Det är vanligt att använda socialt innehåll på nätet för att analysera politiska händelser. Twitterbaserade data i sig är inte nödvändigtvis ett representativt urval av samhället på grund av icke-uniformt deltagande. Detta faktum bör uppmärksammas när man förutsäger verkliga händelser från sociala medier trender. Dessutom kan varje tweet visa en positiv eller negativ inställning till ämnet, som måste beaktas. Genom att samla in en stor datauppsättning på mer än 370 000 tweets om 2016 amerikanska val och noggrant bekräfta de resulterande nyckeltrender mot Google Trender, skapas en legitim datauppsättning. En Gaussisk process regression modell används för att förutsäga valresultatet; vi för in den nya idén om att uppskatta kandidaternas röstandelar i stället för att direkt förutse vinnaren av valet, som praktiseras i andra strategier. Att tillämpa denna metod på US 2016 Val resulterade i att man förutspådde Clintons majoritet i folkomröstningen i början av valveckan med en procents fel. Den höga variansen i Trump supportrar beteende rapporteras någon annanstans återspeglas i den högre felfrekvensen av hans röstandel.
Kassraie, Modirshanechi och Aghajan REF utvecklade en Gaussisk process regression modell för att förutsäga 2016 US Val från 370 000 tweets via en uppskattning av kandidaterna "röstandelar.
Election Vote Share Prediction using a Sentiment-based Fusion of Twitter Data with Google Trends and Online Polls
{'venue': 'DATA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}