政治舆情社交媒体推文数据集PoliticalSentimentSocialMediaTweets-kani14am
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 政治, 舆情分析, 推文, 文本分析, 情感分析, 虚假信息, 传播分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了与政治相关的社交媒体内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据文件名推测可能涵盖2018年6月前后的推文。
地理范围：数据未明确限定地理范围，可能包含来自不同地区的推文。
数据维度：数据集包含多个字段，如external_author_id（作者外部ID）、author（作者）、content（推文内容）、region（地区）、language（语言）、publish_date（发布日期）、harvested_date（抓取日期）、following（关注者数量）、followers（粉丝数量）、updates（更新）、post_type（帖子类型）、account_type（账号类型）、retweet（是否为转发）、account_category（账号类别）、new_june_2018（是否为2018年6月新增数据）、alt_external_id、tweet_id（推文ID）、article_url（文章链接）、tco1_step1、tco2_step1、tco3_step1（推文链接）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，文件名格式为IRAhandle_tweets_X.csv，其中X代表数字，表明数据可能被分批存储。
该数据集适合用于政治舆情分析、社交媒体内容分析、虚假信息检测、传播模式研究等。
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：适用于社会科学、传播学、政治学等领域的研究，例如政治观点分析、舆情演变研究、社交媒体信息传播规律研究等。
行业应用：为市场调查、公共关系、政府部门等提供数据支持，尤其在监测政治敏感话题、评估公众对特定事件的反应、辅助政策制定等方面具备实用性。
决策支持：支持企业和组织进行风险评估、危机管理和声誉管理，帮助其了解公众情绪和舆论走向。
教育和培训：适合作为社会科学、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解社交媒体数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索政治相关话题在社交媒体上的传播规律，分析不同账号类型和内容对舆论的影响，以及识别虚假信息和恶意行为。
