公众情绪分析及其解释力

公众情绪分析及其解释力 新移动规划的应用和编排 !^&$ ^2*##!&% @*^ %$> #*^%@? Contents 研究团队3 执行摘要5 1Introduction10 1.1研究基础10 1.2研究目标、问题和方法11 2不断发展的移动服务格局15 2.1移动服务和旅行市场基础知识15 2.2实物服务对出行市场的影响15 3案例研究definition19 3.1概述19 3.2西澳大利亚州大珀斯20 3.3华盛顿州金县24 3.4比较诊断28 4寻求了解更多30 4.1数据驱动器30 4.2传统的旅行和流动评估方法31 4.3新启用/数据潜力33 4.4当前监管环境-数据访问35 4.5数据协议和标准化39 4.6数据驱动的见解的潜在限制40 5中情绪分析的潜在价值 运输研究41 6调查结果和讨论45 6.1样本统计45 6.2结果与讨论47 7关键见解和结论54 首字母缩略词列表57 参考文献58 附录A61 专家访谈摘要 2019年7月 2|公众情绪分析及其解释力 研究团队 Arup被吸引到涉及复杂、非典型的项目需要非标准解决方案的问题。我们是 独特的定位，以服务于公共，私人的组合和行业客户在不断发展的 移动范例。Arup进行内部资助研究并产生关于 交通、公路、铁路和机场的未来。 这项研究-以及有针对性的研究无人驾驶汽车对城市街道和 无人驾驶汽车和移动性的政策影响- 即服务生态系统-展示我们的致力于探索新的和 新兴的移动工具和服务。 首席调查员 RyanFalconer（主要作者）拥有博士学位可持续性和技术政策。作为前城市 领导西澳大利亚和综合规划 加拿大领导人Arup，他参与了广泛的可持续城市和变化 流动性项目和研究。他已经和 新西兰，澳大利亚的国际观众，瑞典，香港，中国和北美 主题包括移动即服务、自动化以车辆和交通为导向的发展。 Oniracom是一家数据驱动的创意机构在加利福尼亚州的圣巴巴拉。我们在音乐和慈善事业的十字路口，从2001年作为当时鲜为人知的记录机构 名叫杰克·约翰逊的艺术家。他打算用他的有益于环境和人道主义的人才 关注。我们沉浸在支持中 这个梦想。与粉丝联系，同时充满社交、流媒体、应用程序、移动和 数字世界在我们周围爆炸，我们建立了一个原因-drivenglobalcommunity.Jack'sdreamwasrealized:通过出售为令人信服的原因筹集了数百万美元- 体育场馆、商品销售和非专业fit 捐赠。今天我们支持我们的创意营销使用ActionableIntelligence™的计划揭示组织和品牌的见解 通过一套社交倾听、数据挖掘和 分析工具和人力流程。然后我们应用推荐的策略和策略来激活我们的 fi编码。 雅各布告诉具有定位首映的专业知识娱乐、生活方式和消费品牌 通过高层次的营销策略。与 film和政治的教育背景，雅各布寻求改变世界的解决方案的积极和有创造力的人。他拥抱技术驱动 解决方案，并旨在使它们广泛获得。带着对自然的欣赏和对自然的希望 人类生态学的未来，雅各布支持前进- 思考环境和政治领导人， 旨在进一步融合艺术和科学。 RyanFalconer雅各布告诉 Arup和Oniracom|3 共同调查员 DylanMelsom是一个正在崛起的运输工程师 Arup的运输计划团队在北部贝尔法斯特爱尔兰。他已经度过了职业生涯的早期以新兴形式发展技术专长 流动性，他的研究获得了多个奖项自动驾驶汽车对 城市和城市形态。迪伦的研究导致了主要行业演讲和演讲的数量 在澳大利亚各地的接触和帮助为政府未来的长期规划提供信息流动性。他热衷于改进和 未来-通过可持续发展提高生活质量，智能启用移动性。 肖恩·坎波斯是Oniracom的技术主管并拥有超过15年的经验 音乐产业创造电子商务，票务以及艺术家、标签和 节日，包括迪士尼唱片，华纳兄弟音乐和环球音乐集团。