新冠疫情新闻可信度研究数据集-csmalarkodi
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，新闻，可信度，数据集，自然语言处理，机器学习，舆情分析，信息溯源
数据概述： 该数据集包含关于新冠疫情的新闻报道，旨在研究新闻的可信度和信息传播特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初至2023年。
地理范围：数据主要涵盖全球范围内关于新冠疫情的新闻报道。
数据维度：数据集包括新闻标题，正文，发布时间，来源网站，作者，新闻内容的可信度评分，相关事实核查信息，以及其他元数据。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV，JSON等，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于新闻网站，社交媒体，事实核查机构等，并已进行清洗和标注，包括可信度评估等。
该数据集适合用于自然语言处理，机器学习，舆情分析，信息溯源等领域的研究，特别是在疫情相关新闻的可信度分析，虚假信息检测等方面具有重要价值。
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：适用于新闻可信度评估，虚假信息检测，信息传播模式分析等研究，如分析不同来源新闻的可信度差异，虚假信息传播的规律等。
行业应用：可以为新闻媒体，社交平台，事实核查机构提供数据支持，特别是在内容审核，舆情监测，信息溯源等方面。
决策支持：支持相关机构制定应对虚假信息传播，提升信息可信度的策略。
教育和培训：作为新闻传播学，数据科学，人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新闻可信度评估，虚假信息检测等技术。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情新闻的可信度特征，帮助用户实现新闻真伪鉴别，信息溯源等目标，为提升公众信息素养，维护健康的网络环境提供数据支持。
