Jan, 2021

CML-COVID: 一个包含潜在主题、情感和位置信息的大规模 COVID-19 Twitter 数据集

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TL;DR本研究使用数据分析和情感分析等方法，以 Twitter 为研究对象，收集了截至 2020 年 7 月 COVID-19 相关的 19298967 条推文，探讨了公众舆论和社交媒体传播的重要性。
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发现论文，激发创造
  • 一个用于开放科学研究的大规模 COVID-19 推特聊天数据集 -- 一个国际合作项目

    本文介绍了一份包含 1 月 1 日至 4 月 4 日之间各地 152 万条与 COVID-19 有关的推文的数据集，为研究社交动态、情感反应等提供支持。

    Apr, 2020

  • 追踪社交媒体上关于 COVID-19 大流行的话题：公共冠状病毒 Twitter 数据集的建立

    本文描述了自 2020 年 1 月 22 日以来我们不断收集的多语种新冠状病毒 Twitter 数据集，旨在通过研究在线谈话动态以及科学信息和未经验证的谣言的跟踪等方面，了解这一全球性危机的影响。最终，该数据集可能有助于推动针对这一全球危机的知情决策和有针对性的政策干预。

    Mar, 2020

  • GeoCoV19: 一个拥有数亿条多语言 COVID-19 推文和位置信息的数据集

    该文介绍了 GeoCoV19—— 一个包含 524 百万条推文的大规模 Twitter 数据集，通过基于地名词典的方法来推断推文的地理位置，而这一大规模、多语言、地理定位的社交媒体数据可以帮助研究社区评估社会如何共同应对这一前所未有的全球危机，以及建立计算方法来应对如识别假新闻，理解社区的知识差距，建立疾病预测和监测模型等挑战。

    May, 2020

  • TweetsCOV19 -- 基于语义注释的关于 COVID-19 疫情的推文知识库

    描述了 TweetsCOV19 的基本特征和分析，这是一个公开可用的包含超过 800 万推特的知识库，旨在为大量知识发现任务提供前所未有的数据集。

    Jun, 2020

  • Twitter 对话预测每日 COVID-19 确诊病例

    本研究利用推特对澳大利亚 COVID-19 病例进行情感分析和话题模型分析，探究社交媒体对疫情预测的作用，结果表明加入社交媒体变量可以改进疫情预测模型的准确性，并发布全球的 MegaGeoCOV 数据集，以帮助更好地理解全球疫情的动态。

    Jun, 2022

  • Weibo-COV: 来自微博平台的大规模 COVID-19 社交媒体数据集

    本研究从新浪微博采集了超过 4000 万条由 2019 年 12 月 1 日至 2020 年 4 月 30 日期间发表的 COVID-19 的微博数据，包含了微博级别的信息、互动信息、位置信息和转发网络，以期促进从多个角度开展 COVID-19 研究，并有助于更好地和更快地抑制这一大流行病的传播。

    May, 2020

  • 新冠疫情微博数据情感分析

    本论文通过分析推特数据集，使用多种机器学习算法评估情感，并对数据集的情境进行学习，以识别正面、负面和中性情绪，并向公众传达积极意见，提高公众意识和预防新冠病毒。

    Nov, 2021

  • Mega-COV: 一个包含 100 多种语言的十亿规模 COVID-19 数据集

    Mega-COV 是一个包含十亿条推特数据的数据集，涵盖 268 个国家，可用于研究 COVID-19 的相关现象。该数据集具有多语言、地理位置等多种特征，并配备了两个强大的模型，可以识别与疫情有关的推特和 COVID-19 的错误信息。

    May, 2020

  • 当前 COVID-19 Omicron 波在线学习的 Twitter 谈话的大规模数据集

    本研究提供了一个大规模的、符合 Twitter 隐私政策、FAIR 原则的开放数据集，该数据集基于全球自 2021 年 11 月 COVID-19 德尔塔毒株被首次发现以来与网上学习相关的推文。这份工作还简要概述了使用该数据集进行在线学习研究的一些潜在应用，包括大数据、数据挖掘和自然语言处理。

    Jul, 2022

  • NAIST COVID：跨语言 COVID-19 Twitter 和 Weibo 数据集

    本研究旨在推广社交媒体研究对抗 COVID-19 及其他传染病。通过对 COVID-19 微博的量化和定性分析，我们提供了多种处理数据集的方法，并分享了一个多语种社交媒体数据集，供研究人员使用。

    Apr, 2020