gdelt-gkg-2025-v2|全球事件分析数据集|知识图谱数据集

GDELT全球知识图谱2025数据集，涵盖2025年2月的内容，记录了全球事件互动、行为者关系和情境叙述，支持时间、空间和主题分析。数据集包含了日期、来源标识、文档标识、计数、主题、位置、人名、组织名、情感、时间参照、文档图像URL、引文和实体名称等特征。

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数据集介绍

构建方式

本数据集GDelt-gkg-2025-v2，针对2025年2月全球事件互动、行为者关系及情境叙述进行专门构建。它从原始GDelt数据集中精选了部分字段，通过ETL管道进行数据转换，旨在为时态、空间和主题分析提供支持，从而形成了这一时期全球知识图谱的精细视角。

特点

该数据集特色在于其覆盖了全球范围内的知识图谱信息，不仅包含了核心的文档元数据，还涉及数值度量、分类、命名实体识别、情感分析、时间信息以及内容提取等维度。特别值得一提的是，它对原始数据集进行了增强，如提升了地理位置、人名、组织名的识别精确度，并对主题分类和情感分析进行了深化。

使用方法

用户可以直接利用此数据集进行全球事件的时态分析。然而，由于其历史和静态的特性，并不适合用于实时监测。同样，它也不应用于医疗诊断或预测性健康建模。使用时，用户需遵循CC-BY-4.0许可协议，并正确引用数据集来源。

背景与挑战

背景概述

GDELT Global Knowledge Graph (GKG)数据集是一个全球事件交互、行为者关系和情境叙述的集合，旨在支持时间、空间和主题分析。该数据集名为gdelt-gkg-2025-v2，由dwb2023团队于2025年 curated，专注于2025年2月的数据。其核心研究问题在于如何通过知识图谱的方式，详细记录和解析全球政治、经济和社会事件及其相互关系。该数据集的创建，为研究国际关系、地缘政治学以及全球事件动态提供了宝贵的资源，对相关领域产生了深远的影响。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要在于：1) 如何准确捕捉和表示全球事件的复杂性，尤其是在地缘政治领域，事件的多元性和动态性使得数据集构建极具挑战性；2) 数据集构建过程中的技术挑战，包括选择合适的数据特征、确保数据质量以及开发有效的ETL（提取、转换、加载）管道。此外，由于数据集的静态特性，它不适用于实时监测，且在医疗诊断或预测健康模型方面的应用也超出了其设计范围。

常用场景

经典使用场景

在全球化事件交互、行为者关系和情境叙述的研究领域中，gdelt-gkg-2025-v2数据集因其包含全球知识图谱数据而成为一项宝贵的资源。该数据集的经典使用场景主要在于对全球事件进行时间序列分析，研究者能够通过该数据集深入挖掘特定时间段内的全球事件动态，为理解国际关系演变提供数据支撑。

衍生相关工作

基于gdelt-gkg-2025-v2数据集，已经衍生出多项相关工作，包括构建更复杂的知识图谱、进行跨语言的信息抽取、以及开发能够实时监测全球事件的系统等。这些相关工作进一步扩展了该数据集的应用范围，为全球事件研究提供了新的视角和方法。

数据集最近研究

最新研究方向

gdelt-gkg-2025-v2数据集汇聚了全球事件互动、行为者关系及情境叙述，旨在支持时态、空间与主题分析。近期研究集中于深入挖掘该数据集中的增强特征，如扩展的主题分类和分类法、增强的地点与人物名称提取，以及情感分析与数量测量提取，以期在全球地缘政治事件、社会政治与经济影响等领域取得新的洞察。该数据集为研究新兴大型语言模型能力的影响提供了宝贵资源，特别是在情境化实体识别、情感计算和主题建模方面的研究显示出其重要的学术与应用价值。