假新闻日志数据集FakeNewsLogDataset-niranjanank
数据来源：互联网公开数据
标签：假新闻，数据集，新闻分析，信息验证，机器学习，自然语言处理，社会学，传播学
数据概述： 该数据集包含来自互联网的假新闻日志数据，记录了假新闻的传播路径、用户互动和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的假新闻传播情况。
数据维度：数据集包括新闻标题、正文、发布时间、作者、来源、传播路径、用户评论、点赞数、分享数等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开的假新闻日志，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻分析、信息验证、社会学研究及机器学习等领域的研究和应用，特别是在假新闻检测、传播路径分析等技术任务中具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于假新闻检测、传播路径分析等新闻学研究，如假新闻的产生机制、传播规律等。
行业应用：可以为新闻媒体、社交媒体平台等提供数据支持，特别是在假新闻监测与治理方面。
决策支持：支持假新闻的快速识别与处理，帮助相关领域制定更好的信息管理与传播策略。
教育和培训：作为新闻传播学、信息科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解假新闻检测与传播路径分析技术。
此数据集特别适合用于探索假新闻的传播机制与用户交互特征，帮助用户实现假新闻的快速识别与处理，提升信息验证能力，促进健康的信息环境建设。
