社交媒体QAnon阴谋论推文数据集SocialMediaQAnonConspiracyTweets-xhesjonamamutaj
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 推特, 阴谋论, QAnon, 文本分析, 舆情分析, 政治, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了与QAnon阴谋论相关的内容。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2020年5月3日、5月16日和5月25日三个时间点。
地理范围：数据主要来源于Twitter平台，推文内容来自全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含多个字段，如“user_id”（用户ID）、“status_id”（推文ID）、“screen_name”（用户昵称）、“created_at”（发布时间）、“text”（推文内容）、“favorite_count”（点赞数）、“retweet_count”（转发数）、“lang”（语言）、“location”（用户位置）、“followers_count”（关注者数量）、“friends_count”（关注数量）、“name”（用户名）、“listed_count”（被列入列表的次数）、“statuses_count”（推文总数）、“retweet_text”（转发推文内容）、“retweet_created_at”（转发推文发布时间）等。
数据格式：CSV格式，每个日期对应一个CSV文件，文件名为Qanon.03.05.csv、Qanon.16.05.csv和Qanon.25.05.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，已进行结构化处理，提取了关键字段。该数据集适合用于分析QAnon阴谋论在社交媒体上的传播模式、用户互动以及内容特征。
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：适用于社交媒体分析、舆情分析、政治传播等领域的研究，例如分析QAnon相关话题的传播范围、内容特点、用户画像等。
行业应用：可以为媒体、情报机构、市场调研公司提供数据支持，用于监测和分析社交媒体上的舆论动态，以及识别潜在的虚假信息和极端言论。
决策支持：支持政府部门和社交平台制定相关政策和措施，以应对虚假信息传播，维护网络安全。
教育和培训：作为社会学、传播学、政治学等专业课程的辅助材料，帮助学生理解社交媒体对社会舆论的影响。
此数据集特别适合用于探索QAnon阴谋论在社交媒体上的传播规律，分析其内容特征、传播范围和用户互动，从而帮助用户深入理解社交媒体舆论的形成和演变。
