虽然美国 2024 年总统大选已经是去年的事了，但是现在看来还是很振奋人心，抛开别的不说，一个 80 岁的美国 MAGA 老头冒着生命危险求职，就很励志。

笔者尝试从推特 X 平台上监控和采集和美国大选推文相关的数据，最开始设定的时间段为 2016-01-01 至 2025-01-01，累计 3000 多天，横跨两届美国总统大选，关键词定为

，非常热门的总统候选人关键词。

后来是，只采集了两三天，数据量就破 100,000 了，照这估算，最终的数据量得往 

走，可能过亿有点夸张，但是千万级别肯定是有的，虽然不用 API，无需支付每月百万级数据量 5000 美元的 API 费用，但是采集成本也不低，遂作罢。

，时间段为 2024-01-01 至大选结束 2024-11-10，共采集得推文 24,800 条。

每一条数据都包含推文 ID、发布时间、正文、发布来源、语言、推文查看数（阅读量）、回复数（评论数）、转推数、喜欢数、引用数等推文字段和作者 ID、用户名、注册时间、关注数、粉丝数、发布推文数是否蓝 V 认证等用户字段，合计 47 个字段信息

print(df.columns)
"""
Index(['tweet_create_time', 'publish_time', 'tweet_id', 'content', 'source',
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       'retweet_count', 'favorite_count', 'quote_count', 'bookmark_count',
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       'reply_to_user_id', 'reply_to_user_link', 'reply_to_tweet_id',
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       'screen_name', 'user_link', 'tweet_link', 'location', 'description',
       'user_url', 'url_entities', 'followers_count', 'fast_followers_count',
       'normal_followers_count', 'friends_count', 'user_created_at',
       'blue_verified', 'verified', 'favourites_count', 'statuses_count',
       'media_count', 'listed_count', 'user_lang', 'pinned_tweet_ids'],
      dtype='object')
"""

推文数基本每月递增，如果拆成更加细颗粒的按日统计，能发现一些在一些关键日期的推文数的峰值

而从推文属地分布来看，伦敦居民是美国本土以外最关心这次大选的群体。

欲构建话题矩阵和@用户矩阵并可视化，但是初始矩阵太过庞大，最终限定在只对浏览量大于 2000 的推文，也就是热门的推文进行分析

刚好话题矩阵的漩涡中心就是我设定的采集关键词 

从这个中心话题出发，向外衍生出很多话题，大致分为四类：

相比较话题矩阵，用户矩阵则显得更加孤岛化、离散化，不是连通图。

只聚焦中心区域来看，基本上都是上述话题的 1 和 4 类用户。

动态主题建模（Dynamic Topic Modeling，简称DTM）是一种用于分析文本数据随时间变化的主题模型。

它在传统的主题模型基础上引入了时间因素，能够捕捉主题随时间的演变过程。

数据集带有推文发布精确的时间，对所有的推文文本进行动态主题建模，可得热力图如下：

把主题随时间的变化河流图化，最终结果如下：

从整个推文的数据集来看，特朗普相关话题热度明显领先拜登和哈里斯的，考虑到推特 X 的老板马斯克是特朗普的支持者，也就见怪不怪了。

构建 2024 美国总统大选推特 X 文本数据集，生成复杂网络和动态主题建模

关系矩阵复杂网络可视化，动态主题建模可视化

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本文分析了2024年美国总统大选期间推特上的推文数据，涵盖特朗普、拜登等热门话题。研究发现，特朗普相关话题热度领先，且南美洲地名频繁提及。数据集包含47个字段，可视化分析展示话题矩阵和用户矩阵。

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