美国大选Facebook舆情分析——基于R
数据获取
用R包“Rfacebook”爬取了2015年5月1日到2016年5月31日的候选人Facebook官方主页的内容,获得了这段时间内所有的帖子和相应的评论(特朗普大约140万评论而克林顿大约120万评论)。然后用R的文本挖掘包和文本数据定量分析方法,基于LIWC的词条目录对每个评论(不含非英文内容)单独解析它的情绪和心理结构。最后,我们汇总成为日度数据进行分析。
情绪氛围
特朗普评论区相较克林顿表现得更为积极:数据显示特朗普的积极评论占比69.46%,消极评论占比30.46%;克林顿的积极评论占比65.94%,消极评论占比33.94%。而第二张图显示特朗普评论区的情绪分化现象更为显著:这里用百分比的变异系数来表示情绪分化程度,特朗普评论的百分比变异系数是122.23,而克林顿的是115.31,这确实很容易理解,特朗普自竞选以来发表了种种言论,要么引来狂热的追捧,要么被人诟病为疯子。
乐观程度
克林顿的拥护者相较而言对竞选前景表现得更为乐观(克林顿31.13%而特朗普是29.57%),并但是可以发现特朗普的评论区有一种向上的积极发展趋势。同样,特朗普评论区的乐观程度分化也更为显著,拥有130.12的变异系数,而克林顿只有126.11。
拥护者群体的包容度
第四张图显示了评论区中,拥护者相互包容的的程度。比如说如果评论中更多的“我们”出现,则拥护者内部是更加包容和团结的;如果评论中更多的“我”出现,则拥护者内部是更加独立的。结果显示双方表达方式有很大不同,特朗普的拥护者表述的方式更加独立(36.12%),而克林顿的拥护者相对包容(30.38%),这可能意味着克林顿的拥护者能够更好地凝聚力量支持他们的选择。
七月底民调结果显示克林顿的支持率首次被特朗普反超,但是紧接着由于特朗普的不当言论,克林顿重获优势,但无论下一任世界领袖的归属如何,最终决定这一结果的,还是数据。
文: Daniel Boller
时间:2018-10-09 23:11 来源: 转发量:次
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