4、州长初选候选人在推特上呈现政治分歧的研究

州长初选候选人在推特上呈现政治分歧的研究

在政治竞选活动中,候选人越来越多地利用社交网络平台与潜在选民互动、表达观点并挑战对手。然而,对于候选人如何在网络上构建政治分歧的研究却相对不足。本文聚焦于2016年州长初选候选人在推特上的表现,深入探讨政治分歧的呈现方式及其影响因素。

1. 研究背景与意义

政治分歧是民主政治的重要组成部分,它能让选民接触到不同观点,从而做出更明智的选择。在社交媒体时代,候选人有更多机会通过网络平台展示分歧。特别是在初选阶段,候选人之间的意识形态相似性使得分歧点成为他们脱颖而出的关键。研究州长初选候选人在推特上的分歧呈现,不仅有助于理解竞选传播策略,还能影响公众对政治过程的认知和参与意愿。

2. 政治分歧的呈现
  • 定义的差异 :目前关于政治分歧的定义存在较大差异。许多学者从人际关系角度研究,将其概念化为二元沟通和网络沟通中的现象。本质上,政治分歧是指个人面对与自己不同的政治观点,这是审议民主的重要组成部分。
  • 社交媒体的作用 :社交媒体为人们接触分歧提供了更多机会,但选择性暴露理论表明,很多人会主动避免接触不同政治观点。而政治家在社交媒体上的内容可以引导公众接触分歧,他们可以选择以何种方式呈现分歧,以优化自己的信息和立场。
3. 精英对分歧的构建

政治家在选择何时以及如何呈现分歧时,实际上是在进行一种框架构建。他们会选择强调某些现实方面,同时淡化其他方面,以突出自己想要传达的信息。在候选人沟通中,政治分歧表现为候选人在选举中面对对立观点和行为,并向公众展示这些差异。社

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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