news 2026/4/16 19:07:50

【数据集】美国白宫赢学指数数据集(2025.1.20-2026.1.07)

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张小明

前端开发工程师

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【数据集】美国白宫赢学指数数据集(2025.1.20-2026.1.07)

一、数据简介

自2025年1月20日特朗普再次就任美国总统以来,白宫官网发布的官方文章在叙事风格上呈现出显著变化。大量文本反复使用“胜利”“成功”“伟大”“历史性成就”“前所未有”等表述,对在其领导下的美国政府行为进行高度正向、自我肯定式的描述。

为了系统刻画这种政治修辞特征,并将其从直观感受转化为可量化、可比较的指标,我们构建了《美国白宫赢学指数》(Winning Index of White House Communications)。

“赢学指数”并非简单的情绪分值,而是一个多维度政治修辞指数,重点刻画白宫官方文本中“胜利—成就—伟大”叙事的密度、结构与情绪强度。

指标主要由以下三部分构成:

(一)赢学关键词强度(Lexical Component)

我们构建了一套定制化的“赢学词库”,涵盖三类核心语义:

1. 胜利 / 成就结果词
如 win, victory, triumph, success, achievement, justice 等

2. 伟大 / 强度修饰词
如 great, historic, unprecedented, remarkable, tremendous 等

3. 主体与自我指涉词
如 President, Trump, administration, we, America 等

通过统计这些关键词在文本中的出现频率(并对文章长度进行标准化),衡量单篇文章的“赢学语言密度”。

(二)句子层面的“协同赢学”结构(Sentence-level Component)

考虑到“赢”往往不是由单个词触发,而是通过多个语义要素在同一句中共同出现来建构叙事,我们进一步引入句子层面的分析:

· 当一个句子中同时出现至少两类(成就结果/强度修饰/主体指涉)语义时,该句被识别为“赢学句”

· 计算每篇文章中“赢学句”在全部句子中的占比

这一做法有助于区分零散用词与系统性胜利叙事。

(三)赢学语境下的情绪强度(Sentiment Component)

情绪分析并非对全文进行,而是仅在“赢学语境句”中计算:

· 使用VADER情绪分析工具

· 仅对包含“胜利/伟大”等关键词的句子计算情绪分值

· 得到“赢学语境下的平均正向情绪强度”

这样可以避免将对对手的负面描述、危机性语言误判为“情绪低迷”。

综合指数与标准化处理

上述三类指标在文章层面计算后,进行标准化(z-score),并按权重加总,形成单篇文章的赢学指数。

随后,将文章级指数按日期汇总,得到每日美国白宫赢学指数,用于观察时间趋势与关键节点变化。

指数为标准化值:

· 数值高于0,表示当日“赢学叙事”强于样本期平均水平

· 数值低于0,表示弱于样本期平均水平

声明:本数据制作无任何参考

二、数据来源

美国白宫官网(WhiteHouse.gov)发布的官方文章

三、时间跨度

2025年1月20日-2026年1月7日

四、数据范围

美国白宫官网(WhiteHouse.gov)发布的官方文章(日度)

五、数据格式:Excel、csv形式

六、数据指标

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……



七、数据展示

八、包含内容

九、全部内容下载链接: https://download.csdn.net/download/T0620514/92557844

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