最近， Sean一直在与UCSB的媒体艺术合作和机器学习技术计划 应用和应用这些新兴的大数据创造情报的方法和技术 让零售品牌集团更好地了解产品他们的受众如何看待和回应品牌在物理和数字世界中。 特里·李·威廉姆斯是Arup的运输负责人超过25年的澳大拉西亚战略 整合技术、人员的经验- 专注的战略和服务设计和交付 横跨澳大利亚和欧洲。他的目标是挖掘超越炒作，并确保真正的问题得到解决 技术和数据衍生的见解。特里一直是软件和硬件系统项目总监 用于继续服务超过70的运输世界各地的城市。 MikeWald是Oniracom的首席营销ficer 拥有超过20年的开发经验活动和推出广泛的产品 垂直领域。他在生态方面的专业知识和感情人类学带来了创新和周到 科学与技术与社会学的融合Oniracom的工作。迈克的驾驶背景跨混合媒体的成功转换确保 通过广泛的行业有效的解决方案以及灵活的fi先行者公司的平台，以大众为中心的企业和国际 政府。迈克的工作随处可见从迪士尼电影运动到政府 澳大利亚的基础设施仪表板。 声明 本报告代表作者的唯一意见，不得解释为直接代表 列出的组织。没有受访者或他们工作的组织对报告进行编辑控制。 隐私声明 https://www.arup.com/-/media/arup/files/publications/p/privacy-statement.pdf 其他学分 作者要感谢MelissaRuhl和玛莎·科赫，Arup旧金山的交通规划师，以及 大卫·比尔,TransportPlannerinArup'sSeattleoffice,fortheirexcellenttechnicalsupport.Thanksto凯伦·斯卡伯勒为她的格式和图形支持，以及JenniferShand感谢她深思熟虑的社论评论。最后，我们感谢我们的 受访者，包括位于西澳大利亚州珀斯的运输和Transperth国务院代表华盛顿州西雅图的交通部，以及这两家公司的移动服务和平台供应商 地理。 4|公众情绪分析及其解释力 执行摘要 进近 白皮书是继 2018年3月出版移动即服务：对公众和我们城市的价值主张 系统，由Arup和MaRSDiscovery合著多伦多地区。这也是合作伙伴文件 由Arup进行的研究与 需求响应运输和MaaS治理和编排. 当前解决的研究目标白皮书包括： 1.丰富我们对以下影响的理解乘客的新移动商业模式 旅行包括为什么人们选择使用运输服务提供商提供的服务 (TSP)如Uber、Lyft和Ola。本研究特别关注叫车及其 与公共交通的关系 2.评估机会和局限性与传统和新兴相关 数据收集、分析方法和 第三，尽管有大量的旅行数据由新的移动服务生成和保留提供者，fi不能限制如何 这些信息是可访问和适用的。具体而言，泛地理数据标准和缺乏移交要求。 情感分析作为一种 数据收集和分析方法包括源数据为: -Accessible -实时提供 -动态，允许变化和趋势观察 -富有表现力-与旅行体验相关； 尤其是如何（模式）和为什么（目的） -独立于任何研究框架-数据 由旅行者自愿提供，未通过任何有针对性的提问或调查 产生这些见解的方法-Potentiallyvoluminousandoriginatedfroma 3.确定是否有新技术-一些 其中推动了这些新的移动业务模型-还提供了解决 传统和替代数据收集的差距方法和方法允许更多 对旅游市场进行强有力的审讯。我们是特别是对潜在的情感感兴趣 这方面的分析。 情感分析是一种数据驱动的技术在全球范围内变得越来越普遍 货币和随着时间的推移，消费者体验和对感兴趣变量的评估。技术 深入了解想法、意见、需求、需求以及公众对以下方面的关注 感兴趣的主题。这些个人表达可能通过分析在空间和时间上理解 社交数据的丰富属性。 情绪分析有显著的fi潜力 为所考虑的复杂问题提供见解 交通规划者和政策制定者，但不太好理解或解释。 这些额外的见解需要三个显著的fi不能原因。