多社交媒体平台新闻热度数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻热度,社交媒体,情感分析,多平台数据,新闻传播,时间序列,大数据分析
数据概述：
本数据集包含2015年11月至2016年7月期间，在四个不同主题（经济、微软、奥巴马和巴勒斯坦）下收集的约10万条新闻记录。数据来源于UCI Machine Learning Repository的同名数据集子集，涵盖了新闻标题、内容、来源、发布时间以及在Facebook、Google+、LinkedIn等社交媒体平台上的热度指标。此外，数据还包括新闻标题和新闻头衔的情感得分（SentimentTitle 和 SentimentHeadline），用于衡量新闻内容对人类情感的影响程度。数据集旨在帮助研究者分析新闻传播的热度与情感倾向的关系，以及不同社交媒体平台对新闻传播的影响。
数据用途概述：
该数据集适用于多个研究与应用领域：
1. 新闻传播分析：研究人员可以利用该数据集研究新闻在不同社交媒体平台上的传播热度，分析不同平台对新闻热度的贡献，以及热点新闻的扩散规律。
2. 情感分析：通过情感得分（SentimentTitle 和 SentimentHeadline），可以分析新闻标题和内容的情感倾向，帮助理解新闻内容对受众情绪的潜在影响。
3. 社交媒体平台对比：数据集覆盖了多个主流社交媒体平台，可用于对比分析不同平台对新闻传播热度的差异，以及平台用户行为模式。
4. 新闻推荐系统：数据中的热度和情感得分可用于构建新闻推荐系统，帮助新闻平台根据用户的兴趣和情感偏好，推送更受欢迎的新闻内容。
5. 舆情监测：政府机构或企业可以利用该数据集监测特定主题（如政治、经济、科技）的舆论趋势，评估公众情绪变化，从而制定相应的策略或应对措施。
6. 营销与广告：广告主可以利用新闻热度和情感倾向，选择合适的新闻内容和发布平台，以提高广告效果和品牌曝光率。
总结：
本数据集通过记录新闻在社交媒体平台上的热度和情感倾向，为研究新闻传播、情感分析和社会媒体平台影响力提供了丰富的数据支持，具有广泛的应用价值。无论是学术研究还是商业应用，该数据集均可作为重要的数据基础。
