‘Obama’ adalah kata ajaib Trump di Twitter

Bagaimana Donald Trump menyimpan jutaan konstituen Twitternya? Sebuah melihat aktivitas @ realDonaldTrump menunjukkan sebuah formula sederhana: Meremehkan Obama dan media mainstream, dan mengatakan “Amerika” banyak.

Trump adalah tweeter yang jauh lebih rajin daripada pendahulunya, menambahkan posting asli (berlawanan dengan retweets) pada tingkat rata-rata hampir 40 minggu. Dalam beberapa bulan pertama masa kepresidenannya, ini telah menciptakan banyak informasi bahwa – sebagian berkat pemrogram Brendan Brown, yang telah mengumpulkan surat-surat tersebut ke dalam Trump Twitter Archive – dapat didownload dan ditambang untuk mengetahui wawasan dan isinya. Preferensi dan prioritas penonton.

Presiden, misalnya, membanggakan dirinya untuk menggunakan kata-kata terbaik . Jadi mana yang disukainya di Twitter? Meninggalkan barang seperti “the” dan “tapi,” kata No. 1 dari 1 Januari sampai 10 Mei adalah “Amerika” (atau “Amerika”), muncul di 69 dari 668 tweet asli. Setelah itu muncul “besar” dan “palsu,” yang terakhir biasanya dipekerjakan dengan “berita” atau “media” untuk menggambarkan New York Times, CNN dan gerai utama lainnya yang liputannya Trump menemukan hal yang tidak menyenangkan. Sebagai contoh:

Tapi kata mana yang benar-benar yang terbaik, dalam hal mengumpulkan dukungan dari pengguna Twitter? Untuk mendapatkan pengertian, saya melakukan semacam analisis statistik – yang disebut regresi – untuk melihat 16 kata yang paling sering digunakan (atau kelompok kata-kata serupa, seperti bagus, lebih baik dan hebat) dikaitkan dengan kombinasi yang paling banyak. Retweet dan favorit, tanggapan yang cenderung menunjukkan persetujuan.

Satu peringatan: Penggunaan kata-kata tertentu hanyalah salah satu dari banyak faktor – seperti waktu dan kapitalisasi – yang dapat mempengaruhi popularitas tweet, dan mungkin bukan yang terbesar. Secara keseluruhan, 16 kata dan kelompok kata hanya menjelaskan sekitar 7 persen variasi gabungan retweets dan jumlah favorit. Dan sebagian besar kata-kata dan kelompok kata individual tidak memiliki dampak yang jelas satu arah atau yang lain.

Yang mengatakan, beberapa memang menonjol. Yang terbesar adalah “Obama”, yang menambahkan secara kasar Saya memperkirakan 41.000 untuk hitungan retweet-dan-favorit – kesepakatan yang cukup besar, dengan jumlah rata-rata sekitar 108.000. Wajar, Trump hampir selalu menggunakan nama itu dalam konteks negatif. Seperti dalam:

“Amerika, Amerika” dan “palsu” juga dikaitkan dengan jumlah yang lebih tinggi. Tiga kelompok kata – “ObamaCare, healthcare,” “Foxandfriends, Foxnews, Fox” dan “Republican, Republicans” – semuanya terkait dengan jumlah yang lebih rendah. Berikut peringkatnya:

Kata-kata Terbaik dan Terburuk

Semua mengatakan, gambaran tersebut menunjukkan konstituensi Twitter yang tidak terlalu tertarik pada kebijakan dan politik partai, namun sangat patriotik dan senang melihat Trump mengambil jabs di Barack Obama dan media elitis.

Jadi, apa yang harus dilakukan presiden dengan informasi ini? Nah, jika – sebagai saya Bloomberg View rekan Cathy O’Neil telah mengemukakan – Trump sebenarnya beroperasi seperti algoritma mesin-belajar yang dirancang untuk meningkatkan perhatian, orang akan berharap dia untuk memberikan lebih dari apa yang telah bekerja di masa lalu. Tidak ada tren yang jelas sejauh ini, tapi mungkin perlu ditinjau kembali.

Kolom ini tidak selalu mencerminkan pendapat dewan redaksi atau Bloomberg LP dan pemiliknya.

  1. Secara kasar, maksud saya regresi menunjukkan bahwa seseorang dapat yakin 90 persen bahwa jumlah sebenarnya berkisar antara 19.669 dan 61.846. Interval kepercayaan 90 persen untuk kata lain adalah: “Amerika, Amerika” (6,967 sampai 30.187), “palsu” (1,726 sampai 29,547), “Obamacare, healthcare” (-12,224 sampai -39,712), “Foxandfriends, Foxnews, Fox “(-2,661 sampai -37,053),” Republikan, Republik “(-819 sampai -37,638).

Untuk menghubungi penulis cerita ini: Mark Whitehouse at mwhitehouse1@bloomberg.net

Untuk menghubungi editor yang bertanggung jawab atas cerita ini: James Greiff at jgreiff@bloomberg.net