本研究采用Telegram平台公开收集的用户反馈数据，包括文字评论、举报内容、客服对话记录等。数据经过多轮预处理，去除重复和无效信息，利用自然语言处理（NLP）技术进行关键词提取、情感分析和主题建模。此外，结合统计分析方法，评估不同类别投诉的频率、时段变化及地区差异。
在数据隐私方面，遵守相关法律法规，确保用户信息的安全和匿名处理。同时，结合机器学习模型提升数据分析的准确性与效率，确保结论的科学性和可靠性。
用户投诉的主要类别
通过数据分析发现，用户投诉主要集中在以下几个方面：
消息传递问题：包括消息延迟、未送达、内容丢失等，严重影响用户的沟通体验。
账号安全与封禁：用户反映账号被误 telegram 数字数据 封或封禁后无法解封，涉及账号安全和隐私保护的争议。
内容管理和内容审查：骚扰信息、虚假信息泛滥，影响平台的安全和用户体验。
软件稳定性：应用崩溃、界面卡顿、功能缺失等技术问题。
广告和内容推送：部分用户反感广告推送频繁、内容不相关。
这些分类不仅帮助开发团队明确改进方向，也为用户提供了反馈渠道的优化建议。
用户反馈的内容分析
用户反馈中，正面评价多集中在隐私保护、界面简洁、操作便捷等方面。尤其在信息安全和隐私保护方面，用户普遍表达了高度的认可。负面反馈则更多涉及软件稳定性、功能完善性不足，以及部分地区内容审查不合理等问题。
情感分析显示，绝大部分反馈带有积极情绪，但负面评论的比例仍不容忽视。深入挖掘负面反馈内容，可以帮助团队优先解决用户最关心的问题，提高整体满意度。