首先，流动性部门的中断 包括服务产品的多样化fi阳离子和供应商和新的商业模式正在发生变化从根本上说，旅游的供给和需求。 其次，传统的数据收集和分析方法论具有各种偏见，并倾向于 受到成本、不可访问性和其他变量的限制。因此，它们不能提供足够的fi解释 关于规模、性质和规格fic的权力中断的轨迹。 广泛的受众，增加了其在人口水平。 我们研究项目的实证组成部分涉及使用情绪分析来比较和对比西部大珀斯的旅行市场 澳大利亚和国王县（包括西雅图），华盛顿州，专注于公共交通 和叫车。社交媒体数据生成 在2017年5月至2018年5月之间进行了分析生成特定的fied见解。这些的关键特征 市场包括： -直到2018年初，当Ola进入市场时， Uber是Greater唯一的乘车供应商珀斯。第三个更小的供应商，射手现在也在大珀斯运营。否则， 大都市区几乎没有其他的流动性 服务，如汽车共享或自行车共享和与新流动性相关的战略政策薄弱。此外，尽管公共交通增加 2010年代的服务公里数，载客量自2012年以来，整个系统都在下降 -国王县正在逆势而上 美国对公共交通的尊重ridership,在雄心勃勃之后显示出年度增长基础设施和服务投资。这 似乎尽管多样化和不断增长 localmobilityservicessector.Incontrastto 西澳市政府 西雅图政府有一个明确的新的移动性 Playbook提出原则和策略杠杆行业的积极变化。 Arup和Oniracom|5 King 县 更大珀斯 采取这种情绪的步骤 Findings 分析包括： 1.通过构建查询来查找相关对话通过社交媒体档案搜索 兴趣期 2.Geo-filtering对话以确保内容与特定的fi案例研究领域相关 3.按作者组织对话，时间戳 总的来说，数据显示出一系列清晰的情绪的共性和差异(以及 它附加到的变量)，在大珀斯之间和金县。共同点包括: -很多模式选择是习惯性的。可变性是与破坏性事件和 自由/非典型旅行 我们的研究项目涉及使用 情感分析 比较和对比旅行大市场 珀斯,西澳大利亚州和国王县(包括 西雅图市），华盛顿州。 和位置-模式似乎满足不同的段 ofthetripmarketbutthereisoverlap.The 4.指定极性（正，负或中性）使用贝叶斯情绪分析 5.使用专有的贝叶斯分配情感方法 6.根据最频繁的主题创建主题 在最接近的范围内出现的关键字 重叠似乎是特定于个人的时间-金钱方程的平衡 -客户服务和满意度是一个很大的 在社交媒体帖子上的影响(包括他们的 极性)。随着时间的推移，这可能会导致消费者改变他们的旅行习惯 使用潜在狄利克雷分配(LDA)-从广义上讲，叫车公司似乎 算法。LDA是一种数学方法适用于类似的书面内容如何无监督聚类作用于数值数据 7.创建图形以识别随时间的变化情况fic 数据的子集值得更详细的手分析 8.手动分析结果的子集，基于完成方法中的前面步骤 使形成一个更完整的画面中表达的情感和情感 社交媒体提到 9.得出结论模式使用和 随着时间的推移，通过严格的评估趋势解剖人们所说的，为什么他们 已经说过了，当他们说的时候。 6|公众情绪分析及其解释力 引起与他们的一些人有关的更糟糕的情绪客户服务实践。 对于网约车，相对较强的负面与客户服务和 经验可能预示着 部门，特别是如果公共交通服务水平进一步改进。这是一个趋势，应该是仔细观察。 尽管如此，虽然这些数据为运输政策提供了信息，它对公共交通的使用提供了有限的见解 大珀斯和金县的趋势。在更大的珀斯，州政府表现良好 尊重核心服务：提供这些服务的地方经常和可靠地，消费者对fi感到满意。此外，客户服务评级非常高。 在金县，负 以及与公共交通有关的积极情绪。从我们的 数据集，但可能与客户服务以及服务水平 需要进一步改进，包括时间可靠性通过一些路线。 关键见解 模式选择是一种习惯。 双方在社交媒体上进行的对话大珀斯和金县表明 模式选择倾向于反映习惯，几乎没有活力。Sign