阿拉伯语Facebook新闻互动数据集AraEngage发布

Shimaa Ibrahim等作者发布阿拉伯语Facebook新闻互动数据集AraEngage，并基于该数据集分析语言特征与互动量的关系。数据集为2023至2024年57个国家2451个页面的1万条公开阿拉伯语新闻帖，将互动量与可解释语言特征配对。 作者称，Random Forest模型在帖子级划分上R²=0.38，宗教表达、消息长度、句子长度和词汇密度是主要相关因素；正向情感在该样本中与更高互动相关，与英文新闻不同。 作者公开派生语言特征、互动计数、精炼词典和分析代码，原始帖子因遵守CrowdTangle条款不再分发。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。