美国政治人物版 COVID-19 话语探索
计算与语言
2025-05-12 v1
摘要
新冠肺炎疫情无疑影响了全球政治局面，疫情引入的新术语和公众意见进一步加剧了党派立场的两极化。我们收集了来自美国主要政治人物（民主党人和共和党人）的推文，探讨了两党在应对危机、态度和处理方式上的差异。采用 单词袋、双词组和 TF-IDF 模型，用于识别和分析每个党派的关键词、主题和总体情感。结果表明，民主党人更关注疫情导致的死亡人数，提供更多医疗预防措施和公众建议；而共和党人更关注政治责任，如通过媒体更新公众并密切关注病毒的进展。我们提出了一种系统方法，基于其与 COVID-19 相关的术语，使用不同语言模型和分类算法预测并区分推文的政治立场（左倾或右倾）。
引用
@article{arxiv.2505.05687,
title = {Exploration of COVID-19 Discourse on Twitter: American Politician Edition},
author = {Cindy Kim and Daniela Puchall and Jiangyi Liang and Jiwon Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.05687},
year = {2025}
}