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摘要：公众对于政务服务的满意度评价是为政府全面、及时、准确了解企业和群众对政务服务的感受和诉求，接受社会监督，有针对性地改进政务服务，提升政府工作效能，优化营商环境，建设人民满意的服务型政府的重要举措。本文将基于政务服务“好差评”制度，构建满意度评价指标体系，让群众对于政务服务的评价更具客观性、全面性和公正性，并在此基础上建立BP神经网络模型对公众接受政务服务的满意度情况进行评价研究。
关键词：神经网络;政务服务;满意度评价
一、引言
2019年3月5日，国务院总理李克强提出建立政务服务“好差评”制度，要如同网购一般，公众也可通过“好差评”给政府服务绩效做评判，此条新闻一出社会各界好评如潮。同年12月，国务院办公厅印发了《关于建立政务服务“好差评”制度提高政务服务水平的意见》，意见明确要求到2020年底，要全面建成政务服务“好差评”制度体系和全国一体化在线政务服务平台“好差评”管理体系，各级政务服务机构、各类政务服务平台应全部开展“好差评”，实现政务服务事项、评价对象、服务渠道全覆盖。
我国是一个以人民为中心的社会主义国家，在政务服务领域开展实施“好差评”制度，充分体现了以人民群众为中心的理念，是赋予群众以评判权、彰显人民主体地位的重要表现。同时，也是进一步推动各级政府为企业和群众提供公开公平、全面规范、便捷高效的政务服务，提高群众满意度，建设服务型政府的必然要求。
二、政务服务满意度影响因素分析
在互联网迅速发展的大环境下，应运而生的是各种与时代相契合的技术和基础设施，其中一体化政务服务平台的普及与推广应用不但便捷了企业与群众，对于持续优化营商环境，建立群众满意的服务型政府也具有重要意义。一体化在线政务服务工作机制有效运行的同时，要明确影响群众满意度的各个因素，配套搭建群众满意度指标评价体系。群众政务服务满意度评价内容与政务服务要求应相一致，通过对应内容和群众办事的切实体验，有针对性的评价服务水平与服务要求是否相一致。基于此，本文依托政务服务“好差评”制度体系，将影响用户满意度的因素大致分为四层，分别为：事项信息的发布情况，在线工作人员服务质量，在线政务事项办理成效，服务渠道的完备度。
1.事项信息的发布情况
事项信息的发布情况是群众了解国家政策的重要源泉，是人民群众对政务了解的重要渠道。在公布信息服务方面，在线政务服务平台所提供的信息资源应具有针对性、全面性，所提供的服务内容要丰富，满足不同群众的需求。信息资料发布详略程度、办事指南的准确度、网上咨询便捷性以及投诉渠道全面性等均会对用户的满意度产生影响。在“互联网+”迅速发展的大环境下，一体化政務服务系统需要不断优化基础网络设施，合理运用先进信息技术，做好用户信息保护工作，保障服务系统的安全性与稳定性，同时事项信息发布应详尽、准确、及时，不断关注影响用户体验满意度的各种影响因素。
2.在线工作人员服务质量
在线工作人员的服务态度，对于企业、群众的满意度具有重要的影响。态度决定成败，政务服务工作人员应积极转变服务理念、提高办理水平，立足企业和群众的需求，不断获取新知识、新技能，以优异的业务能力和良好的服务态度，保障政务服务的有序开展。与此同时，政务服务工作人员应不断加强同用户之间的交流和沟通，更加准确、及时的收集用户对服务的反馈信息，掌握用户具有差异化的兴趣偏好，有目的性的提供服务，进而提高服务效率及满意度。
3.在线政务事项办理成效
群众所求必应，是每一个政务服务人员应遵循的原则。政务事项的办理成效直接影响群众对政务服务的满意度。在线政务平台办理事项覆盖范围广泛、办理类型多样、可办理种类齐全、事项办理结果及时等方面是衡量群众满意度的关键因素。因此，不断的提高在线政务事项办理成效是充分体现以群众为中心的政务服务主体地位的表现，同时也能更好的展现政府为人民服务的宗旨。
4.服务渠道的完备度
一体化政务服务平台的建立应立足于企业和群众的需求，通过建立线上办事大厅和实体办事大厅相结合即“线上结合线下”的综合服务模式，使企业和群众真正做到“少跑路”、实现“一网通办”。针对整个服务环节，用户则可以通过多种渠道，例如手机短信、手机APP、微信客户端、电脑PC端和自助服务终端等，对“办事中”和“办事后”的服务进行评价，对在线政务服务工作全过程进行全面的跟踪处理，积极、有效的维护办事群众的切身利益，科学、有力的提升群众满意度。
