巴西Telegram反疫苗資訊資料集 (2020-2025)
arXiv - Computers and SocietyJo\~ao Phillipe Cardenuto, Ana Carolina Monari, Michelle Diniz Lopes, Leopoldo Lusquino Filho, Anderson Rocha
提供約四百萬條巴西Telegram反疫苗訊息的開放資料集，助研究者追蹤訊息擴散與情緒影響。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
資料集的規模與完整性為研究疫苗錯訊擴散提供前所未有的實證基礎。
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擁有四百萬條貼文與多樣媒體，研究者能進行大規模機器學習、網路分析與情緒評估，從而設計更精準的干預策略。
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嚴格的倫理與隱私規範確保資料使用者在研究過程中保護個人資訊。
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明確的使用條款與匿名化流程降低資料濫用風險，提升研究社群對於敏感健康資訊的信任度，並促進跨領域合作。
核心研究發現
- 1
資料集包含119個主要反疫苗Telegram頻道的約四百萬條貼文，涵蓋文字、媒體與元資料。
- 2
每條貼文已經標註疫苗相關分類，方便研究訊息類型與真偽辨識。
- 3
資料可追蹤2020-2025年間訊息演變，提供時間序列分析與情緒變化研究。
對教育工作者的啟發
教育工作者可利用此資料集分析反疫苗訊息的語言特徵與情緒走向，進而設計針對性數位素養課程；同時，政策制定者可根據訊息擴散路徑制定監管措施；資料科學家則可用於訓練偵測模型，協助平台自動過濾錯訊。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Brazilian Social Media Anti-vaccine Information Disorder Dataset -- Telegram (2020-2025)
- 作者：
- Jo\~ao Phillipe Cardenuto, Ana Carolina Monari, Michelle Diniz Lopes, Leopoldo Lusquino Filho, Anderson Rocha
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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