对话分析:特朗普导致国会大厦骚乱 30天时间线:12/07/20-01/05/21 根据社交倾听公司YouGovSignal的说法,唐纳德·特朗普是导致国会大厦骚乱的互联网上最受欢迎的人惊喜。 在YouGovSignal在线人气排名中排名第一 食欲评分:99.12 #1搜索最多的 索引搜索量:340万 #1发现最多的 维基百科卷:328k 在网上谈论“唐纳德·特朗普”的人也谈到: 4.6%4.1%4.0%3.3%2.6%1.9% 基于时间线期间的每日平均指标:12/07/20-1/05/21。%=提到个人或品牌的唐纳德·特朗普在线受众的%。 喜欢唐纳德·特朗普的人也喜欢... 29% 30% 34% 24% 31% 资料来源:YouGov在2020年7月至2020年10月期间进行的1629次采访-特朗普观众中也喜欢X的百分比 拉什·林堡 塔克·卡尔森 根据YouGov评级... 唐纳德·特朗普是最受欢迎的婴儿潮一代和更受欢迎的Men. 45%的婴儿潮一代接受调查的人对特朗普有积极的评价。 40%接受调查的男性对特朗普有积极的评价。 在线对话:特朗普的支持者-过去30天 极度厌恶+不信任大科技的显著趋势自我知觉*=爱国,实际上是知情的 非特朗普支持者的感知=无知,洗脑,共产主义者 不信任主流媒体(“MSM”)。 对话表明许多特朗普支持者认为BigTech与媒体和制药公司合谋 -以及其他实体-“发动政变”并将特朗普免 职。 关于拜登的积极评论经常被认为是由机器人产生的被大科技公司利用。 特朗普有争议的推文经常被视为他反对大型科技公司的立场"压制言论自由的计划" 大量声明“新闻业已死”。 主流媒体被广泛认为是被大型科技公司和外国(主要是俄罗斯和中国)利用 为了各种邪恶的目的。 值得注意的是,MSM只报道过“故事的一半”,而且一直以来必须检查活跃的新闻媒体充分了解美国的状况。 时间线:12/07/20-01/05/21-*特朗普支持者在在线对话中使用的常用描述符。 最受欢迎的话题:宗教 以“宗教”为主题的对话的很大一部分由特朗普的支持者宣称他们相信他是上帝派来 “阻止美国的毁灭”的。 圣经为特朗普过去的罪行辩护。一小部分特朗普的 支持者通过将他比作像大卫这样的圣经国王来为他辩护,大卫让一名已婚妇女怀孕,然后杀死她的丈夫来掩盖这一点。 当大卫继续写诗篇时,这被认为是可以辩护的。 支持反“选举舞弊”的极端措施经常伴随着基督教的言语。 坚信特朗普将坚持不懈并推翻选举结果 基督教领袖预言他将赢得两次. 适度的对话是由基督徒说特朗普是反基督,一个假先知,“撒旦”,或体现所有七宗罪。 时间线:12/07/20-01/05/21 Parler+Rumble+Gab+OANN 趋势:特朗普的支持者是涌向替代媒体平台和新闻网络声称支持“言论自由”。 许多特朗普的支持者要求他退出Twitter并加入Parler。 发现了一些评论,特朗普的支持者说他是他们仍然在Twitter上的唯一原因。 非特朗普支持者经常告诉特朗普离开Twitter,去帕勒这样全世界就不用再处理他的推文了. 提到的其他替代社交媒体平台:Rumble,Gab 没有共同提及“帕勒”和“剑桥分析”在围绕特朗普的在线对话中检测到-这可能表明缺乏对两家公司都由罗伯特·默瑟部分拥有的认识。 的提及和标记一个美国新闻网(OANN )围绕特朗普的对话比比皆是,支持者表示这是他们唯一信任的新闻网络. 普遍的看法是,Twitter和Facebook等流行的社交媒体平台左翼议程驱动和严重节制。 时间线:12/07/20-01/05/21 国会大厦骚乱日的对话-01/06/21 大量的震惊和恐怖在自称民主党人和共和党人中。 “种族”超过“宗教”作为最常见的话题,由于: 惊恐的人说如果暴徒是黑人,他们就会被杀。 特朗普的支持者坚持认为BLM和ANTIFA是猛攻的人国会大厦. 强烈呼吁特朗普告诉暴徒“站下来。” 之间的频繁比较唐纳德·特朗普和希特勒 Highcallsfor25th修正案被调用。 带有宗教主题的对话现在在忠实的特朗普支持者和那些认为他"反基督" 分享国会暴动的投机细节,许多评论说没有新闻来源。 大量的评论者认为特朗普是叛徒他自己的国家。 大量的评论者认为便士是叛徒拒绝承认选举人团的计票。 调用的评论量较小保罗·瑞安和罗德·罗森斯坦叛徒也是。 时间线:01/06/21 方法幻灯片 索引搜索卷-索引 特定实体的在线搜索次数,每天更新。在特定区域内与类似实体相当。 维基百科卷-卷 特定实体的Wikipedia页面每天收到的浏览次数。 情绪:积极/消极/中性 聚合方法 •平均值:指定日期范围内(例如过去7天)的平均值。 可以利用实体相对于特定度量的整体性能之间的比较. •峰值:此实体在指定日期范围内达到的最高点 。 可用于识别在指标中经历强烈波动的实体,例如受事件或活动显著影 响的实体。 •上一个:在指定日期范围内测量的最后一个值。 可以利用洞察实体的当前性能或实体在自定义时间线结束时的性能(如事件发生或活动执行的时间段)。 情绪可以进一步过滤为喜悦、期待、惊喜、愤怒/厌恶和悲伤。