虚假新闻检测数据集FakeNewsDetectionDataset-sophiamatskovych
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析，虚假新闻，数据集，文本分类，机器学习，自然语言处理，传播学，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自互联网公开渠道的新闻文章数据，记录了真假新闻的特征和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的新闻来源，包括多个国家和地区的媒体平台。
数据维度：数据集包括新闻标题，正文内容，发布时间，来源媒体，真假标签（真实或虚假）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本分析和机器学习处理。
来源信息：数据来源于公开的新闻数据库和虚假新闻检测研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻传播分析，虚假新闻检测，文本分类及自然语言处理等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练和新闻内容审核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：适用于虚假新闻传播规律，新闻内容可信度评估等学术研究，如虚假新闻的识别特征分析，新闻传播路径研究等。
行业应用：可以为新闻媒体，社交媒体平台提供数据支持，特别是在虚假新闻监测，内容审核和新闻真实性验证方面。
决策支持：支持新闻内容的真实性评估和传播风险控制，帮助媒体机构和平台制定有效的信息审核和发布策略。
教育和培训：作为新闻传播学，数据科学及自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解虚假新闻检测和文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索虚假新闻的传播特征和识别方法，帮助用户实现虚假新闻的准确检测和有效防控，提升新闻内容的可信度和传播安全性。
