本网综合外媒报道 英国布里斯托大学智能系统实验室（Intelligent Systems Laboratory）人工智能教授尼洛·克里斯蒂亚尼（Nello Cristianni）所带领的团队在一项新研究中，首次分析了13万多篇网上新闻文章，用大数据分析了有关2012年美国总统大选的大量媒体报道，探究大选在媒体中是如何“表达”的。该研究文章近日在期刊《大数据与社会》（Big Data and Society）发表。

　　这是首次从大量网上新闻中自动获取政治立场的研究，其所使用的研究方法对文本进行更为详尽的语言分析，远胜过传统的“词汇关联网络方法”（word-association networks）。

　　通过分析主要候选人奥巴马与罗姆尼各自的竞选活动，研究团队探究了其活动分别在媒体上有怎样的呈现，并发现2012大选期间被报道的一个关键问题是奥巴马对其经济政策的辩护。这表明，媒体在民主党方面所主要关注的是美国的经济与民权问题。

　　总的来看，媒体报道中对民主党的正面评价多于共和党。在竞选活动中最具争议的话题是两大阵营在税收减免、经济问题以及同性恋婚姻等方面的分歧。

　　该研究参与者、实验室助理研究员萨维加·苏达哈（Saatviga Sudhahar）称：“由于可以获取到的数据及资源数量巨大，要涵盖所有线上、线下媒体的大选报道有很大挑战性。”他表示：“研究提出的关系型数据（relational data）的方法是文本语言分析的一大进步，能够帮助我们研究重大事件。”

　　研究团队使用语义关系图对文本进行分析，将其与识别出的名词短语和动词相连，将主-动-宾的组合用作构建网络的基本构件。这种方法在此前从未被应用于如此规模的现实世界的数据集中，需要分析数百万的文件来完善该研究。

　　通过使用媒体数据以及关系图表，研究者发现了分别代表共和党和民主党两大阵营、包括各自支持和反对声音的混合产物。网络分裂为两大主要阵营有力地证明使用这一大数据分析方法能够发现主要的政治关系，政治立场能够通过分析媒体报道得到真实地再现。（王晓真/编译）