社交媒体虚假信息传播分析TikTok数据集SocialMediaMisinformationPropagationAnalysisTikTokDataset-abbesdhia
数据来源：互联网公开数据
标签：TikTok, 虚假信息, 社交媒体, 视频分析, 传播分析, 用户行为, 文本分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自TikTok平台的数据，记录了与虚假信息相关的视频内容及其互动数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但内容涉及全球范围内的各类话题。
数据维度：数据集包含多个维度，包括视频的声明状态（claim_status），视频ID（video_id），视频时长（video_duration_sec），视频转录文本（video_transcription_text），账号验证状态（verified_status），作者封禁状态（author_ban_status），视频观看次数（video_view_count），视频点赞次数（video_like_count），视频分享次数（video_share_count），视频下载次数（video_download_count），视频评论次数（video_comment_count）。
数据格式：CSV格式，文件名为tiktok_dataset.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但提供了TikTok平台上的视频数据，并包含了视频内容、互动数据等。该数据集适用于研究虚假信息在社交媒体平台上的传播模式和用户行为。
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、传播学、信息科学等领域的研究，如虚假信息识别、传播路径分析、用户行为分析等。
行业应用：可以为内容审核、社交媒体平台的内容管理提供数据支持，帮助平台识别和处理虚假信息。
决策支持：支持政府机构、监管部门等制定相关政策，以应对社交媒体上的虚假信息传播。
教育和培训：可作为社交媒体分析、信息素养等课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解虚假信息的传播机制。
此数据集特别适合用于探索TikTok平台上虚假信息的传播规律，分析用户互动行为，并评估不同因素对信息传播的影响，从而帮助用户提升对虚假信息的辨识能力，优化内容审核策略。
