P****R
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P****R
发帖数: 22479 | 2 大数据舆情挖掘，看图说话。
先看近一个月来在社会媒体上的希拉里和川普的品牌形象对比图： |
P****R
发帖数: 22479 | 3 看点三：
1 川普的 buzz 大过 希拉里一倍多，川普是话题中心（圈的大小表明热议度）
2. 普罗对川普比对希拉里，情绪更趋激烈：表现在 Y 轴的 passion intensity 上
3. 两人总体都不讨人喜欢，川普更加让人厌恶，表现在 x 轴上的 Net Sentiment（也
就是褒贬对比的度量）。两人都在冰点之下，社会媒体的形象不佳。 |
P****R
发帖数: 22479 | 4 如果我们要自动调查过去一个月时间的趋向和形象消长，可以考虑把数据分割为两段或
三段来看此消彼长，先一分为二来看图： |
P****R
发帖数: 22479 | 5 看到了吧，过去一个月，随着总统大选辩论和丑闻的揭示和宣传，川普的媒体形象显著
恶化，表现在舆情圈圈从右（x轴上的右是评价度高 love like，左边是评价度低 hate
dislike）向左的位移。本来评价度clearly比希拉里要好，终于比希拉里差了。同时
，希拉里的社会媒体形象有所改善，圈圈在从左向右位移。两个人始终都是冰点以下，
吐槽多于赞美，但是就在一个月前，还是喜妈更不受待见：不是民众更喜欢老川，而是
普罗更厌恶喜妈。
这个品牌对比图示表达了四维信息：
1. net sentiment 评价度 x 轴
2. passion intensity 舆情烈度 y 轴
3. buzz 圈圈的大小，是热议度
4. 一分为二的两个圈是时间的粗线条切割的维度
在二维的图纸上，要表达四维的信息，的确不是很容易。 |
P****R
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P****R
发帖数: 22479 | 7 三个圈，浓度的深浅表达的是时间的远近。当短短的一个月的时间，被一分为三的时候
，我们看到了什么趋向呢？请注意颜色的深浅，对应的是时间的远近。我们看到，喜妈
的三个圈圈是左下角到右上（还是visualization设计不到家，不同品牌应该用不同的
颜色区分才好）。原来喜妈的评价是先好，后坏，最后回到中间。而老川在同一个时间
点，是先中，后略好，最后跌入深渊。
以上是利用我们自创的品牌对比图（有美国专利的）来看候选人的形象消长。 |
P****R
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P****R
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P****R
发帖数: 22479 | 10 的确是大数据了，一个月的随机的社会媒体数据样本里面，两人的 mentions 就有近两
亿，眼球数共计高达3万6千亿。川普占7成，喜妈才三成。川普跟冰冰类似，都是话题
之王。
总体社会评价，川普零下20%，喜妈零下18%。 |
l********7
发帖数: 2974 | 11 这种分析负面情绪的结论大致是合理的，但是有两个关键的问题：
1、对比Trump和Hillary的负面情绪，Trump的确跌入过深渊（几乎整个10月份），而10
月底以来两者的差距急剧缩小，现在基本接近 - 这是我的文本语意模型分析结果（基
于“整个”internet搜索大数据）
2、更关键的问题是，你给出的这个分析是仅仅基于单一面的模型分析，忽略了最重要
的大图景，具体是什么，等大选结果出来再解释（如果我还有兴趣的话，呵呵）
【在 P****R 的大作中提到】
: 的确是大数据了，一个月的随机的社会媒体数据样本里面，两人的 mentions 就有近两
: 亿，眼球数共计高达3万6千亿。川普占7成，喜妈才三成。川普跟冰冰类似，都是话题
: 之王。
: 总体社会评价，川普零下20%，喜妈零下18%。
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P****R
发帖数: 22479 | 12 我还是相信常规的小样本（1000人）的统计。
大数据是时髦，借了互联网的大规模使用者的优势。
结果同小样本的数据结果相差无几。
10
【在 l********7 的大作中提到】
: 这种分析负面情绪的结论大致是合理的，但是有两个关键的问题：
: 1、对比Trump和Hillary的负面情绪，Trump的确跌入过深渊（几乎整个10月份），而10
: 月底以来两者的差距急剧缩小，现在基本接近 - 这是我的文本语意模型分析结果（基
: 于“整个”internet搜索大数据）
: 2、更关键的问题是，你给出的这个分析是仅仅基于单一面的模型分析，忽略了最重要
: 的大图景，具体是什么，等大选结果出来再解释（如果我还有兴趣的话，呵呵）
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l********7
发帖数: 2974 | 13 不是大小样本的问题，是建模的问题。
【在 P****R 的大作中提到】
: 我还是相信常规的小样本（1000人）的统计。
: 大数据是时髦，借了互联网的大规模使用者的优势。
: 结果同小样本的数据结果相差无几。
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q***0
发帖数: 225 | 14 你可以注意一下survey monkey 的 online poll，4万多的样本。可能没有电话民调随
机，但这家在不断改进，样本大还是优势很大的。这个poll准确的预测了 Brexit
【在 P****R 的大作中提到】
: 我还是相信常规的小样本（1000人）的统计。
: 大数据是时髦，借了互联网的大规模使用者的优势。
: 结果同小样本的数据结果相差无几。
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