茶叶相关子版块社交媒体监听数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体,茶叶,子版块,用户互动,话题分析,关键词趋势,情感分析
数据概述
本数据集由三个与茶叶相关的Reddit子版块（r/gongfutea、r/puer、r/tea）中的评论数据组成，通过PRAW工具从Reddit API获取。由于不同子版块的活跃程度和Reddit数据抓取限制，数据覆盖的时间范围有所不同。数据集包含三个部分，具体如下：
- 数据集1：来自r/gongfutea子版块，包含1,707条记录，共16个字段，时间范围从2023年8月1日到2024年7月2日。
- 数据集2：来自r/puer子版块，包含19,191条记录，共16个字段，时间范围从2023年8月1日到2024年7月2日。
- 数据集3：来自r/tea子版块，包含63,191条记录，共16个字段，时间范围从2024年2月20日到2024年7月2日。
数据集的字段信息如下：
1. Post ID：每篇帖子的唯一标识符，数据类型为字符串。
2. Post Title：帖子的标题，数据类型为字符串。
3. Post Content：帖子的主要内容或正文，数据类型为字符串。
4. Post Date：帖子的发布日期和时间（UTC），数据类型为日期时间。
5. Post Author：帖子作者的用户名，数据类型为字符串。
6. Post URL：指向帖子的URL，数据类型为字符串。
7. Post Comment Count：帖子的评论总数，数据类型为整数。
8. Post Net Score：帖子的总评分（点赞数 - 点踩数），数据类型为整数。
9. Post Upvote Ratio：帖子的点赞比率（点赞数占总投票数的比例），数据类型为整数。
10. Comment ID：每条评论的唯一标识符，数据类型为字符串。
11. Comment Body：评论的文本内容，数据类型为字符串。
12. Comment Date：评论的发表日期和时间（UTC），数据类型为日期时间。
13. Comment Author：评论作者的用户名，数据类型为字符串。
14. Comment Net Score：评论的总评分（点赞数 - 点踩数），数据类型为整数。
15. Parent ID：该评论回复的父评论标识符，数据类型为字符串。
16. Depth：评论在讨论线程中的层级深度（例如，顶级评论深度为0），数据类型为整数。
数据用途概述
该数据集适用于多种分析场景，具体包括但不限于以下方面：
- 供应商流行度分析：识别茶叶爱好者在帖子和评论中分享的热门供应商链接，包括营销帖子，从而了解供应商的品牌影响力。
- 用户活跃度分析：确定每个子版块中最活跃的用户，并比较不同子版块之间的用户活跃水平。
- 用户互动模式分析：分析用户在每个子版块中的活跃时间（如活跃时段、活跃日等）。
- 关键词趋势分析：追踪不同子版块中关键词的流行趋势，包括供应商提到的关键词和其他行业相关的术语。
- 情感分析：对评论进行情感分析，确定整体情感倾向及趋势，帮助了解用户对特定话题或产品的看法。
- 主题建模：通过主题建模技术，揭示每个子版块中讨论的主要主题和话题，为深入研究提供见解。
- 营销策略优化：根据帖子和评论中的互动数据，为茶叶品牌和供应商提供市场洞察，优化营销策略。
- 行业研究：为茶叶行业的研究者提供数据基础，帮助分析行业动态、消费者偏好和市场趋势。
通过以上分析，该数据集能够为研究人员、市场分析师、品牌营销人员以及对茶叶行业感兴趣的各方提供有价值的信息。
示例数据
以下是一个示例数据条目，展示数据集的结构：
- Post ID: t3_abcdefg
- Post Title: "分享我的最新普洱茶体验"
- Post Content: "今天尝试了一款新的普洱茶，味道非常独特，值得推荐！"
- Post Date: 2024-03-15 10:00:00
- Post Author: tea_lover123
- Post URL: https://www.reddit.com/r/puer/comments/1234567/
- Post Comment Count: 15
- Post Net Score: 23
- Post Upvote Ratio: 85
- Comment ID: t1_hijklmn
- Comment Body: "这款茶的陈香真的很迷人！"
- Comment Date: 2024-03-15 10:10:00
- Comment Author: tea_aficionado456
- Comment Net Score: 12
- Parent ID: t1_abcdefg
- Depth: 1
注意事项
- 由于Reddit数据抓取的限制，数据可能不包含所有历史记录，且不同子版块的数据覆盖率有所不同。
- 请确保在使用数据时遵守Reddit的使用条款和相关隐私政策。
- 数据集中包含用户生成的内容，可能存在不准确或主观性的信息，需谨慎使用。
此数据集为研究茶叶社区动态、用户行为和行业趋势提供了丰富的信息资源，适用于学术研究、商业分析和市场洞察等多种场景。
