如何运用深度学习技术对奥巴马的演讲语言风格进行分析，并通过LIWC和Google Books N-grams追踪其语言变化？请提供一个研究设计框架。

要进行奥巴马演讲语言风格的深度学习分析，首先要收集奥巴马在不同时间段的演讲文本数据。接着可以利用深度学习技术对这些数据进行预处理，包括文本清洗、分词、标注等步骤。然后，可以采用自然语言处理中的词嵌入模型，如Word2Vec或BERT，将文本转化为数值向量表示，便于机器学习模型处理。

参考资源链接：[深度学习与计算社交科学：从LIWC到文化计量学](https://wenku.csdn.net/doc/4rme5vbubo?spm=1055.2569.3001.10343)

在语言风格分析方面，LIWC工具可以用来分析演讲中各个时期的语言使用，从而得到情感、认知、社会关系等维度的得分。为了更深入地理解语言的变化，可以将LIWC分析的结果与Google Books N-grams提供的大规模语言数据进行对比，观察特定词汇或短语在历史上的使用频率变化。

为了追踪奥巴马语言风格随时间的变化，可以设计一个周期性的分析流程，定期收集奥巴马的最新演讲文本，并重复上述分析步骤。深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），可以用来捕捉演讲中随时间变化的语言特征，并预测未来的风格走向。

在进行这些分析时，需要注意数据的代表性和多样性，确保覆盖奥巴马演讲的各个重要时期和不同场合，以便得到更准确和全面的研究结果。研究设计框架应包括数据收集、预处理、模型选择和训练、结果分析和解释等关键部分。

通过这个研究框架，你可以有效地分析和理解奥巴马语言风格的变化，同时了解深度学习在计算社交科学领域的应用潜力。为了深入学习更多关于深度学习、计算社交科学以及文化计量学的知识，建议参考《深度学习与计算社交科学：从LIWC到文化计量学》这份资料，它将为你提供从基础到进阶的全面知识，帮助你深入理解这一领域的研究方法和成果。

参考资源链接：[深度学习与计算社交科学：从LIWC到文化计量学](https://wenku.csdn.net/doc/4rme5vbubo?spm=1055.2569.3001.10343)