虚假新闻检测与预测数据集FakeNewsPredictDataDataset-rahulgupta1222
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析，数据集，虚假信息检测，机器学习，文本分类，自然语言处理，信息安全，社会研究
数据概述： 该数据集包含来自互联网的真实新闻与虚假新闻数据，记录了新闻文本及相关特征，用于虚假新闻的识别与预测。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：数据覆盖全球范围内的新闻来源，包括多个国家和地区的新闻报道。
数据维度：数据集包括新闻标题，正文内容，发布时间，来源网站，作者，关键词，情感倾向，真实性标签（真实/虚假）等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开新闻平台和研究机构，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻传播研究，虚假信息检测，文本分类及机器学习等领域，特别是在虚假新闻识别，信息可信度评估等任务中具有重要应用价值。
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机制，信息可信度评估等学术研究，如虚假新闻的特征分析，传播路径研究等。
行业应用：可以为新闻媒体，社交平台，信息安全机构提供数据支持，特别是在虚假新闻监测，内容审核等方面。
决策支持：支持虚假新闻的识别与预警，帮助相关机构制定信息治理策略。
教育和培训：作为新闻传播，数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解虚假新闻的识别方法与技术。
此数据集特别适合用于探索虚假新闻的生成规律与传播趋势，帮助用户实现虚假新闻的有效检测，提升信息可信度评估的准确性，促进健康的信息生态建设。
