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希拉里与特朗普的“标签”决定幸福指数比希拉里要略微高

更新时间:2023-11-12 14:22:22作者:佚名

前段时间,德国大选吸引了来自全球的眼神,最终特朗普博得大选,成功入主白宫。但是鲜为人知的是,在现今的英国大选当中,大数据技术在其中饰演了十分重要的角色,好多候选人都按照大数据剖析技术来制订自己的精选计划和精选策略。

依据日本媒体此前报导称,早在英国大选刚才开始的时侯,诸多候选人的多方面数据就早已被统计和剖析美国大选地图,但是在日本的多家媒体网站上公布下来。

这种数据当中,比较受关注的是候选人自己在脸书上所发布的文章,尤其是对于候选人这种文章的文章质量以及文章的幸福感指数等等,都成为了大数据剖析的关注焦点。在这一点上,特朗普的平均幸福指数比希拉里要略微高一些,具体数值是5.79比5.70。

好多专家表示,在大数据剖析以后,上述的候选人脸书文章幸福指数其实并不能否对大选的最终结果起到直接决定意义,而且也才能在间接方面为特朗普的最终落败起到了润滑和推进作用。

在英国大选当中,大数据技术来通过对海量的候选人数据搜集和剖析,分别给每一个候选人贴上了“标签”美国大选地图,正是这种标签决定了幸福指数等相关数据的分值高低。在希拉里与特朗普的“标签”对比中,通过对词句的颜色按照爱情状态区分开来,越趋近于红色代表越快乐,越接近白色则代表越感伤,而这种成语的大小由加权平均tf-idf值决定。这么一来,依据不同候选人的大数据进行剖析得出的一些结果,确实才能给大众选民们提供一些投票的建议。

在候选人的“标签”方面,希拉里所具备的词汇基本上以经验、才能、女性、世界、调查、谎言等为主;而特朗普的标签词汇则基本都是些前进、胜利、羞辱、攻击、危险等一类词汇。

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在通过数据剖析将数据进行搜集和剖析以后,针对不同候选人所得出的词汇,日本的一些大数据技术网站都会将这种词汇进行转移,并制做成参照分布的示意图,同时会把不同候选人的参照分布进行相像度对比。通过对比,希拉里的词汇转移图与参照分布比较相像,达到了5.76比5.77,负面词汇包括电子电邮调查及“监狱”,“犯罪”,“囚犯”,“丑闻”等。

“票据”是以负面方式呈现的词汇(被理解为支付票据),并且在希拉里这儿则是指比尔·希拉里。正面词汇主要有“她”,“女性”,“感谢”,“健康”,而负面词汇“憎恨”,“悲伤”,“失败者”,“诈骗”,“种族主义”较少被提到。

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而拥有最高幸福指数的特朗普,其正面词汇有伟大、爱、美国、更好等等。显而易见,这种词汇都与他的竞选标语等内容相关。他的负面词汇包括厌恶、种族主义、失败者、禁止等等,这也从另一方面反应了他的反对者对他所持的观点和想法。

数据团队起到关键作用

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传闻希拉里有一支堪称硅谷公司的大数据团队,50名专业的程序员和开发者,大部份都是以前供职于、、等小型的科技公司的高层人士。在她们的帮助下,假如想要想借助更多技术手段来帮助希拉里赢取更多选票和资金,简直是轻而易举的事情。

例如,民主党对于竞选页面进行细微的调整,就可以让捐款人存储信用卡信息。这些手段常用于电商公司将窗口用户变为付费用户的手段上,但如今在政治上同样适用,好多民众在不知不觉中便早已成为了希拉里“忠实”的支持者。

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除此之外,这种大数据团队还能否处理一些突发的技术问题。例如,2015年,联邦竞选委员会报告竞选筹资截至日当日,外部邮箱系统忽然崩溃。其实当时场面一片混乱,并且希拉里的竞选团队竟在4个多小时内搭建了一个临时邮箱系统,致使殃及顺利解决。

这样看来,特朗普虽然只有这样一个装备,实则不然,特朗普背后的数据团队对于他商人出身的身分进行了量身构建,为这样一位本该有着金钱光环的人塑造了一副议员的钢筋铁甲,致使他的辩论能力突飞猛进。

编辑的话

大数据时代的到来,早已让我们看见了不单单是在个人生活方面,甚至是在极其重要的印度大选当中也都在借助大数据剖析技术,可见随着每日数据量的激增,数据的价值渐渐被发觉和挖掘下来,对于企业用户来说同样也是这么,我们也可以注意到现今早已有越来越多的企业用户也在借助大数据技术参与到企业的业务推动、战略制订以及日常管理等众多方面,相信大数据时代带给我们的将会是众多方面全新的改变。

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