Despre cine vorbește

3.755 mențiuni — politicieni, țări, instituții — și cum se schimbă tonul

Cum vorbește ND despre Trump, Putin, Bolojan, Simion, Georgescu, NATO, UE, OCDE. Și ce-l surprinde pe analist.

Cum a fost extrasă lista

Folosind GLiNER multi-v2.1 (model zero-shot multilingual NER), am identificat în corpusul ND toate mențiunile de:

Persoane politice (cu nume — Trump, Putin, Bolojan, Simion, etc.)
Țări (România, Ucraina, SUA, Rusia, R. Moldova, Polonia, …)
Instituții naționale (CSM, CCR, DNA, DIICOT, Parlament, Guvern, …)
Instituții internaționale (UE, NATO, OCDE, ONU, Comisia Europeană)
Partide politice (PSD, PNL, USR, AUR, UDMR)

După curățare (merge forme flexionale: ucraina/ucrainei = aceeași entitate; eliminare hashtag-uri ca romaniaonesta), ~700 mențiuni rămase pe top 30 entități canonice.

Cine apare cel mai des

7 momente cheie

1. Adversarii electorali dispar complet post-Q2 2025

Simion: 31 mențiuni Q2 → 0 mențiuni Q4-Q2 2026
Georgescu: 21 mențiuni Q1 → 1 mențiune Q2 2026

ND nu îi mai numește. Strategie de ignoring deliberat.

2. Premierul Bolojan sub-menționat pentru rolul lui

14 mențiuni “Bolojan” directe via NER GLiNER (Ciolacu: 17 — predecesorul e numit mai des)
Cu regex pe nume + “premier” + disambiguare LLM: 45 mențiuni validate (din 119 candidați; 74 erau de fapt despre Ciolacu/Ponta/Tusk)
Pentru un președinte care lucrează cu un premier zilnic, surprinzător de puțin — ND tinde să-i evite numele
Vezi raportul ND-Bolojan complet

3. Spike SUA în Q1 2026 (97 mențiuni)

Relația cu administrația Trump — perioada negocierilor pentru garanții de securitate.

4. Polonia explozie Q2 2026 (47 mențiuni)

Vizita oficială + summit B9 + lansare EastInvest (20 mld € pentru 9 state UE la granița cu Rusia/Ucraina).

5. Rusia peak Q4 2025 (68 mențiuni)

Cea mai îngrijorată perioadă — discursuri despre escaladare, drone, atacuri hibride.

6. CSM concentrat Q3 2025 (32 mențiuni)

Reforma pensii speciale magistrați — perioada de negocieri intense.

7. NATO peaks duble Q4 2025 (33) + Q2 2026 (50)

Stabilizare flancul estic + B9 summit + angajament 5% PIB până în 2035.

Sentiment per entitate

Sentiment-ul lui ND față de fiecare entitate, clasificat cu Gemini 2.5 Flash pe paragrafele relevante.

5 insighturi surprinzătoare

ND e diplomat, nu atacant

Doar 5 sentimente NEGATIVE explicite în întreaga analiză (din 107 buckets). ND nu atacă deschis aproape niciodată. Singura entitate constant negativă: Rusia.

TRUMP = MIXT, nu pozitiv

ND nu îl laudă pe Trump explicit — are rezerve constante. Asta în ciuda relației diplomatice. Important pentru framing RO-SUA.

CSM = MIXT constant

Reforma magistraților e poziție complicată pentru ND — nu îi condamnă, dar nici nu îi apără. Mediator de profesie.

USR a trecut din POZITIV → NEUTRU

Răcire față de partidul de origine după ce a devenit independent. Are sens politic — independent → fără afiliere.

Aliații constanți: POLONIA, NATO, OCDE, FRANȚA

Toate “pozitiv constant” peste 4-6 perioade. Coloana vertebrală a politicii externe (Vest + UE).

