作，讓招聘的人找到合適的人才也是政務中重要的一環。

同理，將所有招聘求職的學歷信息提取出來，進行對比分析，卻發現招聘需求中學歷要求明顯低於求職人群的學歷，但是薪酬對比卻相反，這也正是需要去進一步探索和解決的地方。

再從求職的年齡變化趨勢與招聘的經驗需求對比中，也可以分析其供給的關係，是否匹配，造成不匹配的原因是什麼等等。

此外，我們還可以對招聘企業的規模啊、企業性質啊、行業啊等等進行分析，進一步分析城市內部人才與招聘市場需求的匹配程度，以期觀測是否需要增加就業崗位以增加就業的機會，俞或者是引入人才刺激城市的進一步發展等等。

·外界口碑輿情

監控外界口碑輿情的目的在於，觀測外界對本城市的口碑情況，是更多良性的信息被外界所報道還是更多事故，貶責性的新聞被外界所傳播。

這對於一個城市的外在形象至關重要，而外在的口碑影響雖然很難有直觀的表現，但是是一種潛移默化的影響。

所以，洞察外界對本城市的口碑情況，也是不容忽視的！

如上圖，從整體上看，定南在外界的口碑形象還是偏良性的，主要還是以「褒」讚揚為主，少量的「厭」與「哀」的情感表現。

如上圖，監控各個平台對本城市的報道情況，有助於快速更詳細的進一步跟蹤新聞傳播情況，並且可以進行有計劃的正面形象宣傳。

如上圖，對於外界口碑的特徵進一步進行分析，將獲取到具體的情感熱點，從上面可以看出，整體上都呈現正面的價值觀，包括發展、創新、教育、促進、學習等。

總之，數據化外界對於本城市的口碑信息，將有助於提升城市的外在形象，這也將不止是宣傳部門的責任，也是一個城市所有市民的責任。但不管怎麼樣，首先需要的是精準的洞察！
·房產輿情

房產這幾年如火如荼，應該算是絕對的關注熱點，對於房產信息的數據化呈現，將有助於城市房產管理的良性發展。

如上圖，對於地方門戶網站房產相關頻道的信息抓取，進行各個樓盤的價格分析。定南的樓盤均價在3702左右，最高價在4200左右，從這個來看，目前還是比較準確的。

結合問政輿情，將涉及到投訴相關的樓盤進行挖掘，輸出樓盤的被投訴榜單，將有助於市民對於樓盤的全方位認知，也方便房管部門對於房產方面的管理。

此外，如果能夠把各個階段的價格都監控起來，我們就可以看到不同時期，或者說隨著時間推移，房價的變化趨勢了，甚至更進一步預測房價的變化情況也是有可能。

衣食住行，住這一維度永遠是百姓關注的重點，所以，對房產相關的信息進行足夠的挖掘，將對政務執行會有巨大的幫助。
·教育輿情

如上圖，對於2016年高考人才的流向進行可視化，可以清晰的觀測到人才的流動側重情況，這對於後續城市發展所需要人才引進是有幫助的。

當然，這部分的數據是模擬的，因為從目前看，細節到人才流向這種數據目前是比較難從互聯網上獲取的。

但我們可以建立每一年的學生數量、高考批次成績等的橫向縱向對比，這將大大有助於教育部門對於教育情況的了解以及對比分析。

結論

並且自2015年8月份以來，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，從政策上支持了大數據在政務方面落地，並且其中很重要的一項就是，使用大數據提升政府對社會的治理能力，更加的精準化以及更加效率。

並且自2015年來，各省市都陸陸續續的出台了相應的措施，但總體來說都還停留在文件層面，目前落地的案例還比較少。

上面這六個維度，只是我們對政務大數據的一個應用探索，可以說相對還是比較淺層的，但即使是相對比較淺層，但我們已經能夠管中窺豹，相信大家還是能夠看出大數據與政務的結合還是有一定可實施性以及確實利用性的。

如果我們對互聯網數據的進一步深挖，以及隨著政府方面越來越多數據的開放共享，結合互聯網自產的開放型數據與政府的共享數據，必然是可以為社會治理、政務開展做出一些事情的。

包括社會問題剖析的更加精準化、反饋執行的更加有效率等等，以期實現真正的精準化、效率化社會治理。

大數據與政務的結合，在未來兩到三年內，必然會是一個大數據方面的熱點話題！

我期待、我觀望、並且我將見證！

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備註：

以上所有政務探索性項目，以及截圖，均來自【數據蟲巢】官網：數據蟲巢 - 提供專業的大數據解決方案
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