【社煤挖掘:大数据告诉我们,希拉里选情告急】

这是最近最近一周的对比图:

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的确显得不妙,川大叔领先了。是不是因为FBI重启调查造成的结果?
这是过去24小时的图:

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这是一个月的涨跌对比:

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至此局势基本清晰了:希拉里的确选情告急。MD 这大选真是瞬息万变啊,不久前还是喜妈领先或胶着,如今川大叔居然翻身了,选情的变化无常真是让人惊心动魄。

这是last week:

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这一周喜婆,很被动很不利。过去24小时 一直在零下20上下,而老川在零上10左右,有30点的差距 NND:

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看看更大的背景,过去三个月的选情对比:

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原来是, 喜大妈好容易领先了,此前一直落后,直到九月底。九月底到十月中是喜妈的极盛期,是川普的麻烦期。

至于热议度,从来都没有变过,总是川普压倒:

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眼球数也是一样:

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一年来的狂热度(passion intensity)基本上也是川普领先,但喜婆也有不有不少强烈粉她或恨她的,所以曲线有交叉:

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这个 passion intensity 与所谓 engagement 应该有强烈的正相关,因为你痴迷或痛恨一个 candidate 你就愿意尽一切所能去投入、鼓噪、撕逼。

最好是赶快把川大叔的最新丑闻抖出来。这家伙那么多年,难道就留不下比电话录音更猛、更铁的丑闻证据。常识告诉我们肯定有 skeleton in the closet,可是这家伙太狡猾,可能一辈子做商人太过精明,连染有液体的内裤也不曾留下过?是时候从 closet 拿出来了。反正这次大选已经 low 得不能再 low 了,索性 low 到底。不过如果要是有,不会等到今天,大选只剩下一周、先期投票已经开始。

这么看来,作为 data scientist,我不敢不尊重 data 一厢情愿宣传喜妈的赢面大了。赶巧我一周前调查的那个月是克林顿选情的黄金月,结果令人鼓舞。

我们的大数据平台有 27 种 filters,用我们的大数据工具可以对数据做不同的组合切割,要是在会玩的分析师手中,可以做出很漂亮的各种角度的分析报告和图表出来。地理、时间只是其中两项。

电邮门是摧毁性的。FBI 选在大选前一周重启,这个简直是不可思议。比川普的录音曝光的时间点厉害。那家印度所谓AI公司押宝可能押对了,虽然对于数据的分析能力和角度,远不如我们的平台的丰富灵活。他们基本只有一个 engagement 的度量,连最起码的 sentiment classification 都没有,更不用说 social media deep sentiments 了。无论怎么说,希拉里最近选情告急是显然的。至于这种告急多大程度上影响真正的选票,还需要研究。

朋友提醒所谓社会媒体,其实是 pull 和 push 两种信息的交融,其来源也包含了不少news等,这些自上而下的贴子反映的是两党宣传部门的调子,高音量,影响也大,但并非真正的普罗网虫自下而上的好恶和呼声,最好是尽可能剔除前者才能看清真正的民意。下面的一个月走势对比图,我们只留下 twitter,FB,blog 和 microblog 四种社会媒体,剔除了 news 和其他的社会媒体:

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下面是推特 only,大同小异:

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对比一下所有的社会媒体,包括 news 网站,似乎对于这次大选,pull 和 push的确是混杂的,而且并没有大的冲突和鸿沟:

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希拉里为什么选情告急?看看近一个月的希拉里云图,开始红多绿少了:

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对比一下川普的云图,是红绿相当,趋向是绿有变多的趋势,尤其是第二张情绪(emotion)性云图:

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再看看近一周的云图对比, 舆论和选情的确在发生微妙的变化。这是川普最近一周的sentiment 云图:

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对比喜婆婆的一周云图:

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下面是网民的针对希拉里来的正负行为表述的云图:

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not vote 希拉里的呼声与 vote for her 的不相上下。对比一下川普最近一周的呼声:

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vote 的呼声超过 not vote for him

这是最近一周关于克林顿流传最广的posts:

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FBI 重启调查显然被川普利用到了极致,影响深远。

Most popular posts last week by engagement:

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Most popular posts last week on Clinton by replies and comments:

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Some random sample posts:

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negative comments are rampant on Clinton recently:

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如果这次希拉里输了,the FBI director Comey 居功至伟。因为自从录音丑闻以后,选情对希拉里极为有利,选情的大幅度下滑与FBI重启调查紧密相关。媒体的特点是打摆子,再热的话题随着时间也会冷却,被其他话题代替。这次的问题在,FBI 重启电邮门调查的话题还没等到冷却,大选就结束了,媒体和话题对选民的影响当下为重。而录音丑闻的话题显然已经度过了发酵和热议期,已经冷却,被 FBI 话题代替了。从爆料的角度,录音丑闻略微早了一些,可谁料到在这个节骨眼 FBI 突然来这么一招呢。

