Sample Social Media Conversations on 2025 Movie Trailers

This demo data set captures the pulse of online conversations surrounding trailers of highly anticipated movies slated for release in 2025. Drawing from multiple social media platforms, the data provides granular insight into audience engagement, sentiment, and discussion themes for five major titles: Fantastic Four, Superman, Tron, Predator, and Now You See Me Now You Don’t.

Each record in the set reflects a unique social media post that references one or more of these movies’ trailers. Core metadata includes the publication timestamp, originating site, author/user handle, and post links. To maximize analytic potential, the data is further enriched with augmented fields: arrays identifying the films and actors mentioned, extracted questions/speculations, and intent-to-watch flags derived through text analytics.

This demo data set is ideal for entertainment studios, marketing teams, and data analysts seeking to prototype audience analysis workflows and explore fan-driven narratives in advance of major cinematic events. It is also well suited for demonstrating intent-detection and entity recognition in social media analytics pipelines.

本演示数据集聚焦2025年待上映重磅电影的预告片相关线上社交对话，捕捉其热度动态。本数据集取自多个社交媒体平台，针对五大影视IP——《神奇四侠》（Fantastic Four）、《超人》（Superman）、《创》（Tron）、《铁血战士》（Predator）与《惊天魔盗团：不翼而飞》（Now You See Me Now You Don’t），提供了受众参与度、情感倾向与讨论主题的精细化洞察。
数据集中的每条记录均对应一条提及上述至少一部电影预告片的独立社交媒体帖文。核心元数据包含发布时间戳、发布平台、作者/用户账号名及帖文链接。为充分挖掘数据分析潜力，本数据集增设了扩充字段：涵盖标注提及影片与演员的数组、提取的疑问与推测内容，以及通过文本分析生成的观影意向标识。
本演示数据集非常适合影视制作公司、营销团队与数据分析师使用，可用于搭建受众分析工作流原型，并在重大影视上映活动前探索粉丝主导的讨论叙事。同时，该数据集也适用于演示社交媒体分析流水线中的意图检测与实体识别任务。

原始信息汇总

数据集概述：2025年电影预告片的社交媒体对话样本

数据集基本信息

• 标题: Sample Social Media Conversations on 2025 Movie Trailers
• 提供商: Socialgist
• 访问权限: Free (Unlimited Access)
• 时间覆盖范围: 2025年4月21日 - 2025年5月22日
• 数据更新频率: Static Data

数据集描述

该数据集捕捉了围绕2025年即将上映的高期待电影预告片的在线对话。数据来源包括多个论坛、YouTube和Reddit平台，涵盖以下五部主要电影：

• Fantastic Four
• Superman
• Tron
• Predator
• Now You See Me Now You Don’t

每条记录代表一个独特的社交媒体帖子，包含以下核心元数据：

• 发布时间戳
• 来源网站
• 作者/用户句柄
• 帖子链接

数据增强字段

• 提到的电影和演员数组
• 提取的问题/推测
• 通过文本分析得出的观看意图标志

适用场景

• 娱乐工作室
• 营销团队
• 数据分析师
• 意图检测和实体识别的演示

业务需求

受众细分

衡量不同社交媒体平台上对即将上映电影的兴趣差异。

受众激活

评估哪些电影在社交媒体用户中产生最强的观看意图，支持营销团队的目标定位和预测。

情感分析

基于观看意图以及社交对话中提出的问题和推测，得出对即将上映电影的情感。

数据字典 (MOVIE_TRAILERS_VIEW)

列名	数据类型	描述
CONTENT	Varchar	帖子内容
TITLE	Varchar	帖子标题
SOURCE_URL	Varchar	来源URL
SOURCE_DOMAIN	Varchar	来源域名
TYPE	Varchar	类型
AUTHOR	Varchar	作者
SITEURL	Varchar	网站URL
PUBLISHED	Timestamp_TZ	发布时间
SOURCE	Varchar	来源平台
FILMS	Array	提到的电影数组
INTENT_TO_WATCH	Boolean	观看意图标志
ACTOR_MENTIONS	Array	提到的演员数组
QUESTIONS	Array	提出的问题数组

使用示例

电影意图分析

sql SELECT f.value::string AS film, COUNT(*) AS posts_with_intent_to_watch FROM "portal_master".MOVIE_TRAILERS_VIEW, LATERAL FLATTEN(input => FILMS) f WHERE INTENT_TO_WATCH = TRUE GROUP BY f.value::string ORDER BY posts_with_intent_to_watch DESC;

演员提及分析

sql SELECT a.value::string AS actor_name, COUNT(*) AS total_mentions FROM "portal_master".MOVIE_TRAILERS_VIEW, LATERAL FLATTEN(input => ACTOR_MENTIONS) a GROUP BY a.value::string ORDER BY total_mentions DESC;

云区域可用性

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联系方式

• 销售: [e-mail]
• 支持: https://www.socialgist.ai/contact

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该演示数据集收集了2025年多部热门电影预告片在社交媒体平台上的对话样本，涵盖用户参与度、情感分析和讨论主题，并包含元数据及增强字段（如提及的演员和观看意图标志）。它适用于娱乐工作室、营销团队和数据分析师进行受众分析原型构建和社交媒体分析流程演示。