三、基于BP神经网络的政务服务满意度评价
BP神经网络属于人工智能的分支，模拟了人类大脑的自主学习和智能运算，更具有客观性、科学性和高效性，应用领域十分广泛。神经网络的特殊层级结构决定了其较好的自主学习能力和强大的数据处理能力，通过隐含神经元估算连续函数，获取更为精准的计算结果。在政务服务领域应用神经网络技术，对建立更为完善的满意度评价模型，掌握用户期望与政府实际服务间的差异，及时发现政务服务存在的问题具有重要意义，为进一步引导政府提高用户办事便利度、获得感和满意度奠定基础。
1. 构建评价指标体系
一体化在线政务服务工作机制运行的同时，要配套搭建群众满意度指标评价体系，明确影响群众满意度的因素，并细化每一个因素对于整体系统的影响程度，要根据各地社会实际情况，突出不同层级、核定等级指标、划定具体内容，统筹兼顾。结合上述政务服务用户满意度影响因素的分析，本文将构建三级指标评价体系，其中群众满意度为一级指标，事项信息发布情况、在线工作人员服务质量、在线政务事项办理成效、服务渠道的完备度为二级指标。三级指标分别为信息资料详略程度、服务态度、服务效率、群众事项办理数量、网上政务平台是否可办理等，指标体系见下图。
2.政务服务满意度评价模型构建 构建基于BP神经网络满意度评价模型的优势在于，其具有强大的智能记忆和学习功能，并且建立全新的定量的综合评价算法。因此，在一定程度上，该种评价方法极大的提高了结果的准确度和客观性。在现实具体应用中，神经网络模型的构建環节是最为重要的，同时也是有效保证满意度评价结果可靠性的关键。
（1） 神经网络结构设计
神经网络模型通常是由三层结构组成，分别为输入层、隐含层和输出层。其中，输入层节点的数量取决于评价指标的个数，本文政务服务满意度评价由13项指标构成，因此，输入层节点个数确定为13个;满意度评价的输出结果只有1项，进而可以确定输出层节点个数为1。在神经网络模型中，隐含层节点的个数影响到整个评价模型的精度及学习效率，个数越多则学习能力越强。在以往研究的基础上，依据较为常用的试凑法，并凭借经验公式：
（公式中n代表输入层节点的个数，l代表输出层节点的个数，a为常数1-10），通过计算得到隐含层最佳节点数为4个。
（2）神经网络仿真训练
利用BP神经网络模型在进行仿真训练时需要先将关于信息资料、办事指南、网上咨询、服务技术、服务态度等方面的数据通过输入层传递到隐含层，再依次逐层的由隐含层传到输出层节点。数据在传递过程中，每层神经元的状态只会对下一层神经元网络产生影响，如果输出层没有得到预期的输出结果，那么将会转向误差进行反向传递，误差信号则沿原路返回再次重新赋予权值再输入，这样可以减少误差从而得到用户的满意度评价。
3.评价模型验证的结果
通过构建BP神经网络模型虽然可以得到用户满意度评价结果，倘若想要保证模型评价的精确和可靠，还需检验剩余的学习样本，对比输入结果是否与预期值相一致。如果得出的检验结果不一致，则说明用户对不同方面内容的要求存在差异，然而在线政务服务仅能满足特定用户的需求。因此，在线政务服务平台应根据用户需求将业务分类工作做好，关注更好的为人民服务，提升用户的满意度。
结语
随着互联网的迅速发展，在线政务服务内容日益全面且多样化，用户满意度的高低是政府执政为民、服务百姓的直接体现。政务服务满意度的评价角度、方式与技术的不同，最终获得的结果也不尽相同。政府应积极适应信息化发展的大环境，不断满足用户差异化的需求，优化服务内容与形式，运用更多元化的评价新技术，促进政务服务满意度评价方法的不断完善和创新。
参考文献
[1]汤弘昊，肖博.基于BP神经网络的政府在线审批服务便利度评价研究[J].就业与保障，2020（07）：33-34.
[2]梁家境.大力推进网上政务服务 提高人民群众满意度[J].人口与健康，2021（05）：77-78.
[3]程镝.政务服务中心服务质量公众满意度研究——基于H市政务服务中心“最多跑一次”改革[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2021（01）：65-74.
[4]王学军.“好差评”提升政务服务绩效的公共价值逻辑[J].西北师大学报（社会科学版），2021，58（03）：102-112.
