A Corpus-Based Study of Hillary Clinton’s and Donald Trump’s Linguistic Styles
Notice bibliographique
Résumé
Since the 2016 U.S. presidential election, research on Hillary Clinton’s and Donald Trump’s linguistic styles has witnessed an exponential increase, with a lopsided focus on Trump in particular. This study compared Clinton’s and Trumps’ campaign speeches during the general election using a corpus-based approach. Discourse analysis of the corpora was conducted using the textual analysis software AntConc 3.2.4. The results showed that Clinton used a more diverse vocabulary compared with Trump, and that both candidates stuck to their core campaign messages in their speeches. Three major differences between Clinton’s and Trump’s linguistic styles were identified: 1) Clinton was inclined towards rational discussions of public policy, while Trump was adept at appealing to voters’ emotions; 2) Clinton was more positive and focused on her vision of the future, while Trump was more negative and fixated at depicting a dystopian reality; 3) Clinton aimed to find commonalities with the American people, while Trump aimed to highlight differences between himself and his opponents. By putting Clinton’s rhetoric on a par with Trump’s, this study highlighted their linguistic style differences as part of their grand campaign strategy, which could contribute to current understanding of the two candidates’ rhetorical preferences, political beliefs and strategies in their 2016 campaigns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».