Weibo-COV|COVID-19数据集|社交媒体分析数据集

Weibo-COV是一个大规模的COVID-19社交媒体数据集，包含了从2019年12月1日至2020年4月30日通过关键词筛选的40,893,832条微博，以及带有GEO标签的未经过滤的45,901,994条原始微博。

Weibo-COV is a large-scale COVID-19 social media dataset, encompassing 40,893,832 Weibo posts filtered by keywords from December 1, 2019, to April 30, 2020, along with 45,901,994 unfiltered original Weibo posts with GEO tags.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Weibo-COV 1.0
• Weibo-COV 2.0

数据集描述

• Weibo-COV 1.0:

  • 时间范围: 2019-12-01 00:00 - 2020-04-30 23:59 (GMT+8)
  • 关键词: 共179个选定关键词
  • 数据量: 从692,792,816条原始推文中筛选出40,893,832条推文。此外，还发布了带有GEO标签的所有原始推文，共计45,901,994条，未经过关键词过滤。
  • 样本结构: 包括_id, user_id, crawl_time, created_at, like_num, repost_num, comment_num, content, origin_weibo, geo_info等字段。

• Weibo-COV 2.0:

  • 时间范围: 2019-12-01 00:00 - 2020-12-30 23:59 (GMT+8)
  • 关键词: 包含通用关键词和每月不同的关键词，用于过滤当月所有原始推文。
  • 数据量: 从2,615,185,101条原始推文中筛选出65,175,112条推文。
  • 样本结构: 包括_id, user_id, crawl_time, created_at, like_num, repost_num, comment_num, content, origin_weibo, geo_info等字段。

数据集更新

• 2021-01-18: 发布Weibo-COV 2.0，包含2000万微博活跃用户池。
• 2020-12-30: Weibo-COV已支持超过200个项目。
• 2020-10-06: 关于此数据集的论文已被NLP4COVID@EMNLP2020接受。
• 2020-06-24: 添加user_id以识别每个用户，该ID是原始微博user_id的哈希结果。

数据集下载

• 获取数据集需填写相应的申请表并发送至Yong Hu ([e-mail]) 和 Anfan Chen ([e-mail])。

引用信息

@inproceedings{hu-etal-2020-weibo, title = "{W}eibo-{COV}: A Large-Scale {COVID}-19 Social Media Dataset from {W}eibo", author = "Hu, Yong and Huang, Heyan and Chen, Anfan and Mao, Xian-Ling", booktitle = "Proceedings of the 1st Workshop on {NLP} for {COVID}-19 (Part 2) at {EMNLP} 2020", month = dec, year = "2020", address = "Online", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.nlpcovid19-2.34", doi = "10.18653/v1/2020.nlpcovid19-2.34", }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Weibo-COV数据集的构建基于对微博平台上与COVID-19相关的大量推文的系统性收集与筛选。该数据集的时间跨度从2019年12月1日至2020年12月30日，涵盖了疫情初期至相对稳定期的关键阶段。构建过程中，研究团队首先通过179个精选关键词对原始推文进行初步过滤，随后对这些推文进行详细的数据清洗和标注，包括用户ID、发布时间、点赞数、转发数、评论数以及地理位置信息等。此外，为了保护用户隐私，用户ID经过哈希处理。最终，数据集包含了65,175,112条经过关键词过滤的推文和45,901,994条带有地理位置标签的原始推文。

特点

Weibo-COV数据集的主要特点在于其大规模、多维度以及时间序列上的连续性。首先，数据集包含了超过6500万条推文，为研究COVID-19在社交媒体上的传播提供了丰富的数据基础。其次，数据集不仅包含了推文内容，还涵盖了用户行为数据，如点赞、转发和评论，这为分析公众情绪和行为模式提供了可能。此外，数据集的时间跨度长达一年，使得研究者能够追踪疫情发展与社交媒体反应之间的动态关系。最后，数据集还提供了经过脱敏处理的用户池，进一步支持了用户行为和社交网络分析。

使用方法

Weibo-COV数据集适用于多种研究目的，包括但不限于疫情传播分析、公众情绪监测、社交媒体用户行为研究以及舆情预测。研究者可以通过关键词检索、时间序列分析和用户行为统计等方法，深入挖掘数据中的信息。为了获取数据集，研究者需填写申请表并发送至指定邮箱，经过审核后即可获得访问权限。数据集的下载和使用需遵守相关法律法规和伦理规范，确保数据的安全性和隐私保护。

背景与挑战

背景概述

Weibo-COV数据集是由Yong Hu、Heyan Huang、Anfan Chen和Xian-Ling Mao等研究人员于2020年创建的，旨在通过大规模的微博数据分析COVID-19疫情对社会舆论的影响。该数据集涵盖了2019年12月至2020年12月的时间段，包含超过6500万条微博数据，通过179个关键词进行筛选，旨在捕捉与疫情相关的公众情绪和信息传播模式。Weibo-COV不仅为疫情研究提供了宝贵的数据资源，还为社交媒体分析和公共卫生政策制定提供了重要的参考。

当前挑战

Weibo-COV数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据量庞大，从近26亿条原始微博中筛选出相关数据，需要高效的算法和计算资源。其次，关键词筛选方法需不断优化，以确保数据的准确性和代表性。此外，数据隐私和安全问题也是一大挑战，尤其是在处理用户ID和地理位置信息时，需确保数据脱敏和合规性。最后，如何从海量数据中提取有价值的信息，并应用于实际的疫情监测和政策制定，是该数据集面临的另一重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在公共卫生与社会科学领域，Weibo-COV数据集以其庞大的微博用户数据和详尽的疫情相关内容，成为研究COVID-19疫情传播与公众反应的经典工具。研究者利用该数据集分析疫情初期公众情绪变化、谣言传播路径以及政府政策的社会反响，从而为疫情应对策略提供数据支持。

衍生相关工作

基于Weibo-COV数据集，研究者们开展了多项衍生工作，包括开发疫情预测模型、设计公众情绪分析工具以及构建社交媒体信息传播网络。这些工作不仅丰富了疫情研究的理论框架，还为实际应用提供了技术支持，推动了社交媒体数据在公共卫生领域的深度应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在新冠疫情背景下，Weibo-COV数据集的最新研究方向主要集中在社交媒体数据的情感分析、舆情监测以及用户行为模式识别。通过分析微博平台上与疫情相关的大量文本数据，研究人员能够深入了解公众对疫情的情感反应和态度变化，从而为政策制定和公共卫生管理提供有力支持。此外，该数据集还促进了基于社交媒体的疫情传播模型研究，有助于预测和控制疫情扩散。这些研究不仅提升了对疫情影响的理解，也为未来公共卫生事件的应对策略提供了宝贵的数据资源。