被廣泛用作理解和預測現實世界現象的工具。今天在我們的部落格上，我們一直在使用 Twitter 來了解 2016 年 11 月 8 日的美國 總統選舉 。 選舉燈 圖 1：關注川普或克林頓
2010 年 第四屆國際 AAAI 網路部落格
和社群媒體會議上發表了 一篇文章，題為「用 Twitter 預測選舉：140 個字元揭示了政治情緒——結論是這確實是可能的」。
這項研究使用了 2009 年 9 月
德國聯邦選舉的推文，得出的結論是，僅提及某個政黨的消息數量就可以反映選舉結果。此外，聯合提及兩個政黨符合現實世界的政治關係和聯盟。研究還表明，對推文政治情緒的分析表明，推文與政黨和政治人物的政治立場密切相關，表明推文訊息的內容「似乎反映了線下政治格局」。
然而， 一年後在同一個人工智慧會議
上發表的 另一篇文章《使用 Twitter 進行選舉 科威特電子郵件數據 預測的局限性》指出，「不幸的是，他們發現分析結果與選舉結果之間沒有相關性，這與先前的報告相矛盾”，根據他們的調查關於美國 2010 年國會選舉的推文。
在Google中進行搜尋將顯示更
多關於使用 Twitter 和其他社交媒體網路進行選舉 日本數據 預測的可行性的研究。此外，用於檢查哪個候選人產生更多搜尋活動的 Google 趨勢查詢提供了對此事的一些見解：
谷歌趨勢 圖 2：Google 趨勢候選人的搜尋活動
無論結論是什麼，毫無疑問，推特在某種程度上反映了一個國家在重 格林納達電子郵件數據 18731 信息 要選舉之前正在發生的事情。在 2016 年 11 月 8 日選舉前的兩天裡，
我們建立了 Twitter 的即時來源
過濾相關主題標籤、處理姓名和關鍵字。作為技術，我們使用了 ElevenPaths網路安全產品 Sinfonier來基於即時資訊處理來偵測網路威脅。在這種情況下，Sinfonier 會自動即時擷取推文（ 見圖 3）。 Sinfonier 以非常優雅的方式封裝了 Apache Storm 的即時能力，因此我們可以在幾分鐘內幾乎零碼編寫的情況下建立一個「摘要 Twitter-to-MongoDB」。
交響拓撲 圖 3： Sinfonier 拓撲
資料擷取管道旨在從 Twitter 擷取即時資料。然後，我們也使用了Elastic Search和 Kibana的即時功能 。除了在儀表板中即時視覺化推文（ 請參閱圖 4）之外，
我們還想嘗試一些更有趣
的東西，因此我們還使用了一些 飛利浦 Hue 燈。 圖 4：關於克林頓（藍色）與川普（紅色）的即時推文。川普的推文幾乎是克林頓的兩倍。川普的回覆稍微正面一些，兩人同樣轉發了所有提到他們的推文。