The Predictive Power of Social Media: On the Predictability of U.S. Presidential Elections using Twitter
Twitter作为一种新的社交媒体形式，可能包含有用的信息，为推文内容分析提供了新的机会。本文研究了Twitter对2012年美国总统大选的预测能力。在这项研究中，我们通过结合使用机器学习技术分析了3200万条关于美国总统大选的推文。为了提高Twitter内容分析的准确性，我们设计了一个用于情感分析的高级分类器。我们通过将Twitter结果与传统民意调查进行比较来进行分析。此外，我们使用潜在的Dirichlet分配模型，从选定的推文中提取潜在的主题结构。我们的研究结果表明，我们可以通过运行情感分析来确定候选人的受欢迎程度。我们还可以通过对带有地理标签的推文运行情感分析算法来发现候选人在美国各州的受欢迎程度。据我们所知，没有以前的工作在该领域提出了一个系统的分析相当数量的推文采用的分析技术相结合，我们进行了这项研究。因此，我们的研究结果恰当地表明，Twitter作为一个众所周知的社交媒体是预测未来事件（如选举）的有效来源。这意味着，通过社交媒体了解公众意见和趋势反过来又使我们能够提出一种具有成本效益和时间效益的方式，不仅用于传播和分享信息，而且用于预测未来事件。
2014-07-01 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Contending Parties: A Logistic Choice Analysis of Inter- and Intra-group Blog Citation Dynamics in the 2004 US Presidential Election
2004年美国总统大选标志着博客和社交网站等互联网媒体首次成为美国政治格局的制度性特征。使用所有DNC/RNC指定的博客-引文网络的纵向样本，我们能够测试各种战略，制度和平衡理论的机制和外源性因素，如季节性和政治事件的影响博客的倾向，随着时间的推移相互引用。利用我们的数据的时间分辨率，我们利用自回归网络回归框架进行推理的逻辑选择过程。使用基于偏差的模型选择标准和基于模拟的模型充分性测试的组合，我们确定了最能表征竞争博客的选择行为的过程组合。
2011-10-18 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Using the SP!CE Framework to Code Influence Campaign Activity on Social Media: Case Study on the 2022 Brazilian Presidential Election
本文以 2022 年巴西总统选举第二轮为案例，展示如何用 SP!CE 框架编码社交媒体影响活动，并发布帖子编码与截图。
2023-12-06 cs.SI physics.soc-ph
Unveiling Political Influence Through Social Media: Network and Causal Dynamics in the 2022 French Presidential Election
本文基于2022年法国总统选举期间的Twitter数据，运用收敛交叉映射因果推断方法分析政党间的方向性影响，揭示健康与外交政策等议题在选举关键阶段如何催化跨党派影响，为竞选策略和媒体分析提供新框架。
2025-06-19 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Critical noise can make the minority candidate win: The US Presidential Election cases
一个全国性的投票人口，当被分成不同的州等群体时，可能会产生一个违反直觉的情况，即获胜者可能不一定获得最多的总票数。最近的一个例子是2016年美国总统大选。我们使用相互作用的观点动力学模型来模拟这种情况，并观察在空间波动很高的临界点附近粗粒化的效果。我们建立的粗粒化，模仿在美国的“赢家通吃”选举团制度，可以引起这样的事件的少数民族候选人获胜，即使在临界点附近的大尺寸限制的唯一效果有限的概率。少数候选人获胜的总体概率可以从模型中预测，这表明人们可以预期未来会有更多少数候选人获胜的情况。
2017-09-05 physics.soc-ph
Kinetic exchange opinion dynamics for the battleground-states in the 2024 US presidential elections
针对2024年美国大选摇摆州决定最终结果的情况，构建考虑摇摆州民意动态与非摇摆州固定选民的动力学交换意见模型，经解析与模拟发现高噪声环境反而提升民主党获胜概率。
2024-11-04 physics.soc-ph
Characterizing and modeling an electoral campaign in the context of Twitter: 2011 Spanish Presidential Election as a case study
