社区参与循环：创建用于城市服务共同生产的人工智能流程智能

社区对社区问题有第一手了解。本研究的目标是通过提出“人工智能流程智能”概念来提高社会技术问题解决的效率，该概念基于社会技术决策理论。技术挑战在于协调311内部和外部分类之间的沟通。因此，我们在堪萨斯城311系统的数据上训练了深度学习模型：（1）可预测311内部服务类别和处理该问题的城市部门的基于BERT的分类模型；（2）可归纳总结居民投诉并将主题映射到311内部服务类别的Balanced LDA+BERT聚类（BLBC）模型；（3）可预测响应和完成时间的回归时间序列模型。我们的案例研究表明，这些模型可提供往返沟通、城市服务和社区规划所需的信息。未来研究应探索聊天机器人等界面设计，并开展更多关于人工智能辅助311系统接受度和传播的研究。