MetaFilter用户互动数据集-2004至2021年-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：MetaFilter,用户互动,社区趋势,在线社区,数据分析,教育研究,社交媒体分析
数据概述：
本数据集包含17年间MetaFilter（一个知名的链接博客）的用户互动和社区趋势数据。MetaFilter自1999年7月14日起活跃至今，由专业团队进行管理，并要求用户支付5美元加入，以保持社区的高质量和尊重氛围。数据集包括评论长度、音乐相关帖子标题等信息，涵盖了MetaFilter的多个子站点。
数据用途概述：
该数据集适用于社区分析、趋势研究、评论长度分析等多种场景。研究者可以利用该数据集了解MetaFilter社区的历史演变、用户互动模式和兴趣趋势变化。此外，该数据集也可用于教育研究和社交媒体分析等领域。
数据文件：
1. meta_commentlength.csv：包含评论索引、评论ID和评论长度。
2. music_posttitles.csv：包含音乐相关帖子的索引、帖子ID和标题。
3. askme_commentlength.csv：包含askme板块的评论索引、评论ID和评论长度。
使用步骤：
1. 加载并分析数据：将每个CSV文件加载到数据分析工具或编程语言中（如Python的pandas库或R语言），探索文件内容以了解其结构和可用变量。
2. 分析评论长度分布：通过查看summary statistics（均值、中位数）或可视化（直方图）来分析meta_commentlength.csv和askme_commentlength.csv中的评论长度。这有助于了解用户参与度或特定话题中的对话模式。
3. 探索音乐帖子标题：通过文本挖掘技术（如词频分析、情感分析或主题建模）分析music_posttitles.csv中的音乐帖子标题。这可以揭示MetaFilter社区中的流行音乐风格和艺术家偏好。
4. 研究用户互动：利用评论和帖子ID分析MetaFilter社区中的用户互动。可以通过交叉引用不同文件中的评论ID来探索用户在音乐讨论中的参与情况；结合其他数据文件可以研究用户人口统计、评论行为、帖子互动等趋势或模式。
研究想法：
1. 社区分析：研究用户互动和社区趋势，识别有影响力用户和讨论动态。
2. 趋势分析：通过研究音乐帖子标题，识别流行音乐风格和艺术家的变化趋势。
3. 评论长度分析：分析不同部分的评论长度，了解参与度和对话风格差异。
许可：
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