Метод оценки эффективности мероприятий по формированию комфортной городской среды
Автор: Мельников Андрей Витальевич, Галаган Константин Владимирович
Рубрика: Управление в социально-экономических системах
Статья в выпуске: 1 т.24, 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается актуальная проблема несоответствия реализуемых мероприятий по формированию комфортной городской среды реальным потребностям и ожиданиям граждан. Анализируются существующие методы оценки таких мероприятий, включая индексный метод оценки качества городской среды, применяемый в рамках национального проекта «Жилье и городская среда», а также различные социологические исследования и опросы. Отмечаются недостатки этих подходов, такие как ограниченность выборки респондентов и тематики опросов. Цель исследования - разработка метода оценки мероприятий по формированию комфортной городской среды на основе семантического сравнения мнений граждан из социальных сетей, поисковых запросов и описаний самих мероприятий с использованием алгоритмов обработки естественного языка.
Семантический анализ, tf-idf, трансформеры, sentence transformer, комфортная городская среда, nlp
Короткий адрес: https://sciup.org/147242626
IDR: 147242626 | DOI: 10.14529/ctcr240108
Список литературы Метод оценки эффективности мероприятий по формированию комфортной городской среды
- Паспорт национального проекта «Жилье и городская среда» // Минстрой России: сайт. URL: https://minstroyrf.gov.ru/docs/221887/ (дата обращения: 21.09.2021).
- Об утверждении методических рекомендаций по вовлечению граждан, их объединений и иных лиц в решение вопросов развития городской среды: приказ Минстроя России № 913/пр от 30.12.2020. URL: https://minstroyrf.gov.ru/upload/iblock/315/30_12_2020_913_pr_Metodicheskie_rekomendatsii_po_vovlecheniyu.pdf (дата обращения: 31.03.2022).
- Мухаметов Д.Р. Модели платформ вовлечения граждан для создания в России умных городов нового поколения // Вопросы инновационной экономики. 2020. Т. 10, № 3. С. 1605–1622. DOI: 10.18334/vinec.10.3.110683
- Опыт общественного участия в планировании комфортной городской среды на примере Архангельской области / А.Г. Деменев, Т.Ф. Шубина, П.В. Шубина и др. // Арктика и Север. 2018. № 33. С. 91–117. DOI: 10.17238/issn2221-2698.2018.33.91
- Аксенова В.В. Комфортная городская среда: общественное мнение москвичей // Социальная политика и социология. 2020. Т. 19, № 4 (137). С. 76–84. DOI: 10.17922/2071-36652020-19-4-76-84
- Богданова Л.П., Глушкова М.А. Оценка качества городской среды населением города Твери // Вестник Тверского государственного университета. Серия: География и геоэкология. 2021. № 2 (34). С. 14–24. DOI: 10.26456/2226-7719-2021-2-14-24
- Дунаева Д.О. Дискурсивные практики горожан как коммуникативный механизм формирования образа комфортного города (опыт полевого исследования) // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2021. № 60. С. 137–150. DOI: 10.17223/1998863X/60/13
- Руссова О.Н., Смак Т.С., Тарасов И.А. Оценка комфортности городской среды как фактор социального самочувствия городских жителей Архангельской области // Арктика и Север. 2020. № 41. P. 236–247. DOI: 10.37482/issn2221-2698.2020.41.236
- Detecting citizen problems and their locations using twitter data / G. Abalı, E. Karaarslan, A. Hürriyetoğlu, F. Dalkılıç // 2018 6th International Istanbul Smart Grids and Cities Congress and Fair (ICSG). Istanbul, Turkey, 2018. P. 30–33. DOI: 10.1109/SGCF.2018.8408936
- Estévez-Ortiz F.-J., García-Jiménez A., Glösekötter P. An application of people’s sentiment from social media to smart cities // El profesional de la información. 2016. Vol. 25, no. 6. P. 851–858. DOI: 10.3145/epi.2016.nov.02
- Алексеев С.А. Коммуникативно-информационные технологии в повышении качества городской среды // Управление устойчивым развитием. 2019. № 6 (25). С. 36–40.
- Spärck Jones K. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval // Journal of Documentation. 2004. Vol. 60, no. 5. P. 493–502. DOI: 10.1108/00220410410560573
- Attention Is All You Need / Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar et al. // 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017). Long Beach, CA, USA. 2017. URL: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf (дата обращения: 30.05.2022).
- Korobov M. Morphological Analyzer and Generator for Russian and Ukrainian Languages. 2015. URL: https://arxiv.org/pdf/1503.07283.pdf (дата обращения: 30.05.2022).
- Reimers N., Gurevych I. Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. 2019. URL: https://arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf (дата обращения: 30.05.2022).
