可视化11年推文，特朗普都用推特做了啥？

原创 可视分析 可视分析

2016年的美国总统选举充满戏剧性，2020年的大选仍然充满不确定因素。黑天鹅事件频发的今年，美国大选选情更是扑朔迷离。民调机构一次又一次地“扑街”，也意味着基于统计的预测或许无法让我们了解事件的全貌。太多的疑问需要回答，太多的变量可以探索，太多的故事可以讲述。我们借此背景，利用可视分析技术回顾了特朗普10年来的推特推文，发现了一些不为人关注的言论和行为模式。

作为一名资深的社交媒体爱好者，特朗普从2009年开始，在Twitter上共发表了超过5万条推文。时至今日，担任美国总统带来的影响力，让他的推文被许多人看到并转发传播，从而可以轻易引导舆论。

北京大学可视化与可视分析实验室开发了针对特朗普推特推文的可视分析系统，支持对用户感兴趣的时间段和实体（关键词、提示用户、转推用户、事件标签）进行交互分析。经过筛选的推文数据通过热度等高线图（Contour Map）进行可视化（图1）。热度等高线图展示了选中推文的分布信息，横轴为时间，纵轴为推文的转推数或点赞数，分别使用红色和蓝色代表特朗普原创的推文和转发的推文。在我们的设计中，推文较为稀疏的区域，每条推文会被直接绘制成一个点。

发现

总览：特朗普宣布竞选总统前后的变化

首先，在热度等高线图（图2）上可以看到，特朗普推文的转推数在2015年至2016年间有着非常明显的提升。在这之前，特朗普的推文大多只有寥寥百余次转推；而在这之后，特朗普绝大多数推文的转发数都在数万次之上。选中下方事件，我们发现该段时间与特朗普宣布竞选总统的时间相符。可以推断，由于特朗普宣布竞选总统，他的影响力在短时间内迅速增加，并导致他的推文转发量的明显提升。

放大观察该段时间（图3），发现在图中有两个转推数较高的离群点。对其进行高亮，发现它们代表着特朗普宣布竞选总统的两条推文。在这之前，作为一名商人，特朗普推文中会包含entrepreneurs、business等关键词；而在这之后，特朗普转而更加关注国家政策，比如墨西哥的边境移民问题等。

事件：特朗普与新冠肺炎疫情

我们关注分析新冠肺炎疫情发生的时间段（2019.12.8至今）特朗普的推文（图4）。在热度等高线图上，特朗普只有在2020年3月至4月之间发表了较多的包含关键词coronavirus的推文。我们发现和上述关键词有关的推文集中分布在3至4月，其余时间段内则较为分散。

进一步地，筛选包含coronavirus的推文（图5）。在热度等高线图上，可以刷选不同区域包含的的推文，分析推文内容随时间的变化。在疫情早期，特朗普会发表一些较为正面支持中国、夸赞美国抗疫的推文，同时会对竞争对手民主党进行讽刺；随着疫情在全球范围内的爆发，特朗普为了推卸抗疫不力的责任，开始发表针对中国的极端内容；而在大选临近的时候，coronavirus这个关键词则沦为了特朗普攻击竞争对手拜登的工具。

对比：特朗普的两位竞争对手

特朗普在两次参加总统竞选的过程中，都通过社交媒体对竞争对手进行抨击。分别放大观察2016年和2020年，通过关键词Clinton和Biden筛选数据，分析特朗普两次竞选总统时关于竞争对手的推文。

首先，在2016年的特朗普推文内容中，Clinton经常与关键词crooked同时出现。无独有偶，在2020年，Biden与sleepy同时出现的频率也很高（图6）。通过对相关内容进行高亮，我们了解到，特朗普分别对两位竞争对手起了“外号”：Crooked Hillary和Sleepy Joe Biden，以此在推特上传播对竞争对手不利的舆论。

但是，特朗普对二人的攻击角度并不相同（图7）。在2016年，特朗普曾针对希拉里的“邮件门”事件进行抨击。在下图，我们可以清晰地看到关键词emails、server、FBI等；而在2020年，和拜登关联的关键词China在图中出现较多。进一步的分析显示，特朗普声称拜登受到来自中国的帮助。

当然，特朗普在抨击两位民主党总统候选人的时候，也没有忘记来自民主党的前任总统奥巴马（图8）。关键词Obama也不时出现在有关两位竞争对手的推文中。

总结

社交媒体作为一个分享、交流、传播平台，可以从中挖掘出大量用户的行为特征。我们使用可视分析的方法，通过3个案例来分析特朗普的推文，并结合事件剖析特朗普在社交媒体中独特的行为模式。

数据

我们的分析基于Trump Twitter的公开数据集[1]，包括从2009年至今的5万余条推文。推文数据中包括每条推文的发表时间、点赞数、转推数，以及推文的内容。我们从推文内容中可以进一步处理得到其中包含的关键词、提示用户（@user）、转推用户（RT: @retweet_user）和事件标签（#event_tag）。

[1] http://www.trumptwitterarchive.com/

欢迎大家关注北京大学可视分析微信公众号（VisualAnalytics），获取最新消息。

北京大学可视化/可视分析博客(http://vis.pku.edu.cn/blog/)

我们将在这里和大家共享对可视化与可视分析研究领域的理解，一同探讨可视化研究的进展，观察和评论最新的可视化技术和应用。我们关心可视化与可视分析核心的成就，也关注相关领域的发展。

同时欢迎有兴趣在可视化与可视分析前沿探索的同学参加实验室研究工作。请将简历提交至邮箱[email protected]。更多情况请点击文章下方[阅读原文]访问实验室主页。

原标题：《通过可视化推文解剖分析特朗普》

阅读原文