[论文解读] Emotional Reactions and the Pulse of Public Opinion: Measuring the Impact of Political Events on the Sentiment of Online Discussions

Sandra González‐Bailón, Rafael E. Banchs+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 21, 2010

Electoral Systems and Political Participation参考文献 45被引用 26

一句话总结

本文提出一种自下而上的方法，通过分析在线政治讨论中的情感内容（效价、唤醒度和支配感）来衡量公众舆论，使用英语词汇情感规范（ANEW）词典。研究发现，这些情感维度的变化与总统支持率的变化相关，表明尽管在线讨论缺乏人口代表性，但其仍能可靠地追踪公众舆论趋势。

ABSTRACT

This paper analyses changes in public opinion by tracking political discussions in which people voluntarily engage online. Unlike polls or surveys, our approach does not elicit opinions but approximates what the public thinks by analysing the discussions in which they decide to take part. We measure the emotional content of online discussions in three dimensions (valence, arousal and dominance), paying special attention to deviation around average values, which we use as a proxy for disagreement and polarisation. We show that this measurement of public opinion helps predict presidential approval rates, suggesting that there is a point of connection between online discussions (often deemed not representative of the overall population) and offline polls. We also show that this measurement provides a deeper understanding of the individual mechanisms that drive aggregated shifts in public opinion. Our data spans a period that includes two US presidential elections, the attacks of September 11, and the start of military action in Afghanistan and Iraq.

研究动机与目标

• 开发一种通过分析自愿的在线政治讨论而非依赖调查来追踪公众舆论的方法。
• 探究在线话语中的情感内容（以效价、唤醒度和支配感衡量）是否可作为公众舆论趋势的代理指标。
• 评估在线情绪对官方支持率的预测能力，特别是在重大政治事件期间。
• 探讨情绪如何调节公众对政治事件的反应，从而揭示舆论变化背后的作用机制。
• 证明尽管在线讨论在人口统计上不具代表性，但仍能反映更广泛的公众舆论动态。

提出的方法

• 本研究分析了1999年至2005年间来自Usenet政治新闻组的数万条讨论。
• 使用英语词汇情感规范（ANEW）词典量化情感内容，测量效价（正向/负向）、唤醒度（强度）和支配感（控制感）。
• 将情感值与平均值的偏离用作讨论中分歧与极化的代理指标。
• 通过时间序列分析，将情感维度的变化与官方总统支持率变化进行相关性分析。
• 该方法聚焦于自愿的公共话语，避免预设调查主题，以捕捉自然产生的公众关注。
• 统计模型检验情感变化对支持率的预测能力，同时控制重大政治事件的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 在线政治讨论中的情感内容能否预测总统支持率的变化？
• RQ2 在线讨论中效价、唤醒度和支配感的偏离在多大程度上反映了公众舆论的极化？
• RQ3 重大政治事件（如9·11事件和伊拉克战争）如何影响在线话语中的情感情绪？
• RQ4 尽管在线讨论缺乏人口代表性，是否仍能反映更广泛的公众舆论趋势？
• RQ5 情绪是否可作为大规模公共话语中政治态度的一致性指标？

主要发现

• 情感情绪的变化（尤其是唤醒度和支配感）与总统支持率的变动显著相关，其中唤醒度表现出最强的预测能力。
• 研究识别出对重大政治事件的特定情感反应，例如9·11袭击后及对阿富汗和伊拉克的军事行动后，唤醒度上升且效价转为负向。
• 讨论中情感值与平均值的偏离可作为公众话语中分歧与极化的可靠代理指标。
• 尽管在线讨论在人口统计上不具代表性，但仍以显著的准确性追踪公众舆论趋势，表明其反映了更广泛的社会情绪。
• 效价、唤醒度和支配感这三个情感维度对预测支持率的贡献各不相同，其中唤醒度是最具稳健性的预测因子。
• 研究结果支持情感智能理论，表明情绪在个体处理政治信息并形成观点的过程中起着核心作用。