研究发现，赢得2018年中期选举的民主党人在推特上比共和党人更负面
它首先是一个咒语推广米歇尔·奥巴马2016年的演讲，并得到了回应一次又一次民主党政客们发誓要谴责他们认为共和党同僚支持的负面言论。
她说:“他们走低，我们走高。”
根据美国东北大学的一项新研究，仅仅两年后，这一信息似乎并不奏效。raybet雷竞技雷竞技app最新版
教授新闻学的阿莱斯祖·巴贾克(Aleszu Bajak)和新闻学硕士弗洛里斯·吴(Floris Wu)分析了在2018年中期选举之前竞选参议员的政客们发布的数十万条推文中的语言。
他们发现赢得选举的民主党人倾向于在Twitter上使用更多负面语言。在某些情况下，共和党人的情况正好相反。Bajak和Wu发现，在Twitter上使用更积极语言的共和党人往往会赢得竞选。
Bajak说:“在Twitter的数据中，我们发现了与‘他们走低，我们走高’这句话完全相反的情况。媒体创新而且媒体宣传新闻学院的研究生课程。“我们发现，赢得选举的民主党人在推特上更消极。”
Bajak和Wu收集了2018年11月6日中期选举前几个月的12.4万多条推文，这些推文来自68名竞选参议院席位的经过核实的民主党人、共和党人和独立人士。
Bajak和Wu通过一个机器学习程序过滤推文，该程序在文本中搜索得分为负或正的单词，并得出推文整体的平均分。他们用这个分数来确定一条推文本身是消极的还是积极的．
Hannah Moore/东北大学的数据可视化。raybet雷竞技雷竞技app最新版
宾夕法尼亚州民主党参议员鲍勃·凯西(Bob Casey)是发表负面推文最多的政客之一。
10月3日，为了回应国会关于布雷特·卡瓦诺被任命为最高法院法官的听证会，凯西在推特上，“特朗普总统对福特博士的嘲讽令人不快。福特医生勇敢地站出来讲述了自己被性侵的经历。她值得被倾听和尊重，而不是被嘲笑。”
然而，这个过程可能会导致假阳性和假阴性，所以Bajak和Wu梳理了结果，以解决任何被错误标记的推文。
Bajak说:“电脑不擅长推断讽刺或任何语气。”“像‘fire up’这样的短语通常会得到负面评价，但实际上它是一个积极的词。”
例如，蒙大拿州民主党参议员乔恩·泰斯特(Jon Tester)在推特上写道:“米苏拉被点燃了!#mtpol #mtsen”作为集会照片的标题。这条推文一开始被归类为负面。
由于假阴性的可能性，Bajak和Wu使用了第三种技术来验证他们的结果。他们通过第二个程序输入推文，这个程序经过训练，可以在给定的上下文中评估一个词。吴说，使用这种技术，他们能够验证给定帖子中语言的整体情绪。
Bajak和Wu发现，经常在推特上发布含有负面语言的民主党人在选举中表现更好，而共和党人则相反。具体来说，在他们分析的33名民主党参议员候选人中，有19人的推文比其他候选人更负面。在这19名候选人中，有15人最终赢得了选举。
在所有竞选候选人中，加利福尼亚州参议员黛安·范斯坦(Dianne Feinstein)、新泽西州参议员罗伯特·梅嫩德斯(Robert Menendez)和宾夕法尼亚州参议员凯西(Casey)发表的负面推文最多。这三人都是民主党人，而且都赢得了选举。
11月2日，就在大选前几天，Feinstein推，总统正在煽动人们对移民寻求庇护以获得廉价政治加分的恐惧。这些家庭正在逃离暴力，寻求更好的生活。他们不是一个紧迫的国家安全威胁。”
与之相反的是内布拉斯加州参议员费舍尔(Deb Fischer)和犹他州参议员罗姆尼(Mitt Romney)，这两位共和党人都赢得了竞选，也是发表正面推文最多的候选人之一。
10月31日，费舍尔在大选结束前最后一次发推文，她写，“很高兴和@RepDonBacon在奥马哈访问@CLAAS_America。我们参观了这个令人印象深刻的设施，并就制造业、#农业、减税和#宽带进行了圆桌讨论。# OnTheRoadinNE”。
Bajak和Wu强调，从他们的数据来看，不可能说这15名民主党人获胜是因为他们更消极，也不可能说共和党人赢得席位是因为他们更积极。
2019年2月22日，新闻专业硕士生Floris Wu在拍摄肖像照。吴收集了2018年参议院候选人推特上消极或积极的数据。她发现，比其他人更经常采取消极态度的民主党人通常会赢得选举。摄影:Matthew Modoono/东北大学raybet雷竞技雷竞技app最新版
Bajak说:“但在Twitter上看到这种相关性是非常有趣的。”
吴在加入东北大学的新闻项目之前学习的是物理学和数据科学，她说她经常在Twitter上查看有趣的趋势，稍加努力，这些趋势就可能成为一个故事。
在这种情况下，她正在研究2018年中期选举的推文。她说，她和巴贾克对“人们谈论选举的方式”很感兴趣。
吴说:“我觉得看看一位候选人在推特上的正面评论数和他在本州的得票数的比较会很有趣。”
她和Bajak正在考虑如何在2020年大选期间使用相同的分析工具来分析发布的推文，而不是像在这项研究中那样追溯。
Bajak说:“如果能创造出某种实时工具就太好了。”
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最后更新于2020年12月16日