社交媒体内容真实性分析TikTok数据集SocialMediaContentAuthenticityAnalysisTikTokDataset-royanikseresht
数据来源：互联网公开数据
标签：TikTok, 社交媒体, 内容分析, 事实核查, 文本挖掘, 视频数据, 传播分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自TikTok平台的数据，记录了视频内容及其相关互动信息，主要用于研究社交媒体内容真实性与传播规律。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为近期TikTok平台上的视频内容。
地理范围：数据来源未明确，但考虑到TikTok的全球影响力，数据可能涵盖全球范围内的用户生成内容。
数据维度：数据集包括多个字段，如“claim_status”（声明状态，即视频内容是否为声明）、“video_id”（视频ID）、“video_duration_sec”（视频时长）、“video_transcription_text”（视频文本转录）、“verified_status”（验证状态）、“author_ban_status”（作者封禁状态）、“video_view_count”（观看次数）、“video_like_count”（点赞数）、“video_share_count”（分享次数）、“video_download_count”（下载次数）、“video_comment_count”（评论次数）。
数据格式：CSV格式，文件名为tiktok_dataset.csv，方便数据分析和处理。数据已进行初步结构化，方便进行统计分析和机器学习建模。
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：适用于社交媒体内容分析、事实核查、虚假信息检测等领域的研究，例如研究不同内容类型的传播规律、验证声明的真实性等。
行业应用：可以为内容审核、社交媒体平台的内容推荐、舆情监测等行业提供数据支持，例如用于构建更准确的虚假信息检测模型。
决策支持：支持平台内容治理策略的制定，帮助平台更好地识别和处理虚假信息，维护健康的社交媒体生态。
教育和培训：作为数据科学、社会学、传播学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解社交媒体内容分析的方法和实践。
此数据集特别适合用于探索TikTok平台上的内容传播规律，分析不同类型内容的影响力，以及研究用户互动行为与内容真实性之间的关系，从而帮助用户提升对社交媒体信息的理解，并构建更有效的虚假信息检测模型。
