数据集概述
本数据集包含2020年1月至2024年12月期间，来自全球59家顶级博物馆的5,856条匿名谷歌地图评论。博物馆选自2024年3月《艺术报》排名，通过OutScraper工具采集并过滤为纯文本条目，每条评论含博物馆名称、原文、译文（如需）、字符数、处理后文本、情感得分、评分、时间、点赞数及主题标签，非英文评论已译为英文。
文件详解
- 文件名称：Global Museum Visitor Reviews Dataset Textual Insights from Google Reviews_Ver2.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含两个工作表，第一个工作表字段有Museum Name（博物馆名称）、Original Review Text（原始评论文本）、Translated Version（翻译文本，按需）、Character Count（字符数）、Processed Reviews（处理后评论）、Sentiment Scores（情感得分，含复合得分及分类）、Review Rating（评论星级）、Review Datetime in UTC（UTC时间）、Review Likes（评论点赞数）、Assigned Topic Label（主题标签）；第二个工作表字段有Museum Name（博物馆名称）、Country（国家）、Address（地址）、Number of Reviews per Institution（单馆评论数）
数据来源
OutScraper工具采集的谷歌地图评论，部分数据已用于论文"I Can’t Get No Satisfaction? From Reviews to Actionable Insights: Text Data Analytics for Utilizing Online Feedback"（DOI: https://doi.org/10.3390/digital5030035）
适用场景
- 文化机构访客体验分析：通过评论文本与情感得分，研究全球顶级博物馆的访客满意度及体验痛点
- 博物馆服务优化：基于主题标签识别高频评价维度（如展览、服务、设施等），为博物馆运营提供决策支持
- 跨文化评论文本研究：对比不同国家博物馆的评论语言特征与情感表达差异
- NLP模型训练：用于情感分析、主题建模等自然语言处理任务的训练与验证
- 博物馆行业趋势洞察：分析2020-2024年访客评论的时间变化趋势，反映后疫情时代博物馆访客需求的演变
