近年来,由于新媒体的快速发展,微博、微信、网易等已成为广为人知的社交媒体平台。人们能在社交媒体平台上“共享数据”,而微博由其开放性和较强的互动性,已成为人们交流的重要渠道和载体。政务微博,则是政府机构和官员为了公共事务而开设的微博,是用于倾听民意、服务大众的官方互动平台。政务微博的成立,一方面改变了媒体的生态环境,改变了公民的说话方式,由于没有相应法律法规的限制,公民可以通过微博畅所欲言,政府可以将其作为了解民情的重要渠道,另一方面,政务微博可以将分散的信息整合,政府可以利用微博为公众设置议题,引发民众探讨,还可以汇集民智从而协助政府办案,利于政府对一些突发事件的处理。然而由于微博可以在短期内大量发送信息,容易导致短时间内大量数据的堆积,并且这些数据信息参差不齐,为了精准的提取有效信息,本文引入了LDA主题模型,主题模型的使用可以在大批量的数据中快速找到相关信息,同时,本文引入了组织学习理论研究在政务微博中两种循环学习理论的运用以及怎样更好的提供公共服务质量,其中,基于单循环组织学习理论的政务微博信息流传递是单向的,公民被动的接收政府发出的信息,政府主导整个交流过程,公民可以部分参与政务服务及公共政策制定,但决策仍是由政府作出的;而在基于双循环组织学习理论的政务微博中,信息传递是双向的,政府和公民都可以成为互动的主体。通过分析两种组织学习理论的本质特征以及“平安武汉”中这两种理论的应用,得出在“平安武汉”中基于两种组织学习理论的政务微博都是存在的,虽然大部分都是基于单循环组织学习理论的政务微博,但是随着信息时代的发展,基于双循环组织学习理论的政务微博将会成为主导,并极大的提高以公民为中心的公共服务质量。