极端言论检测数据集ExtremismDetectionDataset-ftgroups
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析，极端言论，数据集，机器学习，自然语言处理，安全研究，社会研究，情感分析
数据概述： 该数据集包含来自网络平台和社交媒体的文本数据，记录了不同类型的极端言论内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区的网络平台，包括主流社交媒体，论坛和新闻评论等。
数据维度：数据集包括文本内容，发布时间，平台类型，用户信息（匿名或真实），情感倾向，言论分类（如暴力，仇恨，恐怖主义等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络监控报告，学术研究及安全机构发布的资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于极端言论识别，社会安全研究，网络安全监控等领域的应用，特别是在机器学习模型训练和自然语言处理任务中具有重要价值。
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：适用于极端言论传播规律，社会影响及心理动机等学术研究，如极端言论的扩散路径分析，群体行为研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，社交媒体平台提供数据支持，特别是在内容审核，风险预警和用户行为分析方面。
决策支持：支持政府和社会组织制定反极端言论政策，优化网络监管策略，维护社会稳定。
教育和培训：作为网络安全，社会研究及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解极端言论的识别与治理方法。
此数据集特别适合用于探索极端言论的传播机制与特征，帮助用户实现高效的内容识别和风险预警，为网络安全和社会治理提供数据支持。
