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斯坦福大学的一项新研究显示,共和党人和民主党人使用的语言不同

一项新的研究调查了共和党人和民主党人如何在网上表达自己的观点,试图了解社会媒体上的信仰两极化是如何发生的。

斯坦福大学一项新的语言学研究分析了共和党人和民主党人在社交媒体上讨论大规模枪击事件时使用的不同语言,发现共和党人更多地谈论枪击者,而民主党人更关注受害者。

concept of Republicans and Democrats thinking differently

一项新的语言学研究调查了社交媒体,看看两极分化是如何传播的,以及随着时间的推移它是如何变化的。(图片来源:Getty Images)

关注帖子分享在社交媒体平台上Twitter,研究人员发现,共和党人倾向于集中在突发新闻报道和在他们的微博相关的事实,而民主党人集中在讨论潜在的政策变化,根据新的研究中,提出了在计算语言学会议6月。

“我们生活在一个非常两极分化的时代,”该研究的合著者、人文科学学院(School of Humanities and Sciences)语言学教授丹·朱拉夫斯基(Dan Jurafsky)说。“了解不同群体的人在说什么,以及为什么说,是决定我们如何帮助人们团结在一起的第一步。这项研究还能帮助我们弄清极化是如何传播的,以及随着时间的推移它是如何变化的。”

研究人员分析了针对21起不同的大规模枪击事件(包括2016年奥兰多夜店枪击案)发布的440万条推文,以确定不同政治倾向的人表达了哪些词汇和情绪。

他们发现,共和党人比民主党人更有可能在推特上表达恐惧和厌恶,而民主党人则更有可能表达悲伤和呼吁采取行动。共和党人在推特上写“恐怖分子”的可能性也比民主党人高25%,这些推特上的枪手是非洲裔美国人、西班牙裔或中东人。当民主党人在推特上谈论白人开枪事件时,他们使用相同词汇的可能性要高出25%。

研究微博

研究人员发起这项研究是因为他们有三个主要问题:民主党人和共和党人在Twitter上的谈话有什么不同?共和党人或民主党人能否根据他们在推特上使用的特定词汇来确定身份?这些差异如何有助于理解社交媒体两极分化的原因和后果?

为了回答这些问题,研究人员使用了斯坦福大学经济学家根茨科(Matthew Gentzkow)和布朗大学经济学家夏皮罗(Jesse Shapiro)以及经济学家塔迪(Matt Taddy)共同开发的方法。这种方法决定了演讲的两极化程度,在以前的研究中也曾用于研究国会议员的演讲。

Dora Demszky

Dora Demszky(图片来源:Csenge Torok)

研究人员将该方法和他们创建的语言处理框架应用到一个包含440万条推文的数据库中,这些推文记录了2015年至2018年间发生的21起大规模枪击事件。研究人员排除了转发,并通过分析推特用户是否关注了更多共和党或民主党政客的账户,确定了推特用户是共和党人还是民主党人。

研究人员选择关注对大规模枪击事件的反应,因为“它们是带有客观事实的事件,人们会以不同的方式扭曲事件的意义,”该研究的主要作者、斯坦福大学(Stanford)语言学研究生朵拉·德姆斯基(Dora Demszky)说。该跨学科研究团队的共同作者还包括生物医学数据科学助理教授James Zou、语言学研究生Rob Voigt和电气工程研究生Nikhil Garg。

研究人员发现,当人们用更早的枪击案作为背景来描述新枪击案时,民主党人提到之前学校枪击案的可能性是共和党人的2.7倍,其中最常见的是2012年桑迪胡克小学(Sandy Hook Elementary school)枪击案。但共和党人提及涉及一名有色人种的大规模暴力事件的可能性要高2.5倍,其中最常提到的是9 11袭击事件。

研究人员发现,在事件发生后的几小时和几天里,推特上的两极分化程度随着时间的推移而增加。Demszky说,在有足够长期数据得出结论的三次事件中,极化通常在三到四天之后趋于平稳。

德姆斯基说:“意识形态两极分化的速度非常快。“一旦像大规模枪击这样的事件发生,人们的反应就会非常不同。这项研究为语言两极分化的形成提供了一个大规模的视角。”

研究人员还发现,民主党人比共和党人更有可能在呼吁政治行动时使用“需要”、“应该”、“必须”和“必须”等短语。

这项研究也证实了之前的研究,即人们的信仰、个性和世界观之间的关系。新的研究表明,不同的政治倾向的人表达不同的情感。

局限性及进一步研究

Jurafsky和Demszky说,虽然共和党人和民主党人在说话方式上的一些差异可能是直觉上的,但这项新研究是第一个量化社交媒体在重大事件发生后数小时或数天内语言两极分化的研究之一。

德姆斯基说:“为了思考如何修复社交媒体造成的回音室,我们需要有关两极分化如何发生的数据。”

需要进一步的研究来理解共和党和民主党之间的语言差异。

这项新研究的一个限制是,研究人员将他们分析的每一个Twitter用户分为共和党或民主党,而不是按照意识形态来划分他们。

德姆斯基说,她希望谈论语言偏见本身能够有所帮助。

德姆斯基说:“人们很容易忘记自己每天使用的词汇。“但我认为,如果人们意识到自己的偏见,这是一个很好的进步。”

参与该项目的研究人员包括斯坦福大学电气工程博士生Nikhil Garg、语言学博士生Rob Voigt和生物医学数据科学助理教授James Zou,以及斯坦福大学经济政策研究所高级研究员、经济学教授Matthew Gentzkow。布朗大学(Brown University)经济学教授杰西夏皮罗(Jesse Shapiro)也参与了这项研究。

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.stanford.edu/2019/06/25/analyzing-tweets-republicans-democrats/