HackerNews高用户参与评论数据集-2021-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：Hacker News,用户参与,评论分析,技术讨论,用户行为,互动模式,数据科学,科技新闻
数据概述：
本数据集收集了超过10,000条评论，这些评论来自于Hacker News平台上超过10位作者对具有超过10条评论的故事的互动。每个评论都附带了故事的ID、发布时间、URL、正文、作者以及评论的ID等信息，可以帮助研究者深入了解这些用户与其评论内容之间的互动关系。通过分析该数据集，可以揭示用户在讨论技术和创新时的行为模式，建立每个评论者的个人资料，并追踪对话随时间的演变。此外，还可以发现哪些话题能引发高用户参与度，从而更好地理解人们在科技领域的贡献方式。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析和研究场景，包括用户参与度分析、技术新闻互动模式研究、用户行为建模等。研究者可以利用该数据集构建用户个人资料，跟踪对话模式的变化，了解用户对不同类型故事的参与程度，探讨评论内容与故事评分、评论数量之间的关系。此外，对于内容创作者和平台运营者来说，该数据集可以帮助他们优化内容发布策略，提升用户参与度。通过分析数据中的情感倾向，还可以为产品开发和市场推广提供有价值的见解。
数据集包含以下字段：
- story_time：故事发布时间（日期时间）
- story_url：故事URL（字符串）
- story_text：故事正文（字符串）
- story_author：故事作者（字符串）
- comment_text：评论正文（字符串）
- comment_author：评论作者（字符串）
- comment_ranking：评论排名（整数）
- author_comment_count：作者评论数量（整数）
- story_comment_count：故事评论总数（整数）
使用该数据集时，建议从下载数据开始，仔细检查数据结构，分析不同字段之间的关系。通过创建用户集群，可以识别对话中的趋势和模式，为进一步的研究提供支持。此外，还可以探索用户参与度随时间的变化，从而为内容发布策略提供参考。