以尽可能有效的方式传递信息一直是政治家在选举过程中的主要关切之一。由于用户数量迅速增长，在线社交网络已成为政治家与潜在选民互动的理想平台。利用这些工具的现有潜力，最大限度地发挥其对选民的影响力，是政治家面临的实际挑战之一。为了朝着这个方向迈进，我们分析了2011年西班牙总统选举过程中在线社交网络Twitter的用户活动，发现这种活动与选举结果相关。我们引入了一个新的措施来研究Twitter中的政治支持，我们称之为相对支持。我们还通过分析从提及和转发网络中涌现的复杂网络的结构和动力模式来表征用户行为。我们的研究结果表明，集体注意力是由一小部分用户驱动的。此外，我们分析了政治家之间发生的互动，观察到缺乏辩论。最后，我们开发了一个网络增长模型来再现政治家之间发生的互动。
2013-09-19 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Disinformation and Social Bot Operations in the Run Up to the 2017 French Presidential Election
研究人员、记者和联邦调查人员最近的报告得出了一个一致的结论：社交媒体被系统地利用来操纵和改变公众舆论。一些虚假信息活动是通过机器人来协调的，这些机器人是由计算机脚本控制的社交媒体账户，试图将自己伪装成合法的人类用户。在这项研究中，我们描述了2017年法国总统大选前发生的一次这样的行动。我们收集了2017年4月27日至5月7日（选举日）期间近1700万条帖子的大规模Twitter数据集。然后，我们开始研究MacronLeaks的虚假信息活动：通过利用机器学习和认知行为建模技术的混合，我们将人类与机器人分开，然后研究两组独立进行的活动，以及它们的相互作用。我们提供了机器人和与他们互动的用户的特征，并反对那些没有互动的用户。虚假信息采纳者的优先利益指出了这场运动很少成功的原因：与MacronLeaks接触的用户大多是对另类右翼话题和替代新闻媒体感兴趣的外国人，而不是具有不同政治观点的法国用户。总之，异常的账户使用模式表明，可能存在一个可重复使用的政治虚假信息机器人黑市。
2017-07-01 cs.HC cs.SI physics.soc-ph
Block size dependence of coarse graining in discrete opinion dynamics model: Application to the US presidential elections
美国总统选举的选举团投票系统类似于通常用于研究物理系统中的相变的粗粒化过程。在最近的一篇论文中，表现出相变的观点动力学模型被证明能够解释在选举团制度的基础上，赢得更多民众选票的候选人仍然可能在大选中失败的情况。我们探讨了这种可能性对各种因素的依赖性，如国家的数量和总人口（即，系统大小），并得到一个有趣的缩放行为。在与真实数据的比较，它表明，少数赢的概率，计算模型假设内，确实是接近最高可能的值。此外，我们还实现了一个两步粗粒化过程，相关的观点动力学和信息论。
2020-12-21 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Emergence, Evolution and Manipulation of Swing Voters in Presidential Election
针对传统一维意见模型无法刻画摇摆选民动态的问题，本研究提出二维意见模型与对抗效应，探究政治竞选与人际意见动态的耦合作用，发现极端对抗可能反噬，为分析极化话语下的意见动态提供可推广框架。
2025-10-30 physics.soc-ph
Measuring relative opinion from location-based social media: A case study of the 2016 U.S. presidential election
社交媒体已成为民意调查的新兴替代品，用于收集民意，但作为被动数据源，它仍然面临许多挑战，如无结构性，可量化性和代表性。带有地理标签的社交媒体数据为揭示表达意见的用户的地理位置提供了新的机会。本文旨在回答两个问题：1）是否可以从社交媒体获得可量化的民意测量，以及2）与民意调查相比，它是否可以产生更好或补充的措施。本研究提出了一种新的方法来衡量Twitter用户对公共问题的相对意见，以适应更复杂的意见结构，并利用地理有关的公共问题。为了确保这种新措施在技术上可行，开发了一个建模框架，包括通过采用最先进的方法构建训练数据集，并设计了一种新的深度学习方法，称为Opinion-Oriented词嵌入。通过对2016年美国总统大选中所选推文的案例研究，我们展示了我们相对观点方法的预测优势，并展示了它如何帮助视觉分析和支持观点预测。虽然相对意见措施被证明是更强大的民意调查相比，我们的研究也表明，前者可以有利地补充后者的意见预测。
2020-04-20 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Assessment of Socioeconomic Determinants of Voting Patterns: A Spatio-Temporal and Multinomial Logits Analysis of the 2023 Nigerian Presidential Election
本研究通过时空与多项Logit分析揭示尼日利亚2023年总统选举中社会经济指标显著影响投票模式，工党在高HDI州占优，并指出社会经济发展有助于提升治理质量。
2025-09-22 physics.soc-ph
