公共行政部门清晰且个性化的沟通

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公共行政当前追求的目标之一是改善与公民的沟通，使其清晰和个性化。马德里市议会就是这种情况，其透明度和质量总局（作为建议和投诉系统的协调员）试图分析该市议会对公民提出的请求作出的答复的质量。 在此背景下，马德里市议会——清晰沟通2020项目诞生了，市议会与知识工程研究所（IIC）共同努力实现清晰分析市议会发布的答复的目标和个性化。，以改善与公民的沟通。该分析是通过先进的自然语言处理（NLP）技术和机器学习模型进行的。此外，该项目的传播还得到了的合作。 清晰和个性化沟通的目标 清晰沟通和个性化沟通是两种沟通趋势，一方面优先考虑使用直接和简单的语言，另一方面优先考虑根据对话者（在本例中为公民）的具体情况调整信息。 对公民的回应同样，重要的是要记住，清晰的沟通和个性化的沟通构成了两个具有不同目标的平行轴： 清晰的沟通试图最大限度地提高消息发送者和接收者之间的理解，以有序、简单和透明的方式表达想法。

然而，个性化沟通的主要目标是尽可能专业化、调整和调整消息内容，以满足特定个人或对话者的需求。 因此，这两种传播趋势的结合及其在马德里市议会答复分析中的应用构成了评估这些趋势的清晰度和个性化程度的坚实基础。 马德里市议会答 塞内加尔电话号码表 复的质量分析 对于这个清晰的沟通项目，马德里市议会向 IIC 提供了近 200,000 个已发布的回复示例及其相应的请求。文本分析完毕后，它们将被用来训练两个机器学习模型，这些模型能够预测新回复的清晰度和个性化程度，并对其进行改进。 使用语言指标分析回复 为了分析马德里市议会对公民请求的响应质量，建立了两个质量分析轴：清晰度轴和个性化轴。每个轴均由IIC 设计的语言质量评估指标 组成。这些指标中的每一个都构成了文本中特定的、可测量的和可量化的语言方面的客观评估工具。 清晰度轴由九个语言指标组成，这些指标根据影响文本清晰度的某些语言元素（例如技术细节、标点符号或被动语态的使用）来分析文本。同样，个性化轴由五个指标组成，这些指标考虑了对响应个性化程度影响的各个方面，例如“模板”文本的使用。



文字清晰度 市议会提供的180,000 多份文本均根据清晰度和个性化指标进行评估。该评估的结果是一个具体的个人分数，用于评估其个性化或清晰度程度。一旦所有文本都针对十四个指标中的每一个进行了评分，就会计算出总体清晰度得分和总体个性化得分。 使用机器学习评估响应质量 收到的文本和分数都作为两个机器学习模型的输入，一个是为了清晰度，另一个是为了个性化，这些模型应用智能算法来学习确定，在一种情况下，文本何时清晰，何时不清楚，另一方面，文本是否根据公民的要求进行了个性化处理。 作为该项目的成果，清晰度和个性化预测模型被安装在 API（一项在线服务）中，以便马德里市议会可以测试和分析他们的反应。 此外，还编写了技术报告，一旦确定了需要改进的语言方面，就制定了清晰且个性化的沟通指南，其中包含适用于未来沟通的建议和意见。对于传播部分，Prodigioso Volcán 的清晰沟通团队准备了信息图表和信息文件。 清晰、个性化沟通的建议 根据文本分析得出的结论，制定了清晰且个性化的沟通指南，其中包括促进回复写作的清晰度和个性化的建议。 明确的答案拟议的写作建议明确包括： 选择词典（避免词典之外的单词，避免技术细节和法律参考） 结构和顺序的想法（偏好简单的句子，正确使用标点符号和推论连接词） 限制被动结构的使用 使用短句 个性化写作的建议包括： 使用与请求相似的语言 解决申请中提出的具体问题，同时避免提供额外信息 包括对您要回复的特定公民的引用（姓名、电子邮件甚至邮政地址） 尽可能限制“模板”文本的使用。