原创任天堂 E3 2018 大会推文数据集：518

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任天堂 E3 2018 大会推文数据集：518.23MB JSON格式高质量社交媒体数据资源，用于游戏行业市场调研、玩家行为情感分析、文本挖掘与舆论洞察，支持学术研究如自然语言处理

在数字化信息时代，社交媒体数据已成为研究用户行为和市场动态的重要资源。任天堂 E3 2018 大会期间的推文数据集通过捕获大会特定时段的推文，为游戏行业、学术研究和舆论分析提供了丰富的一手资料。该数据集不仅有助于游戏公司优化产品策略和提升用户体验，还为文本挖掘、情感分析等学术领域提供了可靠的数据支撑，具有广泛的应用价值。

数据基本信息

该数据集规模为 518.23MB，采集于 2018 年 6 月 12 日星期二凌晨 4 点至 5 点（UCT），使用 Twitter 的 filterStream() 函数，以 #NintendoE3 和 #NintendoDirect 为关键词进行捕获。数据以 JSON 格式编码，结构清晰且丰富。基本单元为 Tweet 对象，包含 id、created_at、text 等属性，并涵盖多个子对象：User 对象（描述作者信息，如 name、description、followers_count）、Entities 对象（提供主题标签、用户提及等元数据）、Extended Entities 对象（针对附有照片、视频等媒体的推文）以及 Places 对象（关联地理标记推文）。这种多层次结构确保了数据的全面性和可用性，适用于多维度分析。

数据优势

优势维度

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详细说明

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​ ​时效性​ ​

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数据严格采集于E3 2018大会核心时段（6月12日4:00-5:00 UCT），完整覆盖任天堂发布会关键节点，精准捕捉玩家第一时间的真实反应和情感波动

​ ​结构完整性​ ​

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采用标准JSON格式，包含6层嵌套数据结构：Tweet基础信息层（id、created_at、text）、用户画像层（name、description、followers_count等15个字段）、实体元数据层（hashtags、user_mentions）、媒体扩展层（photo、video媒体URL及尺寸信息）、地理位置层（place_id、country_code等）、元数据层（retweet_count、favorite_count）。每个字段都经过标准化处理，确保数据一致性

​ ​标注丰富度​ ​

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除了基础文本内容，还包含：情感倾向标注（通过文本分析预标注）、话题标签分类（#NintendoE3、#NintendoDirect等大会专属标签）、用户影响力指数（基于followers_count和verified状态计算）、媒体类型标注（图片、视频、GIF等）、地理坐标信息（精确到城市级别的经纬度数据）

​ ​数据纯净度​ ​

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经过严格的数据清洗流程：去除重复推文（基于id去重）、过滤垃圾信息（通过关键词和用户行为模式识别）、标准化时间格式（统一为UCT时区）、编码统一（UTF-8编码确保多语言支持）

​ ​跨平台兼容性​ ​

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JSON格式支持主流分析工具直接解析（Python pandas、R jsonlite、Spark SQL等），提供完整的schema文档说明，包含字段类型、取值范围和数据示例

获取方式| https://dianshudata.com/dataDetail/13678

应用场景

• ​ ​游戏公司市场调研与产品优化​ ​：游戏公司可以利用该数据集进行深度市场调研，通过文本挖掘分析玩家对任天堂在 E3 2018 大会上展示的游戏产品的评价、期待和不满。例如，使用自然语言处理技术提取玩家讨论中的关键主题（如"游戏画面"、"操作手感"、"剧情设计"等），通过情感分析算法量化玩家对各个游戏特性的满意度指数。基于时间序列分析，可以追踪玩家情绪在发布会过程中的变化轨迹，识别引发积极或消极反应的关键时刻。这些分析结果可以帮助产品团队精准定位需要改进的游戏特性，优化开发优先级。同时，通过用户画像分析（结合followers_count和verified状态），可以区分核心玩家与普通用户的关注点差异，为差异化营销策略提供数据支持。

• ​ ​学术研究中的文本挖掘与情感分析​ ​：该数据集为计算社会科学提供了高质量的研究素材。研究人员可以构建多维度分析框架：在语言学层面，通过词频分析、主题建模（LDA）等方法研究游戏社群的特有词汇使用模式和文化表达特征；在社会网络分析层面，基于user_mentions和retweet关系构建传播网络，使用社区发现算法识别不同的玩家群体及其互动模式；在情感计算层面，可以训练深度学习模型（如BERT）进行细粒度情感分析，不仅区分积极/消极情感，还能识别具体的情感类型（期待、失望、惊喜等）。这些研究可以揭示数字时代游戏文化的形成机制，为游戏研究、传播学和社会心理学提供重要的实证基础。特别有价值的是，数据集的时间精确性使得研究者可以分析重大事件对社群讨论的即时影响，这为研究信息扩散和群体情绪传染提供了独特的机会。

• ​ ​网络舆论与传播研究​ ​：从传播学角度，该数据集提供了研究大型游戏盛会网络传播的完整案例。研究者可以运用复杂网络分析方法，构建以用户为节点、以mention和retweet关系为边的传播网络，使用PageRank算法识别关键意见领袖（KOL），分析其传播内容和策略特征。通过时间切片分析，可以重现重要信息（如新品发布公告）的传播路径和扩散速度，计算传播过程中的信息衰减率。结合地理标记数据，可以研究不同地区玩家对同一事件的反应差异，揭示地域文化因素对游戏接受度的影响。这些研究不仅有助于理解游戏信息的传播规律，还能为游戏公司的全球化传播策略提供科学依据。例如，通过分析不同地区玩家对特定游戏特性的关注差异，可以帮助本地化团队制定更有针对性的宣传方案。

结尾

任天堂 E3 2018 大会期间的推文数据集凭借其时效性、结构完整性和标注丰富度，在游戏产业研究、学术探索和传播分析等领域展现出重要价值。数据集不仅提供了技术层面的多维度分析可能性，更为理解数字时代游戏文化传播规律提供了独特视角。其严格的数据质量控制和完善的元数据标注，使其成为游戏研究领域不可多得的高质量数据资源。有需要可私信获取更多信息。