WeiboHotListDataSet|社交媒体分析数据集|舆论研究数据集

抓取了微博热榜 2022-11-25 ~ 2023-03-08 中上榜的博文（其中博文只抓取了上榜当天的博文）与对应的评论数据

The dataset comprises posts that appeared on the Weibo Hot List from November 25, 2022, to March 8, 2023, along with their corresponding comments. Notably, only the posts that were trending on the day they were captured were included in the dataset.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• WeiboHotListDataSet

数据集内容

• 抓取了微博热榜 2022-11-25 ~ 2023-03-08 中上榜的博文及其对应的评论数据。

数据结构

• archives.tar.gz
  • 包含 2022-11-25 ~ 2023-03-08 的全部微博热榜词条，以每天的 markDown 文件形式保存。
• comments.tar.gz
  • 包含对应的微博热榜词条的博文和与之对应的评论 Excel 文件。

文件命名与格式

• 博文与评论文件
  • 博文文件命名格式：词条名.xlsx
  • 评论文件命名格式：词条名/词条名_cmt博文bid.xlsx

示例

• 博文文件示例
  • 包含博文ID、用户ID、用户名、发博时间、博文文本、转发数、评论数、点赞数等信息。
• 评论文件示例
  • 包含评论ID、发布时间、用户ID、用户昵称、用户城市、点赞数、回复数、评论内容等信息。

下载方式

• Google Drive
  • 共享链接：Google Drive 链接
• 百度网盘
  • 链接：百度网盘 链接
  • 提取码：i0lg

数据来源

• 数据来源于 justjavac/weibo-trending-hot-search。

许可证

• 使用 MIT License 发布。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

WeiboHotListDataSet数据集的构建基于对微博热榜的持续抓取，时间跨度为2022年11月25日至2023年3月8日。数据集通过自动化脚本定期抓取微博热榜中的上榜博文及其对应的评论数据，确保数据的实时性和完整性。抓取的数据以每日为单位，分别存储为Markdown文件和Excel文件，便于后续的数据分析和处理。

特点

该数据集的特点在于其全面覆盖了微博热榜中的热门话题及其相关评论，数据格式清晰且易于解析。Markdown文件记录了每日的热榜词条，而Excel文件则详细记录了博文的基本信息和用户评论的具体内容，包括评论时间、用户信息及互动数据等。这种结构化的数据存储方式为研究者提供了丰富的信息维度，便于进行深入的社会网络分析和舆情研究。

使用方法

使用WeiboHotListDataSet时，研究者可以通过解压提供的压缩包获取数据。Markdown文件可用于分析每日的热点话题趋势，而Excel文件则适用于进行用户行为分析和评论情感分析。数据集支持多种分析工具和编程语言，如Python和R，便于进行数据清洗、统计分析和可视化。此外，数据集的使用需遵守MIT License，确保在法律和道德框架内进行研究和应用。

背景与挑战

背景概述

WeiboHotListDataSet 是一个专注于微博热榜数据的开放数据集，由研究人员 aoguai 在 GitHub 上发布。该数据集涵盖了 2022 年 11 月 25 日至 2023 年 3 月 8 日期间微博热榜的上榜博文及其相关评论数据。通过每日抓取和归档，数据集以 Markdown 和 Excel 文件的形式保存，为社交媒体分析、舆情监测以及自然语言处理等领域提供了宝贵的研究资源。该数据集的创建旨在帮助研究人员深入理解微博平台上的热门话题传播机制、用户互动模式以及舆论动态，为相关领域的学术研究提供了重要的数据支持。

当前挑战

WeiboHotListDataSet 在解决社交媒体数据分析问题时面临多重挑战。首先，微博热榜数据的动态性和时效性要求数据抓取工具具备高效性和稳定性，以确保数据的完整性和实时性。其次，由于微博平台的内容多样性和用户行为的复杂性，如何准确提取和分析博文及其评论中的关键信息，成为数据处理中的一大难题。此外，数据集的构建过程中还需应对数据隐私和伦理问题，确保在合法合规的前提下进行数据采集和使用。这些挑战不仅考验了数据采集技术的成熟度，也对后续的数据分析和应用提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

WeiboHotListDataSet数据集在社交媒体分析领域具有广泛的应用，尤其是在研究微博热榜的动态变化和用户互动行为方面。通过对每日热榜词条及其相关评论的详细记录，研究者可以深入分析特定时间段内的热点话题、公众情绪变化以及信息传播模式。这一数据集为理解社交媒体上的信息流动和用户行为提供了宝贵的数据支持。

实际应用

在实际应用中，WeiboHotListDataSet被广泛用于舆情监控、品牌声誉管理以及市场趋势预测。企业和政府机构可以通过分析热榜数据，及时了解公众对某一事件或话题的反应，从而制定相应的策略。此外，该数据集还可用于社交媒体平台的算法优化，提升内容推荐的精准度。

衍生相关工作

基于WeiboHotListDataSet，许多相关研究工作得以展开。例如，研究者利用该数据集开发了新的情感分析模型，能够更准确地捕捉用户评论中的情绪变化。此外，一些研究还结合了自然语言处理技术，对热榜词条进行语义分析，揭示了话题之间的关联性和传播路径。这些工作不仅丰富了社交媒体研究的理论体系，也为实际应用提供了有力的技术支持。