随着互联网技术的发展以及民主意识的不断增强,我国公众网络参与的热情不断提升,政府与公众互动的渠道也从“线下”延伸到“线上”。公众越来越多地通过政务微博、政务微信、政府门户网站以及政务论坛等渠道参与政治过程,政府也能够从公众的留言或者来信中了解公众的诉求、建议以及意见等信息。信息交流平台的丰富为政民互动提供了多样化的沟通渠道,促使政务相关的文本信息急速增长,形成了巨大的政务文本信息数据来源,如何分析和利用这些政务大数据成为当下公共管理研究的一大热点。并且,随着网络政民互动的盛行,面对大量的网络问政信息,政府如何及时、有效地回应公众的诉求和意见成为当下网络政民互动的重要问题。市长信箱作为重要的政民互动平台,其存储的公众来信和政府回信的数据是重要的政民互动一手数据,对其分析和挖掘能够很好地理解政民互动过程中,公众来信所体现关注的话题和其情感倾向,也能够深刻地理解政府的回应行为。本文选取北京市的市长信箱为研究对象,利用python网络爬虫技术获取其2005年5月13日至2020年8月27日的公众来信和政府回信的数据作为研究样本。本文在梳理政府回应、政民互动以及政务大数据研究现状的基础上,基于委托代理理论、情绪传染理论和政治沟通理论确定了本文的研究方向和研究方法。大数据文本分析方法作为时下热门的研究方法,由于其能够处理大量的、非结构化的文本数据被研究者们所青睐,本文将其引入公共管理领域以分析北京市的市长信箱中的公众来信和政府回信。针对研究样本数据,进行数据清洗整理工作后,构建LDA主题模型提取公众来信的主题词,并分析北京市市长信箱在15年间,公众来信主题的变化情况;采用基于情感词典的情感分析法挖掘北京市公众来信的情感态度,以及公众在不同的主题下的情感态度演化。最后,本文通过分析不同主题和不同情感下的时效性和针对性研究政府回应的差异性。本文在委托代理理论、情绪传染理论和政治沟通理论的基础上提出了四个研究假设,并在在公众来信的主题挖掘和情感挖掘的基础上,通过分析政府回应的时效性和针对性验证四个研究假设,首先对公众来信-政府回信的时间差来检验政府回应的时效性,再利用皮尔逊相关系数分析政府回应的针对性,以验证面对不同主题和情感的公众来信,地方政府回应的差异性。