人工智能揭示了特朗普的语言在美国总统中既独特又简单且存在分歧

唐纳德·特朗普的说话方式与其他现代美国总统有什么不同吗？一项新研究美国国家科学院院刊建议他这样做。通过将机器学习应用于从辩论到竞选集会和国情咨文演讲的大量演讲，团队发现特朗普的言论以简短、直接的句子和明显敌对的语气为特色，尤其是针对对手。该研究由人工智能驱动的分析凸显了特朗普的独特风格，使他与其他共和党和民主党总统区分开来。

这项研究的灵感来自于以下问题：总统的说话方式是否明显独特，以及这些差异如何在不同的说话环境中显现出来。总统演讲是领导人与公众联系并影响政策和对手看法的最直接方式之一。研究人员想看看是否可以对现代总统的语言进行定量分析，以揭示不同的风格，以及这些风格是否可以表明他们的信息传递中不同程度的统一或分裂。

– 我们一直对大型语言模型如何帮助我们理解和量化总统话语感兴趣。研究作者解释说，其中一个显着现象是特朗普演讲的独特性，这项工作使我们能够定量地回答这个问题。谭辰浩芝加哥大学助理教授兼该中心主任芝加哥人类+人工智能实验室。

为了研究这一点，研究人员分析了一系列文本，包括 35 份总统辩论笔录、67 份国情咨文演讲以及 1960 年以来总统的 187 份竞选演讲。通过检查这些不同类型的演讲，他们确保每位总统的风格既可以在结构化的正式环境中进行评估，也可以在更灵活的高风险辩论环境中进行评估。

该研究的一个核心方面是创建一个新的“独特性”指标，该指标使用称为大语言建模的机器学习方法开发，可识别语言使用的模式。对于这一指标，研究人员在每种类型的演讲（辩论、国情咨文演讲和竞选活动）的特定数据集上训练了语言模型，使模型能够检测给定短语对于一个人来说是唯一的可能性有多大总统与其他人相比。

本质上，该指标捕捉了基于说话者的某些单词和短语的可预测性。与典型词语模式的差异越大，说话者的独特性得分就越高。例如，如果特朗普总统使用其他总统不太可能使用的语言结构或短语，他的独特性得分会更高，正如调查结果中经常出现的情况。

研究人员还引入了一个分裂词典，该词典包含 178 个被确定为常用来侮辱、抹黑或剥夺对手合法性的单词。该列表是通过初步选择分裂性词汇而制定的，然后由多名研究人员进行审查，以确认它们与政治言论的相关性。像“腐败”、“愚蠢”和“耻辱”这样的词都包含在这个词典中，然后将其应用于每个总统数据集以测量分裂性语言的频率。

研究人员发现，特朗普的语言既非常独特又具有分裂性，这使他在很大程度上与其他现代总统区分开来。特朗普对简短直接句子的使用在所有受审查的演讲类别中都是一致的——辩论、竞选演讲和国情咨文演讲。与许多其他总统典型的更复杂或谨慎的措辞不同，特朗普表现出更简单和重复的语言。

一项引人注目的观察结果是，特朗普的演讲模式不仅与民主党总统截然不同，而且与共和党同僚也显示出显着差异。这一发现出乎意料。传统上，与跨党派语言相比，党内总统演讲的风格差异相对较小。

然而，分析发现，特朗普的语言风格在他自己的党内比共和党和民主党之间通常观察到的总体差异更大。这表明特朗普的修辞方式代表了一种独特的话语风格，与共和党或民主党的标准规范不同。

“我们预计特朗普不会在国情咨文演讲中脱颖而出，因为这些演讲更加标准，”谭告诉 PsyPost。——不过，他在这些演讲中还是有很大不同。我还对特朗普与其他共和党人的不同感到惊讶。”

特朗普还比他的前任更频繁地提到他的对手。但引人注目的不仅是这些参考文献的数量；还有这些参考文献的数量。特朗普在谈论对手时的语言也包含独特的描述。这种独特性体现在特朗普使用的形容词与其他总统通常用来形容竞争对手的形容词之间的重叠程度较低。

例如，虽然其他总统可能会使用更中立或以政策为中心的术语，但特朗普经常使用情绪化的描述词，给他的对手带来特别负面的影响。这种方法使他关于对手的语言明显个人化和好斗，强调了一种将他与共和党和民主党前任区分开来的风格。

“唐纳德·特朗普的政治言论在现代总统中是独一无二的，部分原因在于他使用对抗性语言，特别是在针对政治对手时，”谭说。

尽管研究结果提供了对特朗普修辞风格的深入了解，但研究人员承认他们的方法存在一些局限性。例如，竞选演讲数据仅涵盖最近选举周期的总统，与早期总统的比较有限。此外，该研究仅关注公开演讲，不包括在现代政治传播中发挥重要作用的社交媒体帖子。

“我们无法获得大量高质量的竞选演讲数据，尤其是早期总统的演讲数据，”谭指出。– 我认为我们的分歧词典虽然新颖，但可能需要更多迭代才能确保它准确地捕捉演讲的分歧。好处是这些基于单词计数的方法是可以解释的。”

尽管存在这些局限性，该研究还是全面审视了特朗普演讲的独特性以及其与其他总统的不同之处，强调了总统演讲风格向更具对抗性的转变。

“我们希望帮助公众在民主进程中做出明智的决定，”谭说。– 事实上，我们刚刚建立了一个网站来展示一些有关政治平台的示例摘要：https://chicagohai.github.io/election-nlp/. –

这项研究，——量化总统言论的独特性和分歧性, — 由 Karen Zhou、Alexander A Meitus、Milo Chase、Grace Wang、Anne Mykland、William Howell 和 Chenhao Tan 撰写。