No Colab sempre buscamos o pioneirismo na inovação da gestão pública e, por esse motivo, novas ideias e projetos que podem auxiliar o servidor público a melhor atender e se comunicar com o cidadão fazem parte do nosso dia a dia. Uma das últimas ferramentas que estamos utilizando para melhorar a gestão pública colaborativa é a análise de sentimentos.
Eu sei, você deve estar se perguntando o que chamamos de análise de sentimentos. Na verdade, não somos nós. Análise de sentimentos é um campo de estudos que tem por objetivo extrair, identificar e classificar o sentimento a partir da linguagem. Com isso, é possível determinar se um texto expressa um sentimento positivo ou negativo, e até mesmo diferenciar emoções dentro desse sentimento, como raiva e tristeza – ambas emoções negativas, nesse caso.
E como usamos isso no Colab?
Hoje, através dos comentários nas publicações realizadas na rede social já conseguimos utilizar essa análise para entender o sentimento geral dos cidadãos em relação a determinados aspectos da gestão pública, melhorando a comunicação entre servidor e cidadão, além da qualidade do atendimento das prefeituras. E toda essa análise é feita através de técnicas de machine learning.
Como podemos saber se uma poda de árvore solicitada pelo Colab foi bem feita ou se aquela rua esburacada teve todos os buracos tapado? Muitas vezes a emoção associada aos comentários em publicações do Colab ajudam a responder essas perguntas, ou indicam se, ainda que o buraco não tenha sido tapado no tempo esperado, a comunicação do andamento do processo foi frequente e transparente.
Utilizando essa nova ferramenta, conseguimos determinar pontos de atenção para as prefeituras, auxiliando gestores e facilitando a melhoria do atendimento, tanto em relação ao tempo de resposta a indagações dos cidadãos quanto à qualidade da resolução dos problemas – e das respostas!
