地级城市12328电话数据分析与成果应用——以出租汽车投诉工单为例

冯 松，李正银,孙 菲

(1. 常州市交通运输指挥中心，常州 213004； 2. 江苏省交通通信信息中心，南京 210001)

交通运输服务监督电话12328作为交通行业的“一号通”，实现了通过电话、短信、门户网站、微信、移动客户端等多渠道受理公路、水路、道路运输(含城市客运)、海上搜救、海事和救助打捞等业务领域的投诉举报、信息咨询和意见建议，解决投诉渠道不畅通、举报不方便等问题。2014年起，全国地级城市12328电话陆续开通，迅速成为交通运输行业倾听民声、畅通民意、汇聚民智的重要载体。同时，12328电话系统运行产生了大量数据, 这是一笔极具潜力和亟待挖掘的财富。以江苏某地级城市为例，12328电话每天接听市民来电300个以上，每月形成上万个工单文本,全年受理的业务量高达十几万件，日积月累形成了一座数据“富矿”，充分挖掘这座“富矿”中蕴藏的文本信息，可以及时把握行业热点、难点、焦点问题，为行业一线管理和综合执法提供精准化数据服务。目前，省部级12328电话数据分析已深入开展，而地市级12328电话开展系统性数据分析的尚不多见，绝大多数仍处于电话接听、工单办理阶段，12328电话的服务能力和使用价值未能充分发挥。因此，如何深入开展地市级12328电话数据分析，并把分析成果应用于行业管理和综合执法一线，已成为亟待研究和解决的课题。

与省部级数据分析偏宏观不同，地市级处于交通运输行业管理和综合执法前沿，客观现实要求数据分析应以满足管理和执法一线实际需求为出发点和落脚点，分析成果需要为一线精细化管理和精准化执法提供助力，否则，数据分析就没有生命力。因此，除了必要的宏观数据分析外，地市级数据分析重点应为管理和执法一线的可用性，分析对象要纵向到底、落实落细。比如，不仅要统计分析出租汽车绕路、拒载、甩客、不使用计价器等违法营运的投诉量，还要落实具体的出租汽车、出租汽车公司以及投诉量排名，为行业管理和综合执法部门提供参考依据。公交车也应分析其车牌号、公司、线路、站点等。

本文选择出租汽车工单为样本，一是因为出租汽车是城市的流动窗口，事关城市形象，长期以来是行业管理的难点，缺乏有效的支撑数据进行管理；二是因为出租汽车是历年来市民投诉的重点，出租汽车投诉电话占投诉类电话70%以上，工单数量多，具备分析条件。通过信息化手段开展地市级12328电话数据分析，并结合实例分析成果应用，以期为出租汽车管理提供参考和依据。

1 准备工作

1.1 细化工单分类

将投诉工单分为绕路、拒载、甩客、不使用计价器、客流集散地不服从调度私自揽客、服务质量差、多收费、爽约、计价器问题、不文明驾驶、擅自拼车、不提供票据、异地经营和公司经营纠纷等15类，其中绕路、拒载、甩客、不使用计价器、客流集散地不服从调度私自揽客被定为严重违章类。

1.2 规范工单填写

为保障自动识别工单有效信息的准确率，避免话务员填写工单的随意性和口语化，应建立一套工单填写规范，并将规范填写作为话务质检的重要内容。出租汽车投诉工单填写规范为：①出租汽车车牌号的英文字母需大写。②车牌号后填写所属公司名称。③投诉类别、事发时间格式化，相同的上下车地点表述统一。

2 系统开发

2.1 系统功能模块

系统开发的功能模块分为信息获取、图表分析、投诉档案和后台管理。

2.1.1 信息获取

信息获取是实现对12328电话原始工单的批量上传、信息自动提取、辅助编辑和增加删除等功能。自动提取工单的有效信息包括：投诉出租汽车车牌号，所属公司，投诉事发地点，事发时间，投诉类型等。为确保信息的准确性，信息提取后也可由人工检查修正、数据清洗、存入数据库。

2.1.2 图表分析

图表分析是对存入数据库中的数据进行分类统计和图表可视化展示。通过柱状图、折线图等展示各类投诉问题的工单量及其变化趋势；以热力图展示出租汽车投诉事发地等。

2.1.3 投诉档案

建立全市所有出租汽车的投诉档案，档案内容包括：出租汽车基本信息，被投诉次数、类型、时间、地点、内容，执法部门处置情况等。投诉档案可对某一时间段内所有出租汽车历史投诉进行列表查看，也可以对特定出租汽车历史投诉进行查看。