看看最近一周的#Hashtags,也可以了解一点社会媒体话题的热度:

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与事件有关的有: #fbi #hillarysemails #hillarysemail #podestaemails19 #podestaemails20
Negative ones include: #wikileaks #neverhillary #crookedhillary #votetrump

Look at the buzz around Hillary below: the biggest is "FBI" in the brands cloud mentioned with her in the last week's data:

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The overall buzz last week:

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这是最近一周有关希拉里话题的emoji图:

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虽然说笑比哭还,希拉里及其阵营和粉丝却笑不起来,一周内用到这个话题的emoji总数高达 12,894,243 。这也是社会媒体的特点吧,用图画表达情绪。情绪的主调就是 哭。邮件门终于炸了。

现在的纠结是,【大数据告诉我们,希拉里选情告急】,到底发还是不发?为了党派利益和反川立场,不能发。长老川志气,灭吾党威风。为了 data scientist 的职业精神,应该发。一切从数据和事实出发,是信息时代之基。中和的办法是,先发一篇批驳那篇流传甚广的所谓印度AI公司预测川普要赢,因为那一篇的调查区间与我此前做的调查区间基本相同,那是希拉里选情最好的一个月,他们居然根据 engagement alone 大嘴巴预测川普的胜选,根本就没有深度数据的精神,就是赌一把而已。也许等批完了伪AI,宣扬了真NLU,然后再发这篇 【大数据告诉我们,希拉里选情告急】。

FBI director 说这次重启调查,需要很长时间才能厘清。现在只是有了新线索需要重启,不能说明希拉里有罪无罪。没有结论前,先弄得满城风雨,客观上就是给选情带来变数。虽然在 prove 有罪前,都应该假定无罪,但是只要有风声,人就不可能不受影响。所以说这个时间点是最关键的。如果这次重启调查另有黑箱,就更惊心动魄了。如果不是有背后的黑箱和势力,这个时间点的电邮门爆炸纯属与新线索的发现巧合,那就是希拉里的运气不佳,命无天子之福。一辈子强性格,卧薪尝胆,忍辱负重,功亏一篑,无功而返,保不准还有牢狱之灾。可以预测,大选失败就是她急剧衰老的开始。

一周前有个记者interview川普,川普一再说,希拉里这个犯罪的人,根本就不该被允许参加竞选。记者问,哪里犯罪了?川普说电邮门泄密,还有删除邮件隐瞒罪恶。当时这个重启调查还没有。记者问,这个案子不是有结论了吗,难到你不相信FBI的结论?川普说,他们弄错了,把罪犯轻易放了。这是一个腐烂的机构,blah blah。可是,同样这个组织,老川现在是赞誉有加。这就是一个无法无天满嘴跑火车的老狐狸。法律对他是儿戏,顺着他的就对,不顺着他心意的就是 corrupt,rigged,这种人怎么可以放心让他当总统?

中间选民的数量在这种拉锯战中至关重要,据说不少。中间选民如果决定投票,其趋向基本决定于大选前一周的舆论趋向。本来是无所谓是鸡是鸭的,如今满世界说一方不好,合理的推断就是去投另一方了。现在看来,这场竞赛的确是拉锯战,很胶着,不是一方远远超过另一方。一个月前,当录音丑闻爆料的时候,那个时间点,希拉里远远超过川普,毫无悬念。一个月不到,选情大变,就不好说了,迹象是,仍然胶着。

不过,反过来看,川普的 popularity 的确是民意的反映。不管这个人怎么让人厌恶,他所批判的问题的确长久存在。某种意义上,Sanders 这样的极端社会主义者今年能有不俗的表现,成为很多年轻一代的偶像,也是基于类似的对现状不满、对establishment的反叛的民意。而希拉里显然是体系内的老旧派,让人看不到变革的希望。人心思变的时候,一个体系外的怪物也可以被寄托希望。至少他敢于做不同事情,没有瓶瓶罐罐的牵扯。

上台就上台吧,看看他造出一个什么世界。

老闻100年前就说过:
这是一沟绝望的死水,清风吹不起半点漪沦。不如多扔些破铜烂铁,爽性泼你的剩菜残羹。
。。。。。。
这是一沟绝望的死水,这里断不是美的所在,不如让给丑恶来开垦,看它造出个什么世界。

 

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发布者

立委

立委博士,问问副总裁,聚焦大模型及其应用。Netbase前首席科学家10年,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统,鲁棒、线速,scale up to 社会媒体大数据,语义落地到舆情挖掘产品,成为美国NLP工业落地的领跑者。Cymfony前研发副总八年,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。

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