本文围绕环境大数据平台的公众需求进行了深入的分析，通过应用Kano模型作为理论基础来指导分析过程，目的是为了更好地理解公众在环境治理中的角色，并提出优化环境大数据平台服务功能的建议。
Kano模型是由日本学者狩野纪昭于1984年提出的，它基于双因素理论，主要用于分析产品功能与用户满意度之间的关系。在Kano模型中，产品的功能属性被划分为五个层级：必备型需求、期望型需求、魅力型需求、无差异型需求和反向型需求。必备型需求是指产品必须具备的特性，不具备会导致用户极不满足；期望型需求是与用户满意度成线性关系的特性，用户满意度会随其满足程度的增加而提高；魅力型需求指产品额外的、惊喜的特性，其满足能显著提高用户满意度；无差异型需求对用户满意度影响不大；反向型需求则指不应该存在、存在会降低用户满意度的特性。
在进行公众需求分析时，作者设计了问卷调查，采用Kano模型的问题设置方法，通过正反两个方向的问题让被调查者对每个产品功能进行评价。问卷的形式通常是两个问题构成一组，一个是正向问题，询问在提供某项功能的情况下用户是否喜欢；另一个是反向问题，询问在不提供某项功能的情况下用户是否能接受。根据问卷调查的结果，可以将产品功能需求属性归类为五个层级。
用户满意度指数分析法是Kano模型的一个补充，用于在无法明确区分用户需求类型时，通过统计公式计算每项产品功能属性的用户满意度系数和不满意度系数。满意度系数（Si）和不满意度系数（Di）分别代表了产品提供某项功能或服务时用户满意度上升和下降的比率。通过这些数据，可以进一步了解用户对不同功能属性的期望和反应。
在实际应用中，环境大数据平台的服务对象主要是政府、企业和科研机构，它们提供云计算与大数据服务、智能化解决方案，以及支持环境科学研究。然而，由于缺少面向公众的参与渠道，公众很难从中获取所需信息。非营利组织构建的环境数据平台虽然旨在促进公众参与，但由于功能设计单一和知名度不高，公众参与程度较低。因此，本文强调了从公众需求角度出发，分析和优化环境大数据平台服务功能的重要性。
文章通过Kano模型对公众需求的调查和分析，提出了对环境大数据平台服务功能优化的建议。例如，通过识别和排除无差异型产品功能需求，保留和强化公众重视的必备属性、期望属性和魅力属性，从而提升公众的参与度和满意度。这些优化建议包括对平台界面的改进、数据内容的丰富、用户交互性的增强等方面。最终，这些建议有助于实现公众更好地参与环境治理，并推动环境大数据平台的持续发展。
Kano模型是理解并满足用户需求的一个有力工具，尤其在大数据技术的应用中。环境大数据平台是连接政府、企业和公众的桥梁，通过提高公众参与度，可以更有效地促进环境治理。对公众需求的深入分析不仅有利于改善平台的功能，也有利于增强公众的环境保护意识和参与环境治理的积极性。
