基于“12345”市民服務熱線數據的非法小廣告問題特征分析

一、前言

城市市容環(huán)境是構筑城市形象框架的基礎。素有城市“牛皮癬”之稱的非法小廣告，一直是影響市容環(huán)境的一大難題。非法小廣告因成本低廉，應用場地靈活，被張貼、噴涂在各類墻面、路面、電線桿、小區(qū)樓道等位置，且內容涉及辦證類、服務類、維修類、賭博類等，大多為違法信息。可見，非法小廣告不僅極大破壞了城市市容環(huán)境，還容易滋生違法犯罪行為。

近年來，北京市持續(xù)開展非法小廣告整治專項行動，并取得了顯著成效，街道空間中的非法小廣告已基本消失。但非法小廣告隱匿性較強，逐漸由街區(qū)向社區(qū)轉移。針對問題高發(fā)、市民最為關注的居住小區(qū)內非法小廣告問題，本文基于北京市“12345”市民服務熱線數據，通過對市民投訴非法小廣告問題特征進行分析，可為改善北京城市市容環(huán)境提供參考依據。

二、研究對象與方法

（一）研究對象

本文所使用的“12345”市民服務熱線數據來自北京市城市管理委員會。以非法小廣告問題作為研究對象，文章從熱線數據中提取了2019年7月—2021年6月兩年間約1.8萬條數據。每條數據字段包括工單編號、工單類型、創(chuàng)建時間、被反映區(qū)、被反映街道、問題點位、問題分類、派單時間、承辦單位、主要內容、處理結果等信息。

（二）研究方法

1．文本數據空間化。“12345”市民服務熱線數據為文本數據，提取的非法小廣告文本地址數據需要轉化為坐標數據，利用百度地圖API的LBS開放平臺中的逆地理編碼程序定位在地圖上，獲取地圖上的經緯坐標（WGS-84坐標），實現(xiàn)數據的空間點位轉換，獲得了文本數據的映射坐標。由于百度坐標API地址轉換坐標是異步獲取的，所以順序并非原始文本順序，對結果復制至Excel通過VLOOKUP函數匹配，后續(xù)再進行數據的校正與檢查，最終獲得非法小廣告問題的空間數據。

2．POI數據密度分析。利用ArcGIS空間分析功能對非法小廣告問題數據進行核密度分析。核密度分析用于計算要素在其周圍鄰域中的密度。在投影坐標系下，將市界范圍1km×1km格網與各問題點位分布圖進行數據鏈接，每個柵格像元中心的周圍都定義了一個鄰域，將鄰域內點的數量相加，除以鄰域面積，即得到點要素的密度，以此來解析非法小廣告問題數據的空間分布和集聚情況。

3．詞頻數據提取。利用Python對非法小廣告數據中的主要內容列進行爬蟲數據采集，爬取主要內容中的所有文字，再把所有的文字分割，使之成為一個個的字，將出現(xiàn)的字進行統(tǒng)計，最終統(tǒng)計出次數靠前的關鍵詞，形成詞云圖，分析較為集中的非法小廣告問題類型和方式。

三、結果與分析

（一）總體情況分析

2019年7月—2021年6月，北京市“12345”市民服務熱線數據中非法小廣告問題約1.8萬條，平均每天25條。非法小廣告問題點位分布和POI密度分布情況如圖1所示。非法小廣告問題多發(fā)生在城區(qū)，且相對集中；郊區(qū)問題數較少，且趨于分散。

為了有效掌握市民投訴非法小廣告問題的具體訴求，便于管理人員針對具體問題做出快速處理反饋，本文利用Python工具提取熱線內容的關鍵詞，進而生成詞云圖，如圖2所示。從圖中可以看出，出現(xiàn)頻率較高的關鍵詞有樓道粘貼、樓道噴涂、自家門口粘貼、電梯噴涂、散發(fā)等，反映出市民對非法小廣告的發(fā)布形式及附著場所較為敏感。

根據數據統(tǒng)計，市民投訴非法小廣告問題的發(fā)布形式主要包括粘貼、噴涂、散發(fā)、刻畫等，占比分別為50.9%、24.2%、11.6%、7.3%，如圖3（a）所示。其中散發(fā)式的發(fā)布形式未有固定場所，而粘貼、噴涂、刻畫等其他發(fā)布形式具有固定的附著場所，市民投訴最多的場所是與市民息息相關的居住小區(qū)，占比高達71.3%；而投訴其他區(qū)域的占比較少，均低于5%，如圖3（b）所示。在居住小區(qū)內，非法小廣告附著在小區(qū)樓道，投訴占比最高，為53.5%；其次是居民家門口，占比為20.1%；再次是小區(qū)電梯，占比為15.7%；小區(qū)圍墻占比為8.3%，小區(qū)其他場所僅占2.4%。

（二）時間維度分析

掌握市民對非法小廣告問題的投訴周期規(guī)律，有助于管理部門提前預判、快速響應、積極治理，提升處置效率和市民滿意度。市民投訴非法小廣告問題數據按照月份、季度、是否工作日3個時間維度進行統(tǒng)計分析，如圖4所示。

