ワシントンDCにあるCNNのスタジオでエルボーバンプ(=肘を突き合わせる挨拶)するバイデン前副大統領(左)とサンダーズ上院議員。
REUTERS/Kevin Lamarque
- 人工知能(AI)を使ったコンテンツプラットフォームを提供するコルドバ(Qordoba)のメイ・ハビブ最高経営責任者(CEO)が、トランプ大統領、サンダース上院議員、バイデン前副大統領のツイートを分析した。
- 分析したのは、ツイートに見られる怒りの感情、否定的トーン、受動的攻撃性、個人攻撃、階層意識の傾向だ。
- トランプ氏のツイートは怒りの感情を表す傾向が最も強く、サンダース氏のツイートは受動的攻撃性のレベルが最も高かった。
- それぞれの戦略が有権者の投票行動にどう影響するかはまだ分からない。
政治の世界では言葉が非常に重要だ。政治的メッセージを発信するツールとしてツイッターが広く使われている。
米大統領選挙候補者たちのツイートを分析してみると、彼らのメッセージ戦略が見えてきた。
とりわけトランプ大統領は、自らの支持層が使うような表現を用いて、(自分ではない別の)権力者に向かって都合の悪い真実を突きつけるかのような、独特のコミュニケーション手法を使って支持者たちと特別なつながりを築いてきた。
私がCEOを務めるコルドバは、機械学習を使って言語分析を行っている。
人工知能(AI)を使ったコンテンツプラットフォームを提供するコルドバ(Qordoba)のメイ・ハビブ最高経営責任者(CEO)
May Habib
私たちは今回、トランプ大統領、サンダース上院議員、バイデン前副大統領がそれぞれ投稿した数百のツイートを分析し、怒り、否定的トーン、受動的攻撃性(=消極的な態度や行動で怒りや不平を表現すること)に関わる言葉を精査してみた。