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1.95GB 皇家马德里与利物浦 2018 欧冠决赛推文数据集：多维度 JSON 格式社交媒体数据，适用于体育舆论分析、情感计算与传播研究的高质量标注资源

引言与背景

社交媒体数据在当代体育研究、舆论分析和计算社会科学中具有重要价值，尤其是大型体育赛事期间的实时推文数据，能够为研究者提供丰富的公众情绪、文化传播模式和社交网络动态的一手资料。2018 年欧冠决赛作为全球瞩目的高水平体育赛事，其期间的推特讨论不仅反映了球迷的即时反应，还涉及品牌营销、跨文化传播和多语言交互等多个维度。该数据集通过精准采集和结构化处理，为科研机构、算法开发团队和体育产业提供了高质量的基础数据，可用于训练情感分析模型、研究舆论演化规律、优化推荐系统，以及支持体育营销策略的实证分析。

数据基本信息

该数据集规模为 1.95GB（原始数据），压缩后为 213.99MB，以 JSON 格式存储，包含 2018 年 5 月 27 日欧冠决赛期间（UTC 时间 18:45–20:45）以关键词 #UCLFinal采集的推文数据。每条数据均包含完整的推特元数据，如推文 ID、创建时间、文本内容、用户信息（用户名、粉丝数、个人描述等）、实体对象（主题标签、用户提及）、媒体附件（如图片、视频链接）以及地理标记信息（如适用）。数据覆盖体育、传媒、社交网络等多个领域，标注信息包括时间序列、用户属性、内容特征和互动指标，适用于多模态和跨场景分析。

数据优势

优势特点

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具体说明

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​ ​高质量与实时性​ ​

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数据采集自比赛关键时段（2018年5月27日18:45-20:45 UTC），确保舆论响应的即时性和真实性，避免噪声干扰，适用于时间敏感型研究。

​ ​结构丰富多样​ ​

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采用JSON格式存储，支持多层次解析，涵盖文本内容、用户属性（如粉丝数、描述）、实体对象（主题标签、提及）、媒体附件（图片、视频）及地理标记信息。

​ ​标注完整性强​ ​

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每条推文均包含完整元数据，包括情感隐含标签（通过文本和表情符可推导）、用户影响力指标（粉丝数、互动数）和传播路径（提及与转发关系），无需额外预处理。

​ ​跨场景适用性​ ​

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数据源自全球性赛事，包含多语言内容（如英语、西班牙语等），支持跨文化比较研究，适用于国际化场景的舆论分析、品牌传播和社交行为研究。

​ ​可定制化扩展​ ​

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研究者可根据需求灵活提取子集（如按时间切片、用户群体或地理区域），支持个性化研究设计和算法开发场景。

获取方式| https://dianshudata.com/dataDetail/13681

应用场景

​ ​1. 体育舆论与情感分析模型训练​ ​

该数据集可用于训练和优化情感分析、情绪识别和观点挖掘模型。通过提取推文文本中的关键词、表情符号和语境信息，研究者可以构建分类模型（如正面、负面、中性情感），并分析比赛关键时刻（如进球、红牌）的公众情绪波动。例如，结合时间序列数据，可以研究舆论峰值与赛事进程的相关性，为体育媒体和品牌提供实时舆情监控工具。在实际应用中，此类模型可部署于体育营销平台，帮助团队或赞助商评估广告效果和球迷满意度，从而调整传播策略。

​ ​2. 社交网络传播与影响力研究​ ​

数据集支持社交网络分析（SNA），包括用户社区检测、关键节点识别和信息扩散路径建模。通过分析用户提及、转发关系和主题标签使用，研究者可以绘制舆论传播网络，识别影响力大的用户（如知名球迷、媒体账号或机器人账户），并研究信息 cascading 模式。这一场景适用于学术研究（如传播学理论验证）和产业应用（如网红营销策略优化），例如，体育组织可借此设计更有效的粉丝互动活动，或平台开发者可用于改进推荐算法，提升内容分发效率。

​ ​3. 跨文化体育营销与品牌管理​ ​

由于数据集包含多语言和全球用户内容，它适用于跨文化比较研究，例如分析不同地区球迷对同一赛事的情感表达差异或品牌提及偏好。企业可利用这些数据评估国际营销活动的效果，如赞助商品牌曝光度、粉丝忠诚度指标，并基于地理标记数据优化区域化策略。在实际操作中，可通过自然语言处理（NLP）技术提取品牌相关实体，结合用户画像（如粉丝数、活跃度）生成洞察报告，助力体育产业的数据驱动决策。

结尾

本数据集以其大规模、多维度和高实时性的特点，为体育舆论研究、社交网络分析和跨领域算法开发提供了宝贵资源。它不仅支持学术创新（如情感计算和传播理论验证），还具备广泛的产业应用潜力，包括体育营销、品牌管理和智能推荐系统。通过 leveraging 这一高质量数据，研究者与实践者可深入挖掘体育赛事的社交价值，推动数据驱动的体育科学发展。有需要可私信获取更多信息。