2019美国大选推特数据集-计算宣传社会网络分析-albrace
数据来源：互联网公开数据
标签：推特,2019大选,计算宣传,社会网络分析,政治,数据科学,社交媒体,政治科学
数据概述：
本数据集包含2019年美国大选期间的推特数据，旨在支持GV993论文《计算宣传：一项社会网络分析》。数据集包含了大量与2019年美国总统选举相关的话题讨论、政治人物提及、竞选宣传等推文。数据涵盖了多个选民群体的意见表达和信息传播路径，为分析社交媒体上政治信息的传播机制提供了丰富的数据资源。
数据集中的字段主要包括：
- tweet_id：推文的唯一标识符
- created_at：推文创建时间
- text：推文正文
- user_id：发帖用户的唯一标识符
- username：发帖用户的用户名
- retweet_count：推文的转发次数
- favorite_count：推文的点赞次数
- hashtags：推文中包含的标签
- mentions：推文中提及的其他用户
数据用途概述：
该数据集适用于计算宣传研究、社交媒体对政治选举的影响分析、社会网络分析、信息传播路径研究等多种场景。研究者可以利用此数据集分析社交媒体上的信息传播机制，了解政治宣传的策略和效果，评估社交媒体对选民行为的影响。此外，数据集也适合用于教育和培训，帮助学习者理解社交媒体在现代社会中的重要角色及其对政治和公共事务的潜在影响。
