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维基百科:挑战者的最好朋友? 利用信息寻求行为模式来预测美国国会选举-研究论文
选举预测长期以来一直是政治学文献中的常青树。 传统上,此类工作包括投票汇总,经济指标,党派隶属关系和竞选效果,以预测汇总投票结果。 随着社会科学中在线生成数据的二次使用增加,研究人员已开始从广泛使用的基于Web的平台(如Facebook,Twitter,Google Trends和Wikipedia)中查询元数据,以校准预测模型。 基于网络的平台为选民提供了检索与竞选活动有关的详细信息的方法,并为研究人员提供了研究竞选活动的流行性以及围绕其的公众情绪的手段。 但是,过去的贡献经常忽略了常规选举变量和寻求信息行为模式之间的相互作用。 在这项工作中,我们旨在通过考虑在职和挑战者运动之间的信息检索有何不同,以及候选候选人的生存能力和媒体报道对维基百科的预测能力的影响,来统一传统方法和新颖方法。 为了检验我们的假设,我们使用了2016年至2018年美国国会(参议院和众议院)选举的选举数据。我们证明,Wikipedia数据作为信息寻求行为模式的代理,对于预测成功的行为特别有用。资金充裕的挑战者,在媒体上报道的相对较少。 总的来说,我们的发现强调了混合数据方法对计算社会科学中的预测分析的重要性。
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