2.1.4 后台管理

后台管理主要指设置用户权限，根据各单位(部门)的职能，分配不同的权限，如修改、增删投诉工单、查看投诉档案信息、导出图表等。

2.2 关键技术

该系统的关键技术包括非结构化数据提取技术和地点数据转换技术。

2.2.1 非结构化数据提取技术

投诉工单属于非结构化文本信息[1]，应调用编程语言Python的Re(regular expression，正则表达式)模块，使用正则表达式过滤和匹配特定信息[2-3]。其具体步骤如下：

(1) 替换不规范的特定字符串。将工单中的出租汽车车牌号小写字母(如d)替换为对应的大写字母(D)，可通过re.sub(‘苏d’,‘苏D’, text)实现。

(2) 理清关键信息在文本中的表达形式，概括为特征模式字符串集合，即正则表达式集合，如出租汽车车牌号信息表达特征模式为[r‘苏[A-Z]*d+[a-zA-Z]*’]。

(3) 将正则表达式集合与目标文本进行匹配，提取与正则表达式所匹配的所有子串，如提取工单中所有出租汽车车牌号，可通过re.findall(“(苏D[A-Z]*d+[A-Z]*)”, text)实现。

2.2.2 地点数据转换技术

通过百度地图开发平台调用API(application programming interface，应用程序接口)，将提取的地点名称信息作为参数批量上传，转为经纬度数据后在地图上以热力图的形式展示[4-5]。

3 成果应用

以投诉工单系统提供的数据为依据，形成以“月度简报+季度通报+专题分析”为主要载体的数据分析成果，并建立定期发布制度。

3.1 月度简报

月度简报主要提供给行业主管部门和市综合交通运输行政执法支队。其主要内容为：①投诉工单分类统计、涉嫌严重违章经营类工单量及其变化趋势。②被投诉出租汽车的上车地点分布热力图。③同类投诉事件发生时间、地点分布规律。④各出租汽车、各公司投诉量排名。⑤典型案例分析。2021年1—2月出租汽车投诉举报工单类型分布如图1所示。2021年2月被投诉出租汽车上车地点分布热力图如图2所示。

图1 2021年1—2月出租汽车投诉举报工单类型分布

图2 2021年2月被投诉出租汽车上车地点分布热力图

2021年2月出租汽车投诉前五名统计如表1所示。

表1 2021年2月出租汽车投诉前五名统计

2021年2月出租汽车公司投诉前五名统计如表2所示。

表2 2021年2月出租汽车公司投诉前五名统计

3.2 季度通报

季度通报以季度为单位分析情况 ，并正式发文通报给各相关单位和部门。季度通报的主要内容为：在出租汽车分析的基础上，增加公交、客运、驾培、非法运营、行政许可、信息咨询、工单办理质效等情况分析以及典型案例解剖。2020年第四季度出租汽车投诉举报工单类型如图3所示。

图3 2020年第四季度出租汽车投诉举报工单类型

3.3 专题分析

专题分析主要是针对重要节日(如国庆、春节)、重大事件(如疫情防控)、重要活动(如出租汽车百日专项整治活动)期间的工单分析，以及根据管理和执法一线需求进行的临时分析等。

上述数据分析成果可运用于完善行业管理政策、增强精细化监管能力、提升精准化执法水平等环节，比如将投诉量居高不下的出租汽车列入重点监管名单，可采取约谈、限制电召功能、信用扣分、媒体曝光、撤销从业资格等措施；对车均投诉量高的出租汽车公司可采取约谈、限期整改、媒体曝光等措施；对年度零投诉的驾驶员，予以表彰奖励，并作为年度行业标兵评选的重要依据等措施。

4 总结

本文以出租汽车投诉工单数据分析为例，介绍了地市级12328电话数据分析的着力点、基本思路、准备工作、关键技术和可视化展示方法以及分析成果在行业管理和综合执法等方面的应用；还介绍了数据分析成果载体“月度简报”“季度通报”“专题分析”的主要内容和通报对象。下一步将继续研究更深层次的文本挖掘技术，并与网络舆情监测系统对接，通过对大数据的整合分类和分析对比，深入研判趋势、寻找规律、发现问题，为推进交通运输治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。