Diferența scris vs vorbit

Aceeași entitate, sentiment diferit în funcție de canal:

Entitate	Perioadă	Facebook	Video
Trump	Q1 2026	Pozitiv	Mixt (rezerve)
PSD	Q2 2025 (campanie)	Negativ	Mixt (temperat)
Simion	Q2 2025 (campanie)	Negativ (epitete personale)	Negativ (argumente policy)

Facebook polarizează mai mult (69% pro/contra). Video nuanțează (55% polarizat + 38% mixt).

Vezi analiza completă scris vs vorbit →

← Acasă · Promisiunile →

--- title: "Despre cine vorbește" subtitle: "3.755 mențiuni — politicieni, țări, instituții — și cum se schimbă tonul" description: "Cum vorbește ND despre Trump, Putin, Bolojan, Simion, Georgescu, NATO, UE, OCDE. Și ce-l surprinde pe analist." --- ```{python} #| include: false import sys, json from pathlib import Path ROOT = Path("..").resolve() sys.path.insert(0, str(ROOT)) import pandas as pd import plotly.graph_objects as go ``` ## Cum a fost extrasă lista Folosind **GLiNER multi-v2.1** (model zero-shot multilingual NER), am identificat în corpusul ND toate mențiunile de: - **Persoane politice** (cu nume — Trump, Putin, Bolojan, Simion, etc.) - **Țări** (România, Ucraina, SUA, Rusia, R. Moldova, Polonia, ...) - **Instituții naționale** (CSM, CCR, DNA, DIICOT, Parlament, Guvern, ...) - **Instituții internaționale** (UE, NATO, OCDE, ONU, Comisia Europeană) - **Partide politice** (PSD, PNL, USR, AUR, UDMR) După curățare (merge forme flexionale: ucraina/ucrainei = aceeași entitate; eliminare hashtag-uri ca `romaniaonesta`), **~700 mențiuni rămase pe top 30 entități canonice**. ## Cine apare cel mai des ```{python} #| echo: false timeline = pd.read_csv(ROOT / "results" / "08_ner_overall" / "entity_timeline_clean.csv", index_col=0) top_15 = timeline.head(15) fig = go.Figure() for col in top_15.columns: fig.add_trace(go.Bar( name=col, x=top_15.index, y=top_15[col], )) fig.update_layout( barmode="stack", title="Top 15 entități × perioadă", yaxis_title="Mențiuni", height=500, plot_bgcolor="white", xaxis_tickangle=-30, legend_title="Perioadă", ) fig.show() ``` ```{python} #| echo: false import plotly.figure_factory as ff import numpy as np # Make heatmap z = top_15.values.tolist() x = top_15.columns.tolist() y = top_15.index.tolist() fig = ff.create_annotated_heatmap( z=z, x=x, y=y, colorscale="YlOrRd", annotation_text=[[str(int(v)) if v > 0 else "" for v in row] for row in z], showscale=True, ) fig.update_layout( title="Heatmap mențiuni — top 15 entități × perioadă", height=600, margin=dict(l=140), ) fig.update_xaxes(side="top", tickangle=-30) fig.show() ``` ## 7 momente cheie ::: {.callout-note appearance="simple"} ### 1. Adversarii electorali **dispar complet** post-Q2 2025 - **Simion**: 31 mențiuni Q2 → 0 mențiuni Q4-Q2 2026 - **Georgescu**: 21 mențiuni Q1 → 1 mențiune Q2 2026 ND nu îi mai numește. Strategie de ignoring deliberat. ::: ::: {.callout-note appearance="simple"} ### 2. Premierul Bolojan **sub-menționat** pentru rolul lui - 14 mențiuni "Bolojan" directe via NER GLiNER (Ciolacu: 17 — predecesorul e numit mai des) - Cu regex pe nume + "premier" + disambiguare LLM: **45 mențiuni validate** (din 119 candidați; 74 erau de fapt despre Ciolacu/Ponta/Tusk) - Pentru un președinte care lucrează cu un premier zilnic, surprinzător de puțin — ND tinde să-i evite numele - [Vezi raportul ND-Bolojan