印度时报头条分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻媒体, 印度, 情感分析, 语义趋势, 价值链, 时事热点, 数据可视化
数据概述：
本数据集收录了印度知名媒体《印度时报》（Times of India）自2020年1月以来的新闻头条数据，包含详细的文本内容、情感评分以及相关词语信息。数据集分为两个部分：
1. Times_of_India_Headlines_since_jan_2020_score.csv：包含每条新闻头条的唯一标识符、URL链接、发布时间、标题、情感评分（包括正面、负面、中性、综合情感评分）等字段。
2. Times_of_India_Headlines_words.csv：详细记录每条新闻头条中的关键词及其关联性，包括唯一标识符、URL链接、发布时间、标题等信息。
该数据集为研究新闻媒体内容、情感趋势以及语义分析提供了全面支持，适用于新闻舆情分析、情感建模和时事热点追踪等场景。
数据用途概述：
1. 情感分析与舆情研究：
- 利用情感评分（正面、负面、中性、综合评分）分析《印度时报》新闻报道的情感变化趋势，探究特定时间段或主题下的公众情绪变化。
- 通过情感分析识别热点话题的传播路径和影响力，为媒体研究和舆情监测提供数据支持。
- 新闻热点追踪：
- 借助关键词数据（
Times_of_India_Headlines_words.csv）挖掘头条新闻中的高频词汇和趋势话题，分析印度媒体关注的热点事件或社会议题。
-
通过时间维度分析，追踪特定关键词或主题的演变趋势，了解新闻报道的侧重点。
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读者互动分析：
- 利用URL链接和发布时间字段，结合外部数据（如社交媒体互动、网站访问量等），分析新闻头条的传播效果和读者互动情况。
-
为媒体策略制定提供数据依据，帮助提升新闻内容的吸引力和传播效率。
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跨媒体对比研究：
- 将《印度时报》的新闻情感评分与其他媒体的数据进行对比，分析不同媒体在特定主题或事件上的情感倾向差异。
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探索不同媒体在报道同一事件时的视角和立场差异，为多维度新闻分析提供支持。
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自然语言处理（NLP）应用：
- 利用NLP技术对新闻标题进行主题建模、情感分类和语义分析，深入挖掘新闻报道的深层含义。
-
通过聚类算法识别新闻报道中的主题集群，发现隐藏的新闻热点和趋势。
-
可视化分析：
- 利用数据中的情感评分和关键词信息，制作时间序列图、词云图和情感分布图，直观呈现新闻报道的情感变化和热点话题的演变趋势。
- 为新闻报道的可视化研究和展示提供数据基础，帮助研究人员和公众更直观地理解新闻内容和情感倾向。
数据字段说明：
-
Times_of_India_Headlines_since_jan_2020_score.csv
| 字段名称 | 描述 | 数据类型 |
|-|-||
| S_No | 每条新闻头条的唯一标识符 | 整数 (Integer) |
| URL | 新闻头条的URL链接 | 字符串 (String) |
| Date | 新闻头条的发布时间 | 日期 (Date) |
| Headline | 新闻头条的标题 | 字符串 (String) |
| Headline_Link | 新闻头条对应的完整文章链接 | 字符串 (String) |
| Positive | 头条内容中的正面情感评分，取值范围为0到1 | 浮点数 (Float) |
| Negative | 头条内容中的负面情感评分，取值范围为0到1 | 浮点数 (Float) |
| Neutral | 头条内容中的中性情感评分，取值范围为0到1 | 浮点数 (Float) |
| Compound | 头条内容的综合情感评分，取值范围为-1（极负面）到+1（极正面） | 浮点数 (Float) |
-
Times_of_India_Headlines_words.csv
| 字段名称 | 描述 | 数据类型 |
|-|-||
| S_No | 每条新闻头条的唯一标识符 | 整数 (Integer) |
| URL | 新闻头条的URL链接 | 字符串 (String) |
| Date | 新闻头条的发布时间 | 日期 (Date) |
| Headline | 新闻头条的标题 | 字符串 (String) |
| Headline_Link | 新闻头条对应的完整文章链接 | 字符串 (String) |
| Words | 头条内容中的关键词列表 | 字符串 (String) |
数据价值：
1. 时效性：数据覆盖2020年至今的新闻头条，能够反映近期新闻热点和舆论趋势。
2. 全面性：包含情感评分和关键词数据，为情感分析和主题挖掘提供多维度支持。
3. 实用性：适用于新闻媒体研究、舆情分析、热点追踪和NLP应用等多个场景。
4. 可扩展性：可通过与其他数据源（如社交媒体数据、经济数据等）结合，开展更深入的跨领域研究。
注意事项：
- 数据中的情感评分基于自然语言处理模型生成，可能存在一定的主观性和误差，需结合具体应用场景进行验证和调整。
- 使用本数据集进行研究时，请务必遵守相关法律法规，并在研究成果中注明数据来源（Priyanka Dobhal）。
数据示例：
以下是一个简单的数据示例，展示新闻头条的部分字段信息：
| S_No | URL | Date | Headline | Positive | Negative | Neutral | Compound |
|||||-|-||-|
| 1 | https://timesofindia.indiatimes.com/tech/news/article123456789012345.html | 2020-01-01 | "India Tops Global Ranking in Digital Payments" | 0.8 | 0.1 | 0.1 | 0.8 |
| 2 | https://timesofindia.indiatimes.com/business/news/article123456789012346.html | 2020-01-02 | "Economic Outlook in India Shows Mixed Signals" | 0.4 | 0.4 | 0.2 | -0.2 |
| 3 | https://timesofindia.indiatimes.com/sports/news/article123456789012347.html | 2020-01-03 | "Indian Cricket Team Set for New Milestones" | 0.7 | 0.2 | 0.1 | 0.7 |
数据使用建议：
1. 情感分析：利用情感评分字段（Positive、Negative、Neutral、Compound），分析新闻报道的情感变化趋势。
2. 关键词分析：结合关键词数据（Times_of_India_Headlines_words.csv），挖掘新闻头条中的高频词汇和主题，识别热点话题。
3. 时间序列分析：按日期字段（Date）对数据进行分组，分析新闻热点和情感趋势的演变。
4. 可视化展示：利用情感评分和关键词数据，制作词云图、情感分布图和时间序列图，直观呈现新闻报道的特征。
数据引用：
如您使用本数据集进行研究，请务必注明数据来源：
- 数据来源：Priyanka Dobhal
- 数据说明：本数据集为《印度时报》新闻头条分析数据集，包含情感评分和关键词信息，适用于新闻舆情分析、情感建模和热点追踪等场景。
希望本数据集说明能够帮助您快速理解数据的结构和价值，为您的研究和分析提供支持！
