假新闻检测能力数据集HumanAbilitiestoDetectFakeBanglaNewsDataset-abdulmotaleb
数据来源：互联网公开数据
标签：假新闻检测，数据集，新闻分析，机器学习，文本分类，数据挖掘，信息安全，社会研究
数据概述： 该数据集记录了人类在检测假新闻方面的能力，主要包含对孟加拉语新闻的真实性判断数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据主要覆盖孟加拉国地区，涉及当地新闻媒体和社交媒体平台。
数据维度：数据集包括新闻文本内容，新闻来源，发布时间，用户真实性判断标签（真实或假新闻），用户反馈等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的假新闻研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于假新闻检测，文本分类，机器学习等领域的应用，尤其在新闻真实性判断，社会信息传播分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于假新闻传播机制，用户信息辨别能力等研究，如假新闻的特征分析，用户判断行为研究等。
行业应用：可以为新闻媒体，社交媒体平台提供数据支持，特别是在假新闻检测，内容审核与用户教育方面。
决策支持：支持媒体内容真实性评估和假新闻防控策略的制定，帮助相关机构优化信息传播管理。
教育和培训：作为新闻学，数据科学及社会研究课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解假新闻检测与文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索假新闻的传播规律与检测方法，帮助用户实现新闻真实性的准确判断，提升社会信息环境的可信度。
