社交媒体虚假信息识别TikTok视频数据集SocialMediaMisinformationIdentificationTikTokVideoDataset-mrunalibharshankar
数据来源：互联网公开数据
标签：TikTok, 社交媒体, 虚假信息, 事实核查, 视频分析, 文本挖掘, 观点分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自TikTok平台的视频数据，记录了视频的各项指标以及视频内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一份静态数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，可能包含全球范围内的TikTok视频。
数据维度：数据集包含多个维度，包括视频ID、视频时长、视频转录文本、视频状态（如是否被验证、作者封禁状态）、视频观看次数、点赞数、分享数、下载数、评论数以及声明状态（claim_status，即是否为声明类视频）。
数据格式：CSV格式，文件名为tiktok_dataset.csv，便于数据分析和处理。数据集中包含了视频的文本内容，以及与视频互动相关的各项统计数据。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于虚假信息检测、观点挖掘、情感分析等研究，以及用于构建和评估机器学习模型。
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：适用于社交媒体分析、虚假信息识别、舆情分析等领域的学术研究，如分析虚假信息的传播模式、识别高风险内容等。
行业应用：为内容审核、社交媒体平台的内容管理、广告投放优化等提供数据支持，尤其是在识别和过滤虚假信息、提升内容质量方面。
决策支持：支持政府机构和相关组织对社交媒体信息的监测和治理，辅助制定应对虚假信息的策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实践案例，帮助学生和研究人员了解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上虚假信息的传播规律，评估不同类型内容的受欢迎程度，以及构建自动化的虚假信息检测模型，从而提升信息传播的真实性和可靠性。
