要約
2024年7月13日、ペンシルベニア州のトランプ集会で、何者かが共和党大統領候補ドナルド・トランプの暗殺を試みた。
この試みはソーシャルメディア上で大規模な議論を引き起こした。
私たちは暗殺未遂の前後1週間にX（旧Twitter）からの投稿を収集し、そのような「衝撃」が世論や議論の話題に与える短期的な影響をモデル化することを目的とした。
具体的には、私たちの研究は 3 つの重要な質問に取り組んでいます。まず、ドナルド・トランプに対する国民の感情が時間の経過や地域によってどのように変化するかを調査し (RQ1)、既存の政治的連携とは無関係に、暗殺未遂自体が国民の態度に大きな影響を与えるかどうかを調査します (RQ2)。
最後に、危機前後のオンライン会話の主なテーマを調査し、この政治的な出来事に応じて議論のトピックがどのように進化したかを示します (RQ3)。
大規模な言語モデルに基づく感情分析、相違点モデリング、およびトピックモデリング手法を統合することにより、この試みの後、基本的なイデオロギーや地域的な格差にもかかわらず、国民の反応は二極化するのではなく、広くトランプ氏に同情的なものになったことがわかりました。
要約(オリジナル)
On July 13, 2024, at the Trump rally in Pennsylvania, someone attempted to assassinate Republican Presidential Candidate Donald Trump. This attempt sparked a large-scale discussion on social media. We collected posts from X (formerly known as Twitter) one week before and after the assassination attempt and aimed to model the short-term effects of such a “shock” on public opinions and discussion topics. Specifically, our study addresses three key questions: first, we investigate how public sentiment toward Donald Trump shifts over time and across regions (RQ1) and examine whether the assassination attempt itself significantly affects public attitudes, independent of the existing political alignments (RQ2). Finally, we explore the major themes in online conversations before and after the crisis, illustrating how discussion topics evolved in response to this politically charged event (RQ3). By integrating large language model-based sentiment analysis, difference-in-differences modeling, and topic modeling techniques, we find that following the attempt the public response was broadly sympathetic to Trump rather than polarizing, despite baseline ideological and regional disparities.
arxiv情報
| 著者 | Qingcheng Zeng,Guanhong Liu,Zhaoqian Xue,Diego Ford,Rob Voigt,Loni Hagen,Lingyao Li |
| 発行日 | 2025-01-17 04:26:13+00:00 |
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