Využití AI pro sentimentovou analýzu jako nástroj hodnocení spokojenosti občanů s veřejnými službami v Podbořanech

DA 17849
Janoušková, Monika, 2002-
Využití AI pro sentimentovou analýzu jako nástroj hodnocení spokojenosti občanů s veřejnými službami v Podbořanech / Monika Fialová. -- 2026. -- 89 listů : barevné ilustrace, grafy. -- Vedoucí práce Libor Měsíček. -- Oponent Jan Macháč. -- Abstrakt: S rostoucím využitím digitálních nástrojů ve veřejné správě roste potřeba efektivních metod pro hodnocení spokojenosti občanů. Sentimentová analýza představuje moderní přístup k identifikaci silných i problematických oblastí veřejných služeb na základě textových dat. Dosavadní studie potvrzují její potenciál, avšak menší pozornost byla věnována kombinaci metod v kontextu menších měst. Cílem práce bylo navrhnout a pilotně ověřit metodiku využití sentimentové analýzy pro hodnocení a zefektivnění veřejných služeb v Podbořanech. Práce propojila analýzu online recenzí s dotazníkovým šetřením a využila nástroje umělé inteligence a statistické metody k identifikaci hlavních oblastí spokojenosti a nespokojenosti. V rámci analýzy byly porovnány jazykové modely dostupné prostřednictvím nástrojů ChatGPT a Claude, přičemž jako nejvhodnější byl na základě vyšší shody s ruční anotací (Cohenovo k) zvolen model Claude. Byla analyzována primární i sekundární data z online prostředí a z dotazníkového šetření. Součástí analýzy bylo také posouzení vztahu mezi výsledky sentimentové analýzy a výstupy dotazníků pomocí Spearmanova korelačního koeficientu, přičemž byla zjištěna statisticky významná pozitivní korelace mezi těmito přístupy. Výsledky ukazují, že obyvatelé města Podbořany hodnotí kvalitu života převážně pozitivně až neutrálně. Mezi silné stránky města patří oblast školství a vzdělávání a kulturní a volnočasové služby. Naopak mezi problematické oblasti patří zdravotní péče, parkování a vnímání prostředí z hlediska bezpečnosti. Pro identifikované problematické oblasti byla navržena konkrétní doporučení včetně odhadu investiční náročnosti. Výstupem práce je rovněž návrh metodického postupu využití umělé inteligence pro analýzu sentimentu z online dostupných zdrojů.. -- Abstrakt: With the growing use of digital tools in public administration, there is an increasing need for effective methods to assess citizen satisfaction. Sentiment analysis offers a modern approach to identifying both problematic and strong aspects of public services based on textual data. Previous studies have demonstrated its potential; however, less attention has been paid to combined methodological approaches in the context of smaller towns. The aim of this thesis was to design and pilot-test a methodology for using sentiment analysis to evaluate and improve public services in the town of Podbořany. The research integrates the analysis of online reviews with questionnaire survey data and applies artificial intelligence tools and statistical methods to identify the main areas of satisfaction and dissatisfaction. Within the analysis, language models available through the tools ChatGPT and Claude were compared, and based on higher agreement with manual annotation (Cohen's k), the Claude model was selected as the most suitable. Both primary and secondary data from online sources and questionnaire surveys were analyzed. The analysis also included an assessment of the relationship between the results of the sentiment analysis and the questionnaire findings using Spearman's correlation coefficient, revealing a statistically significant positive correlation between the two approaches. The results show that residents of Podbořany perceive the quality of life as predominantly positive to neutral. The main strengths of the town include education and schooling, as well as cultural and leisure services, while the main problematic areas include healthcare, parking, and the perception of the environment in terms of safety. For these areas, specific recommendations were proposed, including estimated investment requirements. The thesis also results in a proposed methodological procedure for the use of artificial intelligence in sentiment analysis of publicly available online data.
Měsíček, Libor, jr.. Macháč, Jan. Univerzita J.E. Purkyně v Ústí nad Labem. Katedra ekonomie a managementu
veřejné služby. Podbořany (Česko). sentimentová analýza. veřejné služby. umělá inteligence. spokojenost obyvatel. Sentiment analysis. public services. artificial intelligence. citizen satisfaction. diplomové práce
351. (437.315). (437.15). (043)378.2