该数据集包含了545名参与者的实验数据，这些参与者被要求通过评估受不同人工智能顾问特质影响的访谈记录，来辨别真伪。根据人工智能的质量和信息披露情况，参与者被分为六组处理。每位参与者完成了五项任务，记录了他们的猜测和信心水平。该数据集的规模为545名参与者，任务内容是在社交媒体交流中进行真伪检测。

arXiv130

Dataset of Arabic Spam and Ham Tweets

阿拉伯语文本分类

社交媒体污名化检测

This paper is a descriptor for the dataset to be cited when you use the data: Kaddoura, Sanaa, and Safaa Henno. "Dataset of Arabic spam and ham tweets." Data in Brief 52 (2024): 109904. Paper Link: ht

Mendeley Data70

Full data annotation overview

疫苗立场检测

社交媒体污名化检测

The total number of tweets (authentic and synthetic) per class within the dataset for detecting vaccine positions and vaccine-related stigma on social media.

NIAID Data Ecosystem60

Authentic data annotation overview

资源简介：

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