塔纳蒙盖奥推特互动模式分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：推特分析,社交媒体,影响力,内容创作,互动模式,用户参与,数据可视化
数据概述：
本数据集提供了塔纳蒙盖奥（Tanamongeau）——一位知名网络影响力者和内容创作者——在推特上的活动和互动模式的深入分析。每条推文的数据包含丰富的信息，如内容类型及其参与度水平（点赞数、转推数、引用数、回复数等）。该数据集帮助研究者探索不同类型的帖子如何影响用户参与，并分析主题对对话趋势的影响。此外，数据集还涵盖了媒体元素对用户关注者的影响，包括创建时间、媒体（图片/视频）、外部链接、引用的推文、被引用的推文ID和对话ID等信息，为理解塔纳蒙盖奥的互动习惯提供了重要依据。
数据用途概述：
该数据集适用于推特活动分析、社交媒体策略制定、影响力者识别等多种场景。研究人员可以通过数据分析，了解塔纳蒙盖奥的推文行为及其内容表现，为制定有效的社交媒体策略提供支持。此外，数据集还可以用于识别潜在的合作伙伴或影响力者，并评估不同类型的媒体和内容对用户参与度的影响。
举例：
数据集包含以下字段：
- 内容（推文的文本内容）
- 创建时间（推文发送的日期/时间）
- 日期（推文发布的日期）
- 点赞数（特定帖子的点赞数）
- 媒体（帖子中附带的所有媒体，如图片或GIF）
- 外部链接（与帖子相关的URL链接）
- 引用数（其他用户或账号对单个帖子或推文的引用数）
- 引用推文ID（作者给出的原始引用推文ID）
- 回复数（对原始推文的回复数）
- 转推数（对原始帖子的转推数）
- 转推推文（其他用户在同用户资料上转推的内容详情）
通过分析这些字段的数据，研究者可以揭示哪些类型的内容能够获得最高参与度、哪种类型的媒体表现最佳，以及平均转推数等信息。这些信息有助于更好地理解塔纳蒙盖奥的参与习惯，并为制定更有效的社交媒体策略提供支持。
