Future Index

人工智能

同样的四项读数,范围限于本产品在“人工智能”下追踪的主题。下面每个面板都是在该范围内排序,而不是从全球排名中筛选出来的。

世界状况

相当普通的一天

关注度31低于平常11.5 24 小时内下降

“关注度”这个数字从何而来、读取了什么、又不主张什么。方法版本 5.0.0。

“关注度”如何计算

03:0006:0009:0012:0015:0018:0021:0000:00

09-1109-1209-1309-1409-1509-1609-17

08-2008-2709-0309-1009-17

可信度中0.68
2 个来源检索与访问2
11
情绪+62远比平常积极+50.1 24 小时内上升

“情绪”这个数字从何而来、读取了什么、又不主张什么。方法版本 5.0.0。

“情绪”如何计算

正面 35% · 中性 49% · 负面 16%

03:0006:0009:0012:0015:0018:0021:0000:00

09-1109-1209-1309-1409-1509-1609-17

08-2008-2709-0309-1009-17

可信度高0.87
2 个来源公开讨论2
1,513
波动32平静10.1 24 小时内下降

“波动”这个数字从何而来、读取了什么、又不主张什么。方法版本 5.0.0。

“波动”如何计算

03:0006:0009:0012:0015:0018:0021:0000:00

09-1109-1209-1309-1409-1509-1609-17

08-2008-2709-0309-1009-17

可信度高0.84
4 个来源预测市场2检索与访问2
29
分歧39略有分歧18.0 24 小时内下降

“分歧”这个数字从何而来、读取了什么、又不主张什么。方法版本 5.0.0。

“分歧”如何计算

03:0006:0009:0012:0015:0018:0021:0000:00

09-1109-1209-1309-1409-1509-1609-17

08-2008-2709-0309-1009-17

可信度中0.44
2 个来源公开讨论2
1,153

预测状况

预期变动35略有变动11.2 24 小时内下降

“预期变动”这个数字从何而来、读取了什么、又不主张什么。方法版本 5.0.0。

“预期变动”如何计算

03:0006:0009:0012:0015:0018:0021:0000:00

09-1109-1209-1309-1409-1509-1609-17

08-2008-2709-0309-1009-17

可信度高0.81
2 个来源预测市场2
7

7 个问题 · 2 个来源

“预期变动”测量的是预期移动了多少,而不是它们是否朝某个特定结果移动。 为什么这里没有单一总分, 为什么把我们能看到的部分分开报告.

过去 24 小时——不含说明

今日有何变化

最近24 小时内,预测、关注度、讨论情绪与报道中最大的变动,每一项都与该主题平常的变动幅度作了比较。

这个时间窗内没有任何测量超出其常见范围。已比较 62 项测量。

已比较 62 项变化。未显示:34 项无可比较的基准, 28 项在其常见范围内。

今日全部变化

同向移动的信号

这个时间窗内未观察到信号之间的关系。一次观察需要两个层面就同一主题都出现可测量的变动。

变动最大

  1. 偏高
    +11.6 24 小时内上升
    • 可信度中
    • 3 个来源
    • 人工智能
  2. 与平常相当
    +4.7 24 小时内上升
    • 可信度低
    • 可信度低于本面板期望的水平
    • 2 个来源
    • 人工智能
    • 经济
  3. 与平常相当
    +4.5 24 小时内上升
    • 可信度低
    • 3 个来源
    • 人工智能
另有 2 个主题变动较小——展开
  1. 与平常相当
    +2.9 24 小时内上升
    • 可信度低
    • 3 个来源
    • 人工智能
  2. 与平常相当
    +2.0 24 小时内上升
    • 可信度低
    • 3 个来源
    • 人工智能

全部测量与区间

热度上升的主题

没有主题在足够多种类的来源上同时表现异常活跃。当被追踪的主题都处于各自的常态时,此面板为空——这不是对整个世界的测量。

来源出现分歧之处

目前没有主题在“被报道多少”与“被讨论多少”之间出现实质差距。比较需要两边都有:只有一边说了话的主题不构成分歧。

数据状况

本站目前能看到多少。这不是对世界的测量,也不会改变上面的数字。

测量质量
73%
覆盖
60%——10 个来源中有 6 个在报告
时效
已是最新
代表性
中等
  • 32 online communities
  • 3 kinds of evidence
  • one language scored; 4 more seen and not scored; 418 items carried no identification
  • every subject behind these figures is global in scope

这些如何得出,以及为何与读数分开报告