数据集概述
本数据集用于支持论文“Regret, Delete, (Do Not) Repeat: An Analysis of Self-Cleaning Practices on Twitter After the Outbreak of the COVID-19 Pandemic”的研究，记录了新冠疫情爆发后Twitter用户的自我清理行为相关数据，是分析社交媒体用户内容管理行为的专用数据集。
文件详解
- 压缩包文件
- 文件名称：nicoediaz/RegretCovid-v1.0.0.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含论文研究所用的完整数据集，具体字段及内容需解压后查看，原数据未提供README或内容预览。
数据来源
论文“Regret, Delete, (Do Not) Repeat: An Analysis of Self-Cleaning Practices on Twitter After the Outbreak of the COVID-19 Pandemic”（Diaz Ferreyra et al., 2023）
适用场景
- 社交媒体用户行为研究: 分析新冠疫情后Twitter用户的内容删除、修改等自我清理行为模式。
- 疫情相关信息传播研究: 探究疫情期间用户对历史内容的管理行为与疫情信息传播的关联。
- 数字痕迹管理分析: 研究用户在社交媒体平台上的数字身份维护策略。
- 计算社会科学研究: 为社交媒体环境下的用户行为建模提供实证数据支持。