Equation of States for Elections
在2008年美国总统大选中，巴拉克·奥巴马以53%的普选票和68%的选举人票当选为美国第44任总统;在2000年大选中，戈尔以49%的选举人票落选，尽管他拥有更多的普选票。一般认为选举人票和普选票是相关的，但这两个数量的详细数量关系并不清楚。在这里，我们发现了一个有趣的关系之间的分数的选举人票和分数的民众投票在美国总统选举中，通过检查从1932年到2004年的选举结果。此外，这条曲线可以为台湾其他选举的结果提供一个有趣的解释。
2012-11-08 physics.soc-ph
The Sensitivity of the U.S. Presidential Election to Coordinated Voter Relocation
该研究通过预测、模拟与优化方法，揭示了美国总统选举对协调性选民迁移的高度敏感性，表明极少数量选民的跨州短距离迁移即可显著改变候选人获胜概率，并指出这一漏洞对政策制定和竞选策略具有重要影响。
2024-10-01 math.OC physics.soc-ph
FlockVote: LLM-Empowered Agent-Based Modeling for Simulating U.S. Presidential Elections
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）；Shanghai Academy of Social Sciences（上海社会科学院）；Nanjing University（南京大学）
FlockVote利用大语言模型构建智能体建模框架，用于模拟美国总统选举，实现高保真度的社会模拟与可解释性研究。
2025-11-27 cs.AI cs.MA physics.soc-ph
Do Sports and Politics Mix? Cross-Analysis of Fan Bases of Major League Sports and Presidential Candidates
考虑到体育和政治以非常复杂的方式相互作用，这个跨学科领域在数据科学研究中基本上没有涉及。鉴于NBA和NFL等主要体育联盟拥有庞大的球迷基础，了解体育迷与他们的政治偏好之间的隐藏关系以及这些偏好如何影响他们在总统选举期间支持不同候选人的行为对我们来说非常重要。利用Twitter丰富的用户数据，我们提出了一个新的指标，国会奉献分数，更准确地模拟候选人的偏好。使用所提出的指标，细粒度的分析是在体育层面，国家层面和团队层面的球迷与强大的政治联系。虽然一些研究结果符合以前的研究和报告，但我们也为所有研究结果提供了新的见解和定量证据。
2020-04-21 cs.SI physics.soc-ph
A stylized fact on the Mexico's mandate revocation 2022 that remains the 2006 presidential elections/ Un hecho estilizado en la revocación de mandato en México que recuerda las presidenciales de 2006
投票过程是几个复杂的相互作用的结果，很难分开，以了解其在最终结果中的作用。2022年在墨西哥进行的解释性演习可以近似墨西哥的投票动态。作为一个二元选举（原则上），投票主要是由于政府中的政党和投票的胁迫，我们主要只有两个投票的动态。在这项工作中，我报告说，在瓮规模的NO的选票分布是类似的，出现在几次选举中的制度革命党（PRI为他的西班牙语首字母缩写），它是兼容的伽玛分布。我们讨论的相似之处和两种可能的模型，这样的行为，一个基于旅行推销员问题和其他的福克-普朗克方程。投票的结果是各种各样的相互作用的结果，这些结果是不同的，因为最终的结果是不同的。El ejercicio pastorio llevado a cabo en México en el año 2022 permite una approximación acotada a la dinámica de voto en México.但是，原则上，这是一个二元制和一个基本的投票，它是一个民主党和一个投票党的基础。Eneste trabajo reportamos que la distribución de voto por casilla para el NO que es parecida a la distribución que ha parecido en diversas elecciones en votos…
2022-06-06 physics.soc-ph
Statistical anomalies in 2011-2012 Russian elections revealed by 2D correlation analysis
在这里，我们对最近俄罗斯议会和总统选举（分别于2011年12月4日和2012年3月4日举行）的官方数据进行了统计分析。发现了一些异常现象，这些异常现象持续地使结果偏向亲政府党统一俄罗斯党（UR）及其领导人弗拉基米尔·普京。主要的违规行为是：（i）投票率和投票结果之间的相关性非常高;（ii）大量投票站的UR/Putin结果是以百分比的整数给出的;（iii）选区显示出不可能的低或（iv）投票站之间的结果高度分散;（v）纸质投票站和电子投票站的结果之间存在实质性差异。这些反常现象虽然在总统选举中不那么突出，但几乎不符合公平和自由投票的假设。这里提出的方法可以很容易地扩展到量化指纹的选举舞弊在任何其他有问题的选举。
