人工智能错误信息检测数据（2024-2025）

人工智能生成的新闻与真实新闻：500 条包含元数据和事实核查的记录

关于数据集

该数据集捕捉了2024 年至 2025 年间流传的新闻文章和社交媒体帖子的真实模拟，并标记了可能由人工智能生成的错误信息。

它包括500 行 × 31 列，结合了：

• 时间特征→日期、时间、月份、星期几
• 基于文本的元数据→平台、地区、语言、主题
• 定量参与度指标→点赞、分享、评论、点击率、浏览量
• 内容质量指标→情感极性、毒性分数、可读性指数
• 事实核查信号→可信度来源评分、人工核查标记、声明验证状态
• 目标变量→ is_misinformation（0=真实，1=错误信息）

该数据集专为机器学习、深度学习、NLP、数据可视化和预测分析研究而设计。

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🎯 用例

该数据集可应用于多个领域：

• 🧠机器学习/深度学习：错误信息的二元分类
• 📊数据可视化：参与趋势、区域错误信息热图
• 🔍 NLP 研究：假新闻检测、文本分类、基于情绪的过滤
• 🌐博士及学术研究：人工智能错误信息研究、虚假信息传播模型
• 📈模型评估：特征工程、ROC-AUC、精确率-召回率权衡