社交媒体用户意识形态分析数据集SocialMediaUserIdeologyAnalysis-igorfdebarros
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 意识形态, Twitter, 用户分析, 政治观点, 影响力, 数据挖掘, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的用户数据，记录了用户ID、影响力大小、意识形态立场以及用户间相似度等信息，旨在用于分析社交媒体用户的意识形态分布和关联。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一份关于特定时间点用户意识形态的快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但可能主要关注巴西地区的用户，具体信息需结合数据来源进一步考证。
数据维度：
Twitter ID：用户的Twitter账号ID。
Tamanho da Influência (números mais altos = mais seguidores)：用户的影响力大小，数值越高，表明用户拥有更多的关注者。
Posição Ideológica (número mais alto = mais à direita)：用户的意识形态立场，数值越高，表明用户政治立场越偏右。
Semelhança entre seguidores (números próximos = semelhança)：用户间追随者的相似度，数值越接近，表明用户间的追随者构成越相似。
数据格式：CSV格式，文件名为ListaTwitterIdeologia.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Igor F. de Barros的Twitter列表数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于社交网络分析、意识形态研究和舆情分析等领域。
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：适用于政治学、社会学、传播学等领域的学术研究，如社交媒体上的意识形态传播、用户群体极化现象分析、意见领袖的影响力评估等。
行业应用：可以为市场调研、品牌声誉管理、政治营销等行业提供数据支持，尤其在分析目标受众的政治倾向、评估社交媒体营销效果等方面。
决策支持：支持政府部门、非营利组织等机构进行舆情监测、社会稳定评估和政策制定。
教育和培训：作为社会科学、数据分析等相关课程的案例研究素材，帮助学生和研究人员理解社交媒体数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户意识形态的分布规律，分析不同意识形态群体之间的互动关系，以及评估用户影响力与政治立场的相关性，从而为社会科学研究和商业决策提供数据支持。
