Defining collective identities datasets (DCID)

本仓库包含用于论文《Barandiaran, X. E., Calleja-López, A., & Cozzo, E. (2020). Defining collective identities in technopolitical interaction networks. *Frontiers in Psychology*, Accepted.》的三个数据集。数据集包括：1. 2019年4月西班牙选举的Twitter转发数据；2. 2019年加泰罗尼亚独立大罢工的转发数据；3. 2011年15M-Indigados运动在Facebook上的粉丝页面点赞网络。

本库汇集了旨在辅助《Barandiaran, X. E., Calleja-López, A., & Cozzo, E. (2020). 在技术政治互动网络中界定集体身份。*心理学前沿*，已接受》一文的三个数据集。具体包括：1. 2019年4月西班牙选举期间的Twitter转发数据；2. 2019年加泰罗尼亚地区独立大罢工期间的转发数据；3. 2011年15M-Indigados运动在Facebook平台上的粉丝页面点赞形成的网络。

原始信息汇总

Defining collective identities datasets (DCID)

数据集概述

本数据集包含以下三个子数据集，用于支持论文 "Barandiaran, X. E., Calleja-López, A., & Cozzo, E. (2020). Defining collective identities in technopolitical interaction networks. Frontiers in Psychology, Accepted."：

1. 西班牙2019年4月选举的Twitter转发数据
2. 2019年加泰罗尼亚独立大罢工的Twitter转发数据
3. 2011年15M-Indigados运动在Facebook上的粉丝页面点赞网络数据

使用许可

该数据集遵循开放数据库许可，其中任何数据库内容的个别权利遵循数据库内容许可。

引用要求

• 使用前两个数据集时，必须引用以下论文：

  • Barandiaran, X. E., Calleja-López, A., & Cozzo, E. (2020). Defining collective identities in technopolitical interaction networks. Frontiers in Psychology, Accepted.

• 使用第三个数据集时，必须引用以下论文：

  • Monterde, A., Calleja-López, A., Aguilera, M., Barandiaran, X. E., & Postill, J. (2015). Multitudinous identities: A qualitative and network analysis of the 15M collective identity. Information, Communication & Society, 18(8), 930-950. 链接

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Defining Collective Identities Datasets (DCID) 的构建基于社交媒体平台上的互动数据，具体包括2019年西班牙大选期间的Twitter转发数据、2019年加泰罗尼亚独立大罢工期间的Twitter转发数据，以及2011年15M-Indignados运动期间的Facebook粉丝页网络数据。这些数据通过抓取和分析用户在社交媒体上的互动行为，捕捉了集体身份在网络中的形成与演变过程。数据集的构建旨在为研究集体身份在技术政治互动网络中的定义提供实证基础。

使用方法

使用DCID数据集时，研究者需根据具体的研究需求选择相应的子数据集。对于Twitter转发数据，可以通过网络分析方法研究用户之间的互动模式；对于Facebook粉丝页网络数据，则可以通过社群检测算法识别不同的集体身份群体。在使用数据集时，需遵循Open Database License和Database Contents License的许可条款，并在引用时注明原始论文，以确保学术规范和数据来源的透明性。

背景与挑战

背景概述

Defining Collective Identities Datasets (DCID) 是由Xabier E. Barandiaran、Antonio Calleja-López和Emanuele Cozzo等研究人员于2020年创建的一个数据集，旨在研究技术政治互动网络中的集体身份定义问题。该数据集包含三个子集，分别涉及2019年西班牙大选的Twitter转发数据、2019年加泰罗尼亚独立大罢工的Twitter转发数据，以及2011年15M-Indignados运动的Facebook粉丝页网络数据。这些数据为理解社交媒体在集体身份形成中的作用提供了重要支持，尤其在政治和社会运动领域具有广泛的应用价值。该数据集的研究成果发表在《Frontiers in Psychology》期刊上，为相关领域的学者提供了宝贵的研究资源。

当前挑战

DCID数据集在解决集体身份定义问题时面临多重挑战。首先，社交媒体数据的动态性和复杂性使得从海量信息中提取有意义的集体身份特征变得困难，尤其是在不同政治和社会背景下。其次，数据集的构建过程中，研究人员需要处理数据隐私和伦理问题，确保数据的合法性和合规性。此外，跨平台数据的整合与分析也带来了技术上的挑战，例如Twitter和Facebook数据的格式差异以及网络结构的复杂性。这些挑战不仅要求研究人员具备跨学科的知识，还需要开发新的分析工具和方法来应对数据处理的复杂性。

常用场景

经典使用场景

Defining Collective Identities Datasets (DCID) 数据集在社会科学和网络分析领域具有重要应用，尤其是在研究集体身份形成和网络互动模式方面。该数据集通过分析西班牙2019年大选的Twitter转发数据、2019年加泰罗尼亚独立罢工的Twitter转发数据，以及2011年15M-Indignados运动的Facebook粉丝页面网络数据，为研究者提供了丰富的社交网络互动信息。这些数据能够帮助研究者深入理解集体身份在网络空间中的构建过程，尤其是在政治和社会运动中的表现。

解决学术问题

DCID数据集解决了集体身份在网络环境中的定义和量化问题。通过分析社交网络中的转发和互动模式，研究者能够识别出集体身份的边界和核心参与者，揭示网络中的信息传播路径和影响力分布。这一数据集为研究集体身份的动态变化提供了实证基础，尤其是在政治和社会运动背景下，帮助学术界更好地理解网络互动如何塑造集体身份的形成与演变。

实际应用

DCID数据集的实际应用场景广泛，尤其在政治学、社会学和传播学领域具有重要价值。例如，研究者可以利用这些数据来分析政治选举期间的信息传播模式，评估社会运动中的集体动员效果，或研究网络中的意见领袖和影响力节点。此外，该数据集还可用于开发社交网络分析工具，帮助政府、非政府组织和企业更好地理解网络舆论的形成与传播机制。

数据集最近研究

最新研究方向

在社交媒体分析领域，Defining Collective Identities Datasets (DCID) 为研究集体身份的形成与演变提供了宝贵的数据资源。该数据集涵盖了2019年西班牙大选期间的Twitter转发数据、2019年加泰罗尼亚独立大罢工的转发数据，以及2011年15M-Indignados运动在Facebook上的粉丝页网络数据。这些数据不仅为研究政治运动中的集体身份构建提供了实证基础，还为分析技术政治互动网络中的身份动态开辟了新的研究方向。近年来，随着社交媒体在政治动员和信息传播中的作用日益凸显，DCID数据集在揭示网络集体行为的形成机制、信息传播路径以及身份认同的数字化表达方面展现了重要的学术价值。其研究成果不仅推动了社会科学与计算科学的交叉融合，还为理解当代社会运动中的技术政治互动提供了新的理论视角。