第342章 数字背后见温度（2 / 3）

断’，但他知道，现在办事不用看脸色了，不用跑断腿了！这份从心底透出来的舒坦和信任，怎么放进我们的评估体系里？”

他又指向另一张照片：红旗路小学的孩子们在崭新的塑胶跑道上奔跑，笑容灿烂。

“这些孩子的快乐，是因为知道了‘教育集团化’的指标吗？不！是因为他们能和城里的孩子一样，在好学校里读书，有好老师上课！这种希望和快乐，怎么量化？”

秦风放下笔，目光扫过屏幕内外：

“改革的温度，不在报表的数字里，而在百姓的脸上，在群众的心里！”

“我提议，在评估体系中，增设一项核心指标——‘群众表情指数’！”

屏幕内外，一片愕然！

“群众表情指数？”老专家眉头紧锁，“秦书记，这……这如何量化？如何评估？太主观了吧？改革评估需要的是客观、可衡量的数据！”

“是啊！‘表情’怎么变成数据？难道靠人脸识别打分？这不现实啊！”

“情绪波动太大，影响因素太多，根本无法标准化！”

质疑声此起彼伏。在严谨的数据派专家眼中，“表情指数”如同天方夜谭。

秦风神色不变，示意胡文彬操作平板。

“各位专家，请看！”胡文彬将“安全云峡”平台界面投射到大屏幕，“‘群众表情’看似主观，但并非不可捕捉！它分散在无数真实的触点中！”

他手指快速滑动，一个个数据源被点亮：

“阳光监督”平台：群众对事项办理的满意度评价（五星打分）、点赞数、留言情感分析（AI识别积极\/消极情绪）。

政务服务中心\/信访大厅：服务评价器（满意\/基本满意\/不满意）实时数据。

社区App\/网格员系统：“幸福指数”居民自评、活动参与热度、网格日志中记录的居民情绪关键词（如“高兴”、“感谢”、“担忧”、“愤怒”）。

“共享育儿帮帮团”等社群：活动照片、视频中参与者笑容的AI识别率、互动评论的情感倾向。

热线：投诉类工单占比下降率、表扬类工单上升率。

“这些，都是‘表情’的碎片化呈现！它们如同散落的珍珠！”秦风的声音充满力量，“‘群众表情指数’，不是拍脑袋的感性判断，而是基于海量真实反馈的量化分析！”

“我们可以设定核心维度：”

“便利感”：办事流程简化、服务效率提升带来的轻松表情（数据源：政务评价、App好评率）。

“公平感”：对权力运行透明、资源分配公正的认可表情（数据源：阳光监督点赞、投诉下降率）。

“安全感”：对治安环境、风险防控、应急响应的安心表情（数据源：安全感调查、网格日志“安心”关键词）。

“幸福感”：对生活品质、环境改善、文化服务的愉悦表情（数据源：社区活动参与度、照片笑容识别率）。

“希望感”：对发展前景、子女教育、个人成长的积极表情（数据源：创业孵化评价、教育满意度）。

“每个维度，设定具体的数据采集点、算法模型和权重！利用大数据融合和AI情感分析技术，进行清洗、整合、分析！最终，生成一个动态的、可视化的‘县域群众表情指数热力图’！”秦风斩钉截铁，“它能直观反映改革红利在基层的渗透度、覆盖面和真实感受！让冷冰冰的数据，折射出暖融融的民心！”

质疑声渐渐平息，取而代之的是深思和兴奋的议论。

“多源数据融合……情感分析算法……这需要强大的技术支撑和模型验证！”技术专家眼神发亮。

“可以和省大数据局合作！利用他们的算力平台和成熟的情感分析模型库！”胡文彬立刻补充。 ↑返回顶部↑