虚假新闻内容分析BuzzFeed数据集FakeNewsContentAnalysisBuzzFeedDataset-priyansh2904

数据来源：互联网公开数据

标签：虚假新闻, 内容分析, 文本挖掘, 新闻文章, 政治新闻, 自然语言处理, 文本分类, 数据标注

数据概述：该数据集包含来自BuzzFeed网站的虚假新闻文章，记录了文章的标题、正文、URL、图片、作者、来源、发布日期等信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据发布日期字段，推测数据主要来源于2016年美国总统大选期间。地理范围：数据主要关注美国政治新闻。数据维度：数据集包括“id”（文章唯一标识）、“title”（文章标题）、“text”（文章正文）、“url”（文章链接）、“top_img”（文章主要图片链接）、“authors”（作者）、“source”（来源网站）、“publish_date”（发布日期）、“movies”（视频链接）、“images”（图片链接）、“canonical_link”（规范链接）、“meta_data”（元数据）、“ground_truth”（标注结果，未在此样例数据中显示）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为BuzzFeed_combined_news_content.csv，方便进行文本分析和机器学习任务。数据来源于BuzzFeed网站，已进行初步的数据整理，便于分析。该数据集适合用于虚假新闻检测、文本情感分析、新闻主题分类等研究。

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：适用于社会科学、新闻传播学、人工智能等领域的学术研究，如虚假新闻传播机制研究、内容特征分析、情感分析等。行业应用：为新闻媒体、社交平台提供数据支持，尤其在虚假信息监测、内容审核、舆情分析等方面。决策支持：支持政府部门和相关机构进行舆情监测和风险评估，辅助制定应对策略。教育和培训：作为新闻学、数据科学、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解虚假新闻的特征和传播规律。此数据集特别适合用于探索虚假新闻的文本内容特征、传播模式，以及评估不同内容特征对用户感知的影响，从而帮助用户提升对虚假信息的辨识能力。