[5]刘康弟.基于神经网络的图书馆用户满意度综合评价方法研究[J].河南图书馆学刊，2019，39（07）：119-121.
基金项目：2020年辽宁省教育厅科学研究经费项目《基于BP神经网络的沈阳市政务服务满意度评价及优化研究》，项目编号：20201362109
关键词：神经网络;政务服务;满意度评价
一、引言
2019年3月5日，国务院总理李克强提出建立政务服务“好差评”制度，要如同网购一般，公众也可通过“好差评”给政府服务绩效做评判，此条新闻一出社会各界好评如潮。同年12月，国务院办公厅印发了《关于建立政务服务“好差评”制度提高政务服务水平的意见》，意见明确要求到2020年底，要全面建成政务服务“好差评”制度体系和全国一体化在线政务服务平台“好差评”管理体系，各级政务服务机构、各类政务服务平台应全部开展“好差评”，实现政务服务事项、评价对象、服务渠道全覆盖。
我国是一个以人民为中心的社会主义国家，在政务服务领域开展实施“好差评”制度，充分体现了以人民群众为中心的理念，是赋予群众以评判权、彰显人民主体地位的重要表现。同时，也是进一步推动各级政府为企业和群众提供公开公平、全面规范、便捷高效的政务服务，提高群众满意度，建设服务型政府的必然要求。
二、政务服务满意度影响因素分析
在互联网迅速发展的大环境下，应运而生的是各种与时代相契合的技术和基础设施，其中一体化政务服务平台的普及与推广应用不但便捷了企业与群众，对于持续优化营商环境，建立群众满意的服务型政府也具有重要意义。一体化在线政务服务工作机制有效运行的同时，要明确影响群众满意度的各个因素，配套搭建群众满意度指标评价体系。群众政务服务满意度评价内容与政务服务要求应相一致，通过对应内容和群众办事的切实体验，有针对性的评价服务水平与服务要求是否相一致。基于此，本文依托政务服务“好差评”制度体系，将影响用户满意度的因素大致分为四层，分别为：事项信息的发布情况，在线工作人员服务质量，在线政务事项办理成效，服务渠道的完备度。
1.事项信息的发布情况
事项信息的发布情况是群众了解国家政策的重要源泉，是人民群众对政务了解的重要渠道。在公布信息服务方面，在线政务服务平台所提供的信息资源应具有针对性、全面性，所提供的服务内容要丰富，满足不同群众的需求。信息资料发布详略程度、办事指南的准确度、网上咨询便捷性以及投诉渠道全面性等均会对用户的满意度产生影响。在“互联网+”迅速发展的大环境下，一体化政務服务系统需要不断优化基础网络设施，合理运用先进信息技术，做好用户信息保护工作，保障服务系统的安全性与稳定性，同时事项信息发布应详尽、准确、及时，不断关注影响用户体验满意度的各种影响因素。
2.在线工作人员服务质量
在线工作人员的服务态度，对于企业、群众的满意度具有重要的影响。态度决定成败，政务服务工作人员应积极转变服务理念、提高办理水平，立足企业和群众的需求，不断获取新知识、新技能，以优异的业务能力和良好的服务态度，保障政务服务的有序开展。与此同时，政务服务工作人员应不断加强同用户之间的交流和沟通，更加准确、及时的收集用户对服务的反馈信息，掌握用户具有差异化的兴趣偏好，有目的性的提供服务，进而提高服务效率及满意度。
3.在线政务事项办理成效
群众所求必应，是每一个政务服务人员应遵循的原则。政务事项的办理成效直接影响群众对政务服务的满意度。在线政务平台办理事项覆盖范围广泛、办理类型多样、可办理种类齐全、事项办理结果及时等方面是衡量群众满意度的关键因素。因此，不断的提高在线政务事项办理成效是充分体现以群众为中心的政务服务主体地位的表现，同时也能更好的展现政府为人民服务的宗旨。
4.服务渠道的完备度
一体化政务服务平台的建立应立足于企业和群众的需求，通过建立线上办事大厅和实体办事大厅相结合即“线上结合线下”的综合服务模式，使企业和群众真正做到“少跑路”、实现“一网通办”。针对整个服务环节，用户则可以通过多种渠道，例如手机短信、手机APP、微信客户端、电脑PC端和自助服务终端等，对“办事中”和“办事后”的服务进行评价，对在线政务服务工作全过程进行全面的跟踪处理，积极、有效的维护办事群众的切身利益，科学、有力的提升群众满意度。
三、基于BP神经网络的政务服务满意度评价
