"英文标题：Global News Communication Spatiotemporal Multimodal Fusion Dataset
数据集概述
关联全球新闻传播领域的遥感影像与舆情数据，实现空间信息与舆论动态的多模态融合。遥感影像覆盖全球主要国家和地区的关键地理场景，舆情数据涵盖主流新闻媒体、社交媒体及论坛的内容与传播链路。数据按时间-空间维度组织，颗粒度匹配遥感影像的采集周期与舆情事件的传播时序，支持跨模态关联分析与传播场景还原。
数据结构遵循多模态融合标准，影像数据包含光谱、纹理等结构化特征，舆情数据包含传播量、情感倾向等量化指标，二者通过时空标签建立映射关系。该数据集为研究新闻传播的空间影响范围、舆情事件的地理关联提供基础支撑，可揭示空间场景对传播效果的作用机制。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
remote_sensing_scene_id：遥感影像场景ID，唯一标识采集的地理场景，覆盖多光谱/高光谱影像类型acquisition_time：影像采集时间，格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS，记录遥感数据的获取时点geo_coordinate：地理坐标，格式经纬度WGS84，标识影像对应的空间范围中心news_topic：新闻主题分类，采用新闻业通用的主题编码体系，标识舆情内容的核心方向sentiment_score：情感倾向得分，取值范围[-1,1]，量化舆情内容的情感极性transmission_volume：传播量，单位条/次，统计舆情内容在各平台的累计传播规模
适用场景
- 新闻传播学研究者分析突发舆情事件的空间传播范围与地理影响因素
- 社交媒体平台优化内容推送的空间定向策略，提升传播精准度
- 政府舆情监测部门关联地理场景与舆论动态，还原事件发展的时空脉络
- 遥感应用机构拓展影像数据的人文社科应用场景，挖掘空间信息的传播价值"
