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基于政治支持者网络的选举预测模型研究与应用-张华平-1.pdf

上传人: li 编号:30060 2021-02-08 32页 3.05MB

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本文主要研究了基于政治支持者网络的选举预测模型,并应用于巴基斯坦的选举预测。作者通过分析推特上的数据,运用社会网络分析和语义分析方法,预测了政治领导人的支持者网络。研究发现,不同国家、不同语言、不同行为和观点的人们在不同的平台上对某一主题的讨论存在差异。同时,同一类型的信息通常会推荐给与他们有特定联系的群体,这可能导致他们的观点变得浅薄和偏见。 文章中提到的关键数据包括:巴基斯坦选举中,伊姆兰·汗(Imran Khan)、比拉瓦尔·布托(Bilawal Bhutto)和玛丽亚姆·纳瓦兹(Maryam Nawaz)的支持者社区,以及不同平台上用户的行为模式。此外,作者还提到了美国大选的预测,实验结果显示特朗普将赢得选举。 总结来说,本文通过分析政治支持者网络,揭示了不同群体对某一主题的反应差异,并预测了选举结果。这一研究为理解社交媒体上的政治行为和预测选举结果提供了有价值的见解。
"大数据如何预测政治选举结果?" "社交媒体操纵对选举预测的影响有哪些?" "不同文化背景下的选民行为在选举预测中如何体现?"
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