論文の概要: The use of new technologies to support Public Administration. Sentiment analysis and the case of the app IO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03848v1
• Date: Tue, 10 Jan 2023 08:41:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 17:04:05.044181
• Title: The use of new technologies to support Public Administration. Sentiment analysis and the case of the app IO
• Title（参考訳）: 行政を支えるために新しい技術を使うこと。 感情分析とapp ioの場合
• Authors: Vincenzo Miracula and Antonio Picone
• Abstract要約: App IOは、イタリアのPA向けに開発されたアプリである。市民がPAと対話し、まだデジタル化されていないサービスを得るのに役立つ。 市民からは好意的に認められず、批判されている。 こうした悪いレビューの根源を見つけたかったので、カスタムコードの自動ツールを使ってモバイルアプリストアからフィードバックを取り除きました。 悪いレビューの原因を理解するために、感情分析と感情検出の両方を実行するために、2つの機械学習モデルをトレーニングしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: App IO is an app developed for the Italian PA. It is definitely useful for citizens to interact with the PA and to get services that were not digitized yet. Nevertheless, it was not perceived in a good way by the citizens and it has been criticized. As we wanted to find the root that caused all these bad reviews we scraped feedback from mobile app stores using custom-coded automated tools and - after that - we trained two machine learning models to perform both sentiment analysis and emotion detection to understand what caused the bad reviews.
• Abstract（参考訳）: App IOはイタリアのPA向けに開発されたアプリだ。 市民がPAと対話し、まだデジタル化されていないサービスを入手することは、間違いなく有用である。 しかし、市民からは好意的な評価を受けておらず、批判されている。 これらの悪いレビューの原因を探すために、私たちはモバイルアプリストアからのフィードバックをカスタムコード化された自動化ツールを使って取り上げ、その後、悪いレビューの原因を理解するために感情分析と感情検出の両方を実行するために2つの機械学習モデルをトレーニングしました。

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