complet](bolojan.qmd) ::: ::: {.callout-note appearance="simple"} ### 3. **Spike SUA în Q1 2026** (97 mențiuni) Relația cu administrația Trump — perioada negocierilor pentru garanții de securitate. ::: ::: {.callout-note appearance="simple"} ### 4. **Polonia explozie Q2 2026** (47 mențiuni) Vizita oficială + summit B9 + lansare EastInvest (20 mld € pentru 9 state UE la granița cu Rusia/Ucraina). ::: ::: {.callout-note appearance="simple"} ### 5. **Rusia peak Q4 2025** (68 mențiuni) Cea mai îngrijorată perioadă — discursuri despre escaladare, drone, atacuri hibride. ::: ::: {.callout-note appearance="simple"} ### 6. **CSM concentrat Q3 2025** (32 mențiuni) Reforma pensii speciale magistrați — perioada de negocieri intense. ::: ::: {.callout-note appearance="simple"} ### 7. **NATO peaks duble** Q4 2025 (33) + Q2 2026 (50) Stabilizare flancul estic + B9 summit + angajament 5% PIB până în 2035. ::: ## Sentiment per entitate Sentiment-ul lui ND față de fiecare entitate, clasificat cu Gemini 2.5 Flash pe paragrafele relevante. ```{python} #| echo: false sentiment = pd.DataFrame() sent_path = ROOT / "results" / "09_sentiment_per_entity_overall" / "sentiment_per_entity_period.jsonl" if sent_path.exists(): rows = [] with sent_path.open() as f: for line in f: rows.append(json.loads(line)) sentiment = pd.DataFrame(rows) if not sentiment.empty: counts = sentiment["sentiment"].value_counts() fig = go.Figure(go.Bar( x=[s.capitalize() for s in counts.index], y=counts.values, marker_color=["#cccccc", "#2a9d8f", "#f4a261", "#e63946", "#dddddd"][:len(counts)], text=counts.values, textposition="outside", )) fig.update_layout( title="Distribuție sentiment per entitate × perioadă (107 buckets)", yaxis_title="Buckets", height=400, plot_bgcolor="white", showlegend=False, ) fig.show() ``` ### 5 insighturi surprinzătoare ::: {.callout-tip} ## ND e diplomat, nu atacant **Doar 5 sentimente NEGATIVE explicite** în întreaga analiză (din 107 buckets). ND nu atacă deschis aproape niciodată. Singura entitate constant negativă: **Rusia**. ::: ::: {.callout-tip} ## TRUMP = MIXT, nu pozitiv ND nu îl laudă pe Trump explicit — are rezerve constante. Asta în ciuda relației diplomatice. Important pentru framing RO-SUA. ::: ::: {.callout-tip} ## CSM = MIXT constant Reforma magistraților e poziție *complicată* pentru ND — nu îi condamnă, dar nici nu îi apără. **Mediator de profesie**. ::: ::: {.callout-tip} ## USR a trecut din POZITIV → NEUTRU Răcire față de partidul de origine după ce a devenit independent. Are sens politic — independent → fără afiliere. ::: ::: {.callout-tip} ## Aliații constanți: POLONIA, NATO, OCDE, FRANȚA Toate "pozitiv constant" peste 4-6 perioade. Coloana vertebrală a politicii externe (Vest + UE). ::: ## Diferența scris vs vorbit Aceeași entitate, sentiment diferit în funcție de canal: | Entitate | Perioadă | Facebook | Video | |---|---|---|---| | **Trump** | Q1 2026 | Pozitiv | **Mixt** (rezerve) | | **PSD** | Q2 2025 (campanie) | **Negativ** | Mixt (temperat) | | **Simion** | Q2 2025 (campanie) | **Negativ** (epitete personale) | **Negativ** (argumente policy) | **Facebook polarizează mai mult (69% pro/contra). Video nuanțează (55% polarizat + 38% mixt).** [Vezi analiza completă scris vs vorbit →](doua-registre.qmd) [← Acasă](index.qmd) · [Promisiunile →](promisiuni.qmd)