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摘要
服务质量中乘客感知的获取和满足是提高城市轨道交通吸引力的重要依据，评价过程的科学性与结果的准确性将对优化城市轨道交通的运营管理产生关键影响。为解决城市轨道交通服务质量主要依靠问卷调查，无法全面反映乘客真实心理感知的问题，以社交网络评论数据为切入点，运用自然语言处理技术，对轨道交通服务质量评价进行量化研究。首先，通过网络爬虫技术对社交网络中相关评论数据进行采集，针对文本预处理结果，运用基于情感词典构建与量级划分的分析方法，识别语料情感极性和强度。然后，建立基于K-Means文本聚类算法的轨道交通服务质量评价指标体系，将乘客需求与服务要素转化为评价指标，应用TF-IDF法，结合文本特征评估指标重要度，计算服务质量综合评价得分。最后，选取微博平台中重庆轨道交通评论语料为例进行实证分析。研究结果表明：重庆轨道交通服务质量综合评价分值为4.383，总体处于较低水平，运营服务提升空间较大；乘客对检票智能及人员服务方面满意度最高，车厢温度情感得分最低；影响服务质量最重要的因素为乘车安全(7.850%)，其次分别是票价经济(7.524%)、购票便捷(7.212%)和检票智能(7.139%)。相较现有方法，社交网络数据可更为直观地反馈乘客意见，为轨道交通服务质量评价提供科学的数据来源。
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