Social media has been a paramount arena for election campaigns for political actors. While many studies have been paying attention to the political campaigns related to partisanship, politicians also can conduct different campaigns according to their chances of winning. Leading candidates, for example, do not behave the same as fringe candidates in their elections, and vice versa. We, however, know little about this difference in social media political campaign strategies according to their odds in elections. We tackle this problem by analyzing candidates' tweets in terms of users, topics, and sentiment of replies. Our study finds that, as their chances of winning increase, candidates narrow the targets they communicate with, from people in general to the electrical districts and specific persons (verified accounts or accounts with many followers). Our study brings new insights into the candidates' campaign strategies through the analysis based on the novel perspective of the candidate's electoral situation.


翻译:社会媒体已成为政治行为者竞选活动的重要舞台。尽管许多研究关注与党派倾向相关的政治竞选,但政治家也可能根据其获胜几率采取不同的竞选策略。例如,领先候选人的竞选行为与边缘候选人不同,反之亦然。然而,我们对这种基于选举胜率差异的社会媒体政治竞选策略知之甚少。本研究通过分析候选人的推文内容(涉及用户、话题及回复情感)来探讨这一问题。研究发现,随着候选人获胜几率的提高,其沟通对象范围逐渐缩小——从普通公众聚焦至选区居民及特定个体(如认证账户或高关注度账户)。本研究通过基于候选人选举处境这一新颖视角的分析,为候选人竞选策略提供了新的见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

社交媒体(Social Media)是一种给与用户极大参与空间的新型在线媒体,博客、维基、播客、论坛、社交网络、内容社区是具体的实例。
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
VIP会员
最新内容
刚刚!Jev中文教程项目发布了
专知会员服务
0+阅读 · 10月4日
《人工智能赋能的适应性多功能电磁战》
专知会员服务
12+阅读 · 9月29日
俄乌战场实验室:全面战争如何重塑现代作战
专知会员服务
8+阅读 · 9月29日
2026年美空军协会会议上的无人机系统趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月28日
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
17+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
11+阅读 · 9月23日
相关VIP内容
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员