2016年，米歇尔·奥巴马(Michelle Obama)首次让这句话流行起来，民主党政客们也一次又一次地重复着这句话，他们发誓要谴责共和党人支持的负面言论。
她说:“当价格走低时，我们就会走高。”
美国东北大学的一项最新研究显示，仅仅两年后，这一信息似乎就没有流传下去。
在2018年中期选举之前，教授新闻学的阿列祖·巴贾克(Aleszu Bajak)和新闻学硕士研究生弗洛里斯·吴(Floris Wu)分析了数十万条推特上的政治人物竞选参议员时使用的语言。
他们发现，赢得选举的民主党人倾向于在Twitter上使用更多的负面语言。在某些情况下，共和党人的情况正好相反。巴贾克和吴发现，在Twitter上使用更积极语言的共和党人往往会赢得竞选。
“在Twitter的数据中，我们发现了与‘他们越低，我们就越高’这句箴言完全相反的东西，”巴雅克说，他还管理着新闻学院(School of Journalism)的媒体创新和媒体宣传研究生项目。“我们发现，赢得选举的民主党人在推特上的负面言论更多。”
在2018年11月6日中期选举之前的几个月里，巴贾克和吴从68位经过核实的民主党、共和党和无党派人士那里收集了超过12.4万条推文。
Bajak和Wu通过一个机器学习程序过滤这些推文，该程序搜索文本中得分为负或正的单词，并得出推文总体得分的平均值。他们用这个分数来判断一条推文本身是消极的还是积极的。
数据可视化/汉娜·摩尔/东北大学
来自宾夕法尼亚州的民主党参议员鲍勃凯西(Bob Casey)是负面推文数量最多的政治家之一。
10月3日，在回应国会就布雷特·卡瓦诺(Brett Kavanaugh)被任命为最高法院大法官举行的听证会时，凯西发推文说，“特朗普总统嘲笑福特博士是无礼的。福特博士勇敢地站出来讲述了自己被性侵犯的经历。她应该得到倾听和尊重，而不是嘲笑。”
不过，这个过程可能会导致假阳性和假阴性，因此巴雅克和吴对结果进行了梳理，以处理任何被错误标记的推文。
“电脑不擅长推断讽刺或任何语气，”巴雅克说。“像‘fired up’这样的短语经常被评为贬义词，但实际上是一个褒义词。”
例如，蒙大拿州民主党参议员乔恩特斯特(Jon Tester)在推特上写道:“米苏拉被点燃了!作为集会照片的标题。这条推文一开始被归类为负面。
由于潜在的假阴性，Bajak和Wu使用第三种技术来验证他们的结果。他们通过第二个程序输入推文，这个程序被训练在给定的上下文中评估一个单词。吴说，通过使用这种技术，他们能够在给定的帖子中验证语言的整体情绪。
Bajak和Wu发现，那些经常发布含有负面语言的推文的民主党人在选举中表现得更好，而共和党人则相反。具体来说，他们分析的33名民主党参议员候选人中，有19人在推特上发表的负面言论多于其他候选人。在这19位候选人中，有15位最终赢得了选举。
在所有参加竞选的候选人中，加利福尼亚州参议员黛安?范斯坦(Dianne Feinstein)、新泽西州参议员罗伯特?这三位都是民主党人，他们都赢得了选举。
11月2日，就在大选前几天，范斯坦在推特上写道:“总统引发了人们对移民寻求庇护以获得便宜政治加分的担忧。这些家庭逃离暴力，寻求更好的生活。他们不是一个紧迫的国家安全威胁。”
另一端是内布拉斯加州参议员德布·费舍尔(Deb Fischer)和犹他州参议员米特·罗姆尼(Mitt Romney)，他们都是赢得了竞选的共和党人，也是发布正面推文最多的候选人之一。
10月31日，费舍尔最后一次发推特是在大选之后，她写道:“很高兴和雷敦培根一起访问奥马哈的@CLAAS_America。我们参观了令人印象深刻的设施，并就制造业、农业、减税和宽带等问题举行了圆桌会议。# OnTheRoadinNE”。
巴贾克和吴强调，从他们的数据来看，不可能说这15名民主党人获胜是因为他们更消极，也不可能说共和党人赢得席位是因为他们更积极。
2019年2月22日，就读于’新闻系的学生Floris Wu为一幅画像摆造型。吴收集了2018年参议院候选人推文的负面或正面数据。她发现，那些比其他人更经常消极的民主党人通常会赢得选举。照片由Matthew Modoono/东北大学拍摄
“但在Twitter上看到这种相关性是非常有趣的，”巴雅克说。
吴在加入东北大学新闻专业之前学习了物理和数据科学。她说，她经常在Twitter上关注有趣的趋势，只要稍加努力，就可能成为一个故事。
在这个例子中，她在研究2018年中期选举的推文。她说，她和巴贾克对“人们谈论选举的方式”很感兴趣。
吴说:“我想看看一个候选人的正面推文数量和他们在本州获得的选票数量之间的比较会很有趣。”
她和巴贾克正在考虑如何在2020年大选期间使用相同的分析工具，在推文发布时分析推文，而不是像他们在这项研究中所做的那样追溯推文。
“如果能创造出某种实时工具就太好了，”巴雅克说。
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