社交网络抗议活动数据分析数据集SocialNetworkProtestActivityDataAnalysis-vth3110

数据来源：互联网公开数据

标签：社交网络, 抗议活动, 网络分析, 时间序列, 社区网络, 数据可视化, 人际互动, 传播分析

数据概述：该数据集包含来自社交网络上抗议活动参与者之间的互动数据，记录了参与者之间的沟通和联系情况。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，但包含时间序列信息，推测为一段时间内的网络互动快照。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析社交网络中的信息传播和社区结构。数据维度：数据集包括网络结构数据和加权网络数据，其中网络结构数据记录了参与者之间的连接关系，加权网络数据则可能包含了互动强度或频率等信息。具体包括： network_list.csv: 包含NETWORK（网络标识）和NUMBER_OF_PARTICIPANTS（参与者数量）字段，用于描述网络的基本信息。 networkX_weighted.csv (X为数字): 包含TIME (时间)以及参与者之间，参与者与笔记本电脑之间的互动数据，如P1_TO_LAPTOP, P1_TO_P1, P1_TO_P2等（P代表参与者）。数据格式：主要为CSV格式，包含网络结构和加权网络数据，便于进行网络分析和时间序列分析。来源信息：数据来源于社交网络抗议活动相关研究，已进行结构化处理，便于分析。该数据集适合用于社交网络分析、传播动力学研究、社区发现以及数据可视化。

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：适用于社会学、传播学、计算机科学等领域的研究，如社交网络结构分析、信息传播模式研究、社区演化分析。行业应用：可以为社交媒体分析公司、市场研究机构提供数据支持，用于监测社交网络中的舆情、识别关键意见领袖、分析用户行为。决策支持：支持政府部门、非政府组织等机构了解社会运动的发展趋势，评估社交网络对社会事件的影响。教育和培训：作为社交网络分析、数据挖掘、数据可视化等课程的教学资源，帮助学生理解社交网络的基本概念和分析方法。此数据集特别适合用于探索社交网络中抗议活动的参与者互动模式、信息传播路径以及社区结构，帮助用户实现对社会现象的深入理解和分析。