بهبود تعامل شهروندان با شهرداریها از طریق پردازش زبان طبیعی و تحلیل نظرات در شبکههای اجتماعی و پلتفرمهای شهری

در عصر دیجیتال، استفاده از فناوریهای هوشمند مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یکی از راهکارهای کلیدی برای بهبود تعامل بین شهروندان و دولتهای محلی مطرح شده است. شهرداریها در حال حاضر با چالشهای متعددی در مدیریت بازخورد عمومی و ارائه خدمات شفاف و مناسب مواجه هستند. با وجود توسعه سریع شبکههای اجتماعی و پلتفرم های شهری هوشمند، فرصت های جدیدی برای تحلیل نظرات شهروندان و تصمیم گیری های دقیقتر فراهم شده است. در این مقاله، کاربردهای مختلف NLP در دسته بندی نظرات، استخراج عواطف و شناسایی موضوعات اصلی در داده های متنی شهری مورد بررسی قرار گرفته است. تحلیل احساسات، به عنوان یکی از حوزه های کلیدی NLP، نقش مهمی در درک نظرات و نیازهای شهروندان دارد. روش های مختلفی از جمله مدل های مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)، Naïve Bayes، و مدل های یادگیری عمیق مانند BERT و RoBERTa در این زمینه استفاده شده اند. این مدل ها قادرند دقت بالایی در تشخیص احساسات عمومی در مجموعه داده های متنوع داشته باشند. با این حال، چالش هایی مانند تنوع زبانی، کمبود داده های آموزشی و عدم توانایی درک ظرافت زبانی مانند طنز و نقیضه، اجرای موثر این روش ها را در محیط های شهری با محدودیت مواجه می کند. همچنین، این مقاله به بررسی چالش های فنی و اخلاقی استفاده از NLP در شهرداریها می پردازد. از جمله این چالش ها می توان به مسائل حریم خصوصی، شفافیت الگوریتم ها، اعتبارسنجی نتایج و تاثیر استفاده از داده های شهروندان بدون رضایت آنها اشاره کرد. استفاده از

کلیدواژه ها:

پردازش زبان طبیعی ، تحلیل نظرات ، شبکه های اجتماعی ، پلتفرم های شهری ، NLP ، ماشین بردار پشتیبان ، BERT ، RoBERTa