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包含 1001 条 YouTube 评论的示例数据集

一个包含 1000 多条记录的 YouTube 数据集示例。该数据集使用Bright Data API提取。

YouTube 数据集中包含的部分数据点：

• comment_id：每条评论的唯一标识符
• comment_text：评论文本内容
• likes：评论获得的点赞数
• replies：评论的回复数量
• username：评论者的用户名
• username_md5：用户名字段的 MD5 哈希
• user_channel：评论者的 YouTube 频道链接
• date：评论发布日期
• url：该评论所在的 YouTube 视频链接
• video_id：YouTube 视频的唯一标识符
• replies_value：回复内容数组
• replies_without_names：未包含用户名的回复

还有更多。

这是从 “YouTube comments” 数据集中抽取的样本子集，完整数据集包含超过1110 万条记录。

其他可用的 YouTube 数据集：

• YouTube 帖子数据集，包含13 亿条记录

• YouTube 个人资料数据集，包含2960 万条记录

可用的数据集文件格式：JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV 或 Parquet。可选地，文件可压缩为 .gz。

数据集交付方式：电子邮件、API 下载、Webhook、Amazon S3、Google Cloud Storage、Google Cloud Pub/Sub、Microsoft Azure、Snowflake、SFTP。

更新频率：一次性、每日、每周、每月、每季度，或自定义。

可在已提取数据点基础上进行数据丰富：按需提供。

获取完整的 YouTube 数据集。

YouTube 数据集有哪些应用场景？

1. 消费者情绪

洞察订阅者对你品牌的看法。通过收集评论、话题标签、提及与点赞，监测品牌与产品在 YouTube 上的口碑，以提升品牌声誉并改进服务。

2. 内容创作

利用 YouTube 数据集发掘热门视频、流行形式与高互动内容的洞察。据此优化视频内容，提升覆盖与受众参与度。

3. 市场分析

借助 YouTube 数据集分析竞争对手的内容与活跃度，识别能驱动互动的内容类型，并了解创作者对其品牌与服务的评价。

为学术研究者和非政府组织提供免费的网络采集工具与数据集

Bright Initiative 向领先的高校与研究人员、以及推动各类环境与社会公益事业的 NGO/NPO，提供对 Bright Data 的Web Scraper API与即用型数据集的访问权限。您可以在此处提交申请。