BP神经网络属于人工智能的分支，模拟了人类大脑的自主学习和智能运算，更具有客观性、科学性和高效性，应用领域十分广泛。神经网络的特殊层级结构决定了其较好的自主学习能力和强大的数据处理能力，通过隐含神经元估算连续函数，获取更为精准的计算结果。在政务服务领域应用神经网络技术，对建立更为完善的满意度评价模型，掌握用户期望与政府实际服务间的差异，及时发现政务服务存在的问题具有重要意义，为进一步引导政府提高用户办事便利度、获得感和满意度奠定基础。
1. 构建评价指标体系
一体化在线政务服务工作机制运行的同时，要配套搭建群众满意度指标评价体系，明确影响群众满意度的因素，并细化每一个因素对于整体系统的影响程度，要根据各地社会实际情况，突出不同层级、核定等级指标、划定具体内容，统筹兼顾。结合上述政务服务用户满意度影响因素的分析，本文将构建三级指标评价体系，其中群众满意度为一级指标，事项信息发布情况、在线工作人员服务质量、在线政务事项办理成效、服务渠道的完备度为二级指标。三级指标分别为信息资料详略程度、服务态度、服务效率、群众事项办理数量、网上政务平台是否可办理等，指标体系见下图。
2.政务服务满意度评价模型构建 构建基于BP神经网络满意度评价模型的优势在于，其具有强大的智能记忆和学习功能，并且建立全新的定量的综合评价算法。因此，在一定程度上，该种评价方法极大的提高了结果的准确度和客观性。在现实具体应用中，神经网络模型的构建環节是最为重要的，同时也是有效保证满意度评价结果可靠性的关键。
（1） 神经网络结构设计
神经网络模型通常是由三层结构组成，分别为输入层、隐含层和输出层。其中，输入层节点的数量取决于评价指标的个数，本文政务服务满意度评价由13项指标构成，因此，输入层节点个数确定为13个;满意度评价的输出结果只有1项，进而可以确定输出层节点个数为1。在神经网络模型中，隐含层节点的个数影响到整个评价模型的精度及学习效率，个数越多则学习能力越强。在以往研究的基础上，依据较为常用的试凑法，并凭借经验公式：
（公式中n代表输入层节点的个数，l代表输出层节点的个数，a为常数1-10），通过计算得到隐含层最佳节点数为4个。
（2）神经网络仿真训练
利用BP神经网络模型在进行仿真训练时需要先将关于信息资料、办事指南、网上咨询、服务技术、服务态度等方面的数据通过输入层传递到隐含层，再依次逐层的由隐含层传到输出层节点。数据在传递过程中，每层神经元的状态只会对下一层神经元网络产生影响，如果输出层没有得到预期的输出结果，那么将会转向误差进行反向传递，误差信号则沿原路返回再次重新赋予权值再输入，这样可以减少误差从而得到用户的满意度评价。
3.评价模型验证的结果
通过构建BP神经网络模型虽然可以得到用户满意度评价结果，倘若想要保证模型评价的精确和可靠，还需检验剩余的学习样本，对比输入结果是否与预期值相一致。如果得出的检验结果不一致，则说明用户对不同方面内容的要求存在差异，然而在线政务服务仅能满足特定用户的需求。因此，在线政务服务平台应根据用户需求将业务分类工作做好，关注更好的为人民服务，提升用户的满意度。
结语
随着互联网的迅速发展，在线政务服务内容日益全面且多样化，用户满意度的高低是政府执政为民、服务百姓的直接体现。政务服务满意度的评价角度、方式与技术的不同，最终获得的结果也不尽相同。政府应积极适应信息化发展的大环境，不断满足用户差异化的需求，优化服务内容与形式，运用更多元化的评价新技术，促进政务服务满意度评价方法的不断完善和创新。
参考文献
[1]汤弘昊，肖博.基于BP神经网络的政府在线审批服务便利度评价研究[J].就业与保障，2020（07）：33-34.
[2]梁家境.大力推进网上政务服务 提高人民群众满意度[J].人口与健康，2021（05）：77-78.
[3]程镝.政务服务中心服务质量公众满意度研究——基于H市政务服务中心“最多跑一次”改革[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2021（01）：65-74.
[4]王学军.“好差评”提升政务服务绩效的公共价值逻辑[J].西北师大学报（社会科学版），2021，58（03）：102-112.
[5]刘康弟.基于神经网络的图书馆用户满意度综合评价方法研究[J].河南图书馆学刊，2019，39（07）：119-121.
基金项目：2020年辽宁省教育厅科学研究经费项目《基于BP神经网络的沈阳市政务服务满意度评价及优化研究》，项目编号：20201362109