2012-05-17 physics.soc-ph stat.AP
Semi-quantitative predictions for the Polish parliamentary elections (October 25, 2015) based on the Emotion/Information/Opinion mode
基于代理人的意见变化模型，在最近的论文（\arXiv：1507.00126）中详细描述，我们试图预测，提前三个月，波兰议会选举，定于2015年10月25日的可能结果的范围。该模型再现半定量的民意调查结果为三个政党主导最近的总统选举，并允许估计一些变化的选举宣传活动的政党。
2015-08-08 physics.soc-ph
On the reliability of voting processes: the Mexican case
使用统计物理学的现有工具分析选票分布越来越受到关注。虽然考虑物理学研究的数据受到仔细理解的误差来源，这样的分析几乎没有在投票过程的研究。作为一种方法来测试在选举过程中的可靠性，我们选择调查2006年7月在墨西哥的总统选举。我们使用出现在Prep中的记录，Prep是一个一旦捕获就提供选举结果的程序。为了对比结果，我们使用了国会选举数据集和2000年7月的总统选举记录。我们证明了相关性的存在，在选票的百分比，我们提供的证据，在总统的情况下奇怪的结果的PRI的强大影响力。分析了所有选举的数据集中的误差分布，没有发现大的偏差。也就是说，即使在所有情况下误差之和约为45%，它们的全局行为也是相似的。这一结果支持了2006年7月总统选举没有大规模舞弊的论点。在所有情况下，所有政党的选票都得到了分配。得票少的政党和候选人、无效选票和未登记的候选人遵循幂律分布，公司党遵循雏菊模型分布。拥有许多选票的政党和候选人表现出喜忧参半的行为。
2012-06-13 physics.data-an physics.soc-ph
Twitter and Polls: Analyzing and estimating political orientation of Twitter users in India General #Elections2014
今年（2014年）5月，第15届人民院的任期即将结束，并将举行543个议会席位的选举。这些选举花费了50亿美元，这使我们在花费方面仅次于美国总统选举。根据IAMAI（印度互联网和移动协会）的一份报告，互联网用户和在线社交媒体（OSM）用户数量的增加可能会影响3-4%的城市人口投票。从2013年9月到2014年5月，与选举有关的推文数量接近1821万条。我们分析了完整的数据集，发现Twitter上的活动在重要事件期间达到峰值。从我们的数据中可以明显看出，政治家的政治行为影响了他们的追随者数量。我们工作的另一个目的是找到一种有效的方法来分类Twitter上用户的政治倾向。我们使用了四种不同的技术：两种基于推文的内容，一种基于基于用户的特征，另一种基于转推和用户提及网络上的社区发现算法。我们发现社区发现算法效果最好。我们建立了一个门户网站来显示对过去24小时推文的分析。据我们所知，这是第一次对2014年印度大选的选举数据进行分析并对用户进行分类的学术研究。
2014-06-19 cs.SI physics.soc-ph
Time evolution of the behaviour of Brazilian legislative Representatives using a complex network approach
选举后对代表行为的跟踪是民主代表制的必要条件，至少可以惩罚背叛者，使其不得连任。我们的目标是展示如何遵循代表的行为，以及如何在真实情况下表现出行为，并观察政治危机的趋势，包括改变游戏规则的政治不稳定的开始。我们使用的相关性和相关距离矩阵的巴西代表投票在四个总统任期。用最小生成树对这些矩阵重新排序，显示了16年期间集群的动态形成，其中包括一次总统弹劾。重新排序的矩阵，由相关强度和各方着色，清楚地显示了观察到的集群的起源及其随时间的演变。当大型集群提供政府支持集群中断时，就会出现政治不稳定，这可能导致弹劾，这是我们在巴西总统被弹劾前三年观察到的趋势。我们相信这种方法可以用来预测其他政治风暴。
2020-02-06 physics.soc-ph
On the stability of the Brazilian presidential regime: a statistical analysis
巴西总统制的特点是存在许多政党，这些政党当选为众议院议员，并在立法联盟中联合起来形成多数。自1985年重新民主化以来，巴西共举行了8次总统直选，其中两次是对民选总统的弹劾。在这项工作中，我们描述了总统政权的稳定性和破裂时期，分析了1991年至2019年在众议院举行的投票。我们首先测量政党和国会在投票中的凝聚力，量化国会议员投票之间的一致性，并观察到在没有弹劾的立法时期，这里称为稳定立法时期，国会议员之间的两极分化更强。使用聚类算法，我们能够将这些在稳定时期观察到的极化群体与反对政府和政府基础相关联。为了描述2016年发生的对迪尔玛·罗塞夫的弹劾，我们分析了国会议员和政府之间的协议如何随着时间的推移而演变，并使用聚类算法确定，除了她自己的政党和另一个政党之外，属于总统多数联盟的所有政党都在弹劾之前迁移到反对派。我们的分析使我们能够确定稳定的总统任期和弹劾的立法任期之间的一些差异。
