311 报告中的公平性：理解投诉倾向的社会空间差异
计算机与社会
2017-10-09 v1
摘要
美国各城市正在实施信息通信技术以改进政府服务。电子政务中的此类创新之一是创建 311 系统，提供集中平台，市民可通过热线、移动或基于网络的应用请求服务、报告非紧急问题并获取城市信息。NYC 311 服务请求系统代表了市民与市政府之间最重要的联系之一，每年处理超过 8,000,000 条请求。这些系统产生海量数据，经妥善管理、清洗和挖掘后，可揭示城市实时状况的重要洞见。越来越多地，这些数据被用于开发市民关切与城市问题状况的预测模型。然而，基于这些数据训练的预测模型可能受到请求倾向偏差的影响，该偏差随区域社会经济与人口特征、影响市民与政府互动意愿的文化差异、以及互联网连接的不平等获取而变。利用超过 20,000,000 条 311 请求——连同来自 NYC 建筑局和 NYC 住房保护与发展局的建筑违规数据、来自 NYC 城市规划局的房产数据、以及来自美国人口普查美国社区调查的人口与社会经济数据——我们开发了评估投诉倾向的两步法：(1) 我们使用梯度提升回归模型预测给定建筑供暖与热水违规的可能性；(2) 然后我们比较具有预测违规的建筑的实际投诉量，以量化全市差异。
引用
@article{arxiv.1710.02452,
title = {Equity in 311 Reporting: Understanding Socio-Spatial Differentials in the Propensity to Complain},
author = {Constantine Kontokosta and Boyeong Hong and Kristi Korsberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.02452},
year = {2017}
}
备注
Presented at the Data For Good Exchange 2017