文件名称：使用 Lydia 进行大规模在线文本分析-研究论文
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更新时间：2024-06-29 10:58:05
论文研究
政治学家已经认识到，新闻媒体是政治问题和公众舆论之间的重要中介变量。 媒体可以强化现有的态度（Lazarsfeld、Berelson 和 Gaudet 1944），增加问题的显着性（Iyengar 和 Kinder 1987；Romer、Jamieson 和 Aday 2003），并通过问题的启动和框架设定公共话语的议程（艾扬格 1987；德鲁克曼 2001；克罗斯尼克和金德 1990）。 媒体报道还可以帮助公民评估政治候选人（Aldrich 和 Alvarez 1994；Ansolabehere 和 Iyengar 1994；Mendelsohn 1996）并影响投票决定（Iyengar 1990a；Mendelsohn 1996）。 Lydia 项目旨在通过新闻源的自然语言处理 (NLP) 和统计数据构建人、地点和事物的关系模型，从而抑制来自美国（以及世界各地）新闻媒体和博客的信息浪潮。实体频率和协同定位的分析。 在本文中，我们将介绍 Lydia 系统及其收集和分类实体的方法，描述该过程的每个阶段，并通过检查 Lydia 系统在预测总统批准方面的价值，为政治科学家展示该系统的实际应用。不同时期的不同党派。 检查总统支持率作为总统媒体情绪的函数并控制通货膨胀和失业，我们发现媒体对总统的情绪对不同党派的总统支持率有显着影响我们还发现媒体对总统的情绪响应总统支持率的变化.