從圖4（a）月份變化趨勢圖可以看出，2019年7月—2020年6月，市民投訴問題數量較少，每月均在600條以下，其中12月最高，約為600條；2月最低，為73條。2020年7月—2021年6月，市民每月投訴問題數量均高于上一年同期，投訴量最高在12月，高達1602條；最低在2月，為577條。這兩個周期投訴量隨月份的變化規(guī)律大體一致，即7—12月市民投訴數量逐漸增多，1月和2月可能受元旦和春節(jié)假期影響投訴量驟減，3—6月又呈現(xiàn)增長態(tài)勢。

圖4（b）季度變化趨勢圖中，2019年7月—2020年6月和2020年7月—2021年6月，這兩個周期中第四季度市民投訴問題數量均最高，而第一季度最低，與第四季度相比，下降幅度均約為50%。圖4（c）為工作日和休息日的變化趨勢圖，圖中縱坐標換算成日均熱線數量。可以看出，休息日（周六和周日）的熱線數量高于工作日（周一到周五），工作日和休息日的日均熱線數量分別為24條和27條。由此說明，市民在閑余時間投訴量會隨之升高。

（三）空間維度分析

掌握市民投訴非法小廣告問題的空間分布規(guī)律，有助于不同區(qū)域管理部門精準施策，從而提高城市精細化管理水平。本文從不同功能區(qū)和不同環(huán)路2個空間維度對市民投訴非法小廣告問題數據進行統(tǒng)計分析，如圖5、圖6所示。

圖5為2019年7月—2021年6月不同功能區(qū)市民投訴問題數量分布圖和人均問題數量分布圖，不同功能區(qū)按照首都功能核心區(qū)、城市副中心、中心城區(qū)、平原新城、生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)進行劃分。從圖5（a）不同功能區(qū)市民投訴問題數據看，中心城區(qū)投訴問題數量最多，高達8300條左右，遠高于其他功能區(qū)；其次是平原新城，約4800條；再次是首都功能核心區(qū)，約2700條，這三個功能區(qū)的投訴量占到市民投訴總量的87.6%；而生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)和城市副中心投訴量最少，均在1300條以下。考慮到不同功能區(qū)投訴問題數可能與對應功能區(qū)人口數有關，為了消除人口數的影響，以非法小廣告人均問題數為單位，計算出不同功能區(qū)每千人問題數，分布情況見圖5（b）。可以看出，該分布情況與不同功能區(qū)投訴問題數量分布不一致，每千人投訴問題數最多的功能區(qū)是首都功能核心區(qū)，其次是中心城區(qū)，再次是平原新城，而城市副中心和生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)最少，且差距不大。但首都功能核心區(qū)、中心城區(qū)、平原新城3個功能區(qū)在投訴數量和人均投訴數量上均排在前三，高于城市副中心和生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)。

圖6為2019年7月—2021年6月不同環(huán)路市民投訴非法小廣告問題數量分布圖和問題密度分布圖，不同環(huán)路按照二環(huán)以里、二環(huán)至三環(huán)、三環(huán)至四環(huán)、四環(huán)至五環(huán)、五環(huán)至六環(huán)、六環(huán)以外進行劃分。從圖6（a）不同環(huán)路市民投訴問題數據來看，五環(huán)至六環(huán)投訴問題數量最多，高達4954條；其他區(qū)域問題數量差距不大，均在2100～3000條。圖6（b）為不同環(huán)路市民投訴問題密度分布圖，密度是指每平方千米的問題數量，單位為條/km²。可以看出，該分布情況與不同環(huán)路投訴問題數量分布不一致，每平方千米投訴問題數最多的區(qū)域是二環(huán)以里，其次是二環(huán)至三環(huán)，再次是三環(huán)至四環(huán)，這三個區(qū)域的每平方千米投訴問題數遠高于其他區(qū)域。

四、結論與建議

（一）針對非法小廣告問題高發(fā)、市民最為關注的居住小區(qū)內非法小廣告問題。一是相關管理部門應督促物業(yè)服務企業(yè)實時排查小區(qū)內粘貼、噴涂、散發(fā)小廣告的違法行為和及時清除小區(qū)內粘貼、噴涂的小廣告，加強小區(qū)和市民樓的封閉化管理。二是完善小區(qū)便民服務，通過在小區(qū)增設信息發(fā)布設施、創(chuàng)建小區(qū)服務微信群等多種方式，引導便民信息通過正規(guī)渠道發(fā)布，擠壓非法小廣告空間。

（二）針對非法小廣告問題的高發(fā)期。一是充分發(fā)揮“12345”市民服務熱線數據周期規(guī)律的作用，相關管理部門提前預判，并采取預防性措施，避免小廣告的泛濫。二是在小廣告高發(fā)時期加大巡查力度，及時發(fā)現(xiàn)，及時清理，減少市民對非法小廣告問題的投訴率。

（三）針對非法小廣告高發(fā)區(qū)域。一是加強執(zhí)法檢查力度，執(zhí)法部門持續(xù)開展非法小廣告專項行動，及時解決市民訴求。二是強化輿論宣傳，充分利用各類媒體，組織多輪宣傳動員活動，倡導市民共同抵制小廣告的違法行為。

參考文獻

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（責任編輯：陳希文）