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。

为了深入了解奥巴马演讲的语言风格及其变化趋势，我们需要设计一个结合深度学习和计算社交科学方法的研究框架。首先，我们需要收集奥巴马在不同时间段的演讲文本数据作为分析对象。接下来，运用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），对演讲文本进行语言模型训练，从而捕捉其语言风格的特点。

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)

之后，我们可以通过LIWC工具对演讲文本进行情感和心理状态分析，以便揭示奥巴马语言使用的深层含义。LIWC可以提供关于个人心理状态和情绪倾向的定量数据，这对于我们理解奥巴马的演讲风格变化至关重要。

此外，为了考察奥巴马语言风格的长期变化趋势，可以利用Google Books N-grams提供的历史语料库。通过对比奥巴马演讲文本与Google Books N-grams中的大规模语料库，可以追踪特定词汇或短语的使用频率，从而分析奥巴马语言风格与文化变迁之间的关联。

在实际操作中，研究者应该首先确定分析的关键语言特征和时间跨度，然后进行数据预处理，包括文本清洗、分词和向量化。接下来，构建深度学习模型并训练，以适应奥巴马演讲的语言风格识别任务。最后，将模型应用于新的演讲数据，并结合LIWC分析和N-gram数据，形成综合的研究报告。

本研究设计框架涉及的数据处理和分析技术较为复杂，建议参考《深度学习与计算社交科学：从LIWC到文化计量学》这一资料，它不仅提供了深度学习在自然语言处理中的应用实例，还涵盖了文化计量学的基本概念和研究方法，为理解奥巴马演讲的语言风格提供了理论和实践上的支持。

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)