2020-05-16 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph stat.AP
Three predictions on July 2012 Federal Elections in Mexico based on past regularities
选举制度是物理学家和数学家的研究课题，在过去的几年里，它被一个新的领域所取代：社会物理学。根据作者以前关于新千年墨西哥选举过程的作品，他发现选举当局提供的2000年和2006年初步数据集出现了三个特征，命名为PREP：I）误差分布不是高斯或洛伦兹分布，它们的特征是中心的幂律和两侧的非对称波瓣。II）革命革命党（PRI）在超过70%的处理证书时，所获得的选票百分比的斜率发生了变化;因此，在选举计算结束时，它有所改善。III）在2000年、2003年和2006年的总统和国会选举中，PRI的选票分布是一个平滑函数，可以用等级$r$的Daisy模型分布很好地描述。如果所有这些特征都适合墨西哥的现实，它们应该出现在2012年7月的进程中。在这里，我讨论了一些论点，为什么这样的行为会出现在目前的过程中
2012-06-30 physics.soc-ph
Social Media Would Not Lie: Prediction of the 2016 Taiwan Election via Online Heterogeneous Data
网络媒体的流行吸引了来自各个领域的研究人员来探索人类行为并做出有趣的预测。在这项研究中，我们利用从各种在线平台收集的异构社交媒体数据来预测台湾2016年总统大选。与大多数现有的研究相比，我们采取“信号”的异构信息的观点，并采用卡尔曼滤波器融合多个信号到日常的候选人的投票预测。我们还考虑影响选举的事件，以定量的方式基于所谓的事件研究模型，起源于金融研究领域。我们获得了以下有趣的发现。首先，网络媒体的民意在预测力和时效性方面都优于传统民意调查。但离线调查仍然可以起到缓解在线意见样本偏差的作用。其次，尽管随着选举日的临近，在线信号会逐渐趋同，但Facebook上简单的“赞”始终是选举结果的最强指标。第三，大多数有影响力的事件都与两岸关系有很强的关联，周子瑜国旗事件后紧接着选前一天的道歉视频，让蔡英文的得票率增加了3.66%。这项研究证明了网络媒体在政治上的预测能力和信息融合的优势。结合使用卡尔曼滤波器和事件研究方法有助于数据驱动的政治分析范式的预测和归因的目的。
2018-04-04 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Noncooperative dynamics in election interference
外国势力干涉国内选举是对社会的生存威胁。这种干涉通过从战争到言论的无数方法表现出来，是经济和政治代理人之间战略互动的及时例子。我们将理性博弈者之间的这种互动建模为连续时间微分博弈，构建了一个具有各种支付结构的竞争分析模型。只有一个参与者对游戏结果的全有或全无的态度导致了军备竞赛，两国都在干涉和反干涉行动上花费越来越多的资金。然后，我们将我们的模型与有关俄罗斯干涉2016年美国总统大选的数据进行对比。我们介绍和估计的贝叶斯结构时间序列模型的选举民意调查和社交媒体帖子的俄罗斯Twitter巨魔帐户。我们的分析模型，虽然有目的地抽象和简单，充分捕捉到选举和社交媒体活动的许多时间特征。最后，我们讨论了我们的模型的缺点和建议，为今后的研究。
2020-01-09 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Election Predictions as Martingales: An Arbitrage Approach
我们考虑二元选举结果的估计作为鞅，并提出了一个套利定价时，不断更新的估计。我们认为，估计需要作为一个二元期权定价的套利估值最大限度地减少了传统上使用的Brier得分跟踪概率评估的准确性。我们从标准的算术布朗运动中构造了一个对偶鞅过程$Y$，在$[L,H]$中构造了$X$，在$(-\infty, \infty)$中构造了$X$，并相应地进行了价格选择.双重过程$Y$可以表示成功所需的数字投票。我们展示了估计量的波动率与基础变量的波动率之间的关系。当最终结果存在高度不确定性时，1）二元期权的套利价值接近50%，2）即使民意调查或其他基础显示显着变化，估计也不应该发生大的变化。在1）二进制值，2）$Y$的估计，3）$Y$的估计在剩余到期时间上的波动率之间存在套利关系。我们注意到，在2016年美国总统选举中，各种预测团体经常违反这些套利关系，以及需要考虑候选人成功的所有中间评估的概念，而不仅仅是最终评估。
2019-07-02 physics.soc-ph q-fin.PR
Thermodynamic theory of voting and EU elections
Univ Toulouse, CNRS, Laboratoire de Physique Théorique（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，理论物理实验室）
研究引入投票的热力学理论，通过类比耦合非线性振荡器能量与政党选票份额，利用能量和概率守恒特性，解释欧盟选举政党选票分布，能描绘相关曲线并重现法国总统选举选票离散情况。
2026-07-17 cond-mat.stat-mech econ.GN nlin.CD
