生成式AI在神经多样性相关与一般Reddit社区中的使用与感知分析数据集
它包含2025年发布的1,754条Reddit帖子和评论的去特征化编码框架与分析结果。工作簿包括编码手册、描述性与统计比较、共现结果及主题聚类
基本信息
资源简介
生成式AI在神经多样性相关与一般Reddit社区中的使用与感知分析数据集
本数据集为一项硕士论文的配套分析数据，题为《Uses and Perceptions of Generative AI Across Neurodivergent-Oriented and General Reddit Communities》，聚焦于神经多样性相关社区与一般性Reddit社区中，用户对生成式人工智能的使用方式与感知态度。数据集中包含针对2025年发布的1,754条Reddit帖子与评论所建立的去特征化编码框架及其分析结果，工作簿内整合了编码手册、描述性与统计比较、共现结果以及主题聚类等内容。该数据在发布时已进行去特征化处理，但并非匿名化，因为公开可获取的文本内容仍可能被检索到。数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议，由作者Ana Carolina Albuquerque于2026年通过Zenodo发布，本站将其归类于神经系统疾病/其他类别。
【数据集背景】
该数据集伴随一篇硕士论文产生，论文主题为生成式人工智能在神经多样性导向社区与一般Reddit社区中的使用与感知。研究关注不同社区语境下，用户如何理解和使用生成式AI，并试图通过系统化的编码与分析框架来呈现相关讨论的模式。数据集本身即是对这一研究过程中形成的编码框架与分析结果的整理与公开，旨在为后续研究提供可参考的分析材料。源站未提供更多关于研究动机、理论框架或学术背景的额外说明。
【数据内容】
数据集的核心内容围绕1,754条Reddit帖子与评论展开，这些内容发布于2025年。工作簿中包含了去特征化的编码框架，即编码手册，用于对文本内容进行系统归类。此外，还包含描述性与统计比较结果，用于呈现不同社区或不同类别之间的差异；共现结果，用于反映编码类别之间的共同出现关系；以及主题聚类，用于归纳文本中呈现的主要议题。上述内容共同构成了一个结构化的分析数据集，覆盖了从编码工具到分析产出的多个环节。源站未提供关于具体编码类别、统计方法或聚类算法的详细说明。
【采集与来源】
数据来源于Reddit平台，采集对象为2025年发布的帖子与评论，总量为1,754条。这些内容来自神经多样性导向社区与一般社区两类语境。数据集通过Zenodo平台发布，来源站标注为doi.org，作者为Ana Carolina Albuquerque，机构为Zenodo，发布时间为2026年。源站未提供关于具体采集时间窗口、采集工具、抽样策略或社区选择标准的进一步信息。
【适用场景】
该数据集适用于对生成式人工智能在在线社区中的使用与感知进行二次分析的研究场景，尤其适合关注神经多样性群体与一般群体之间差异的比较研究。编码手册可用于复现或扩展编码框架，描述性与统计比较结果可作为基线参考，共现结果与主题聚类可用于探索性分析或作为后续研究的起点。此外，该数据集也可用于方法学讨论，例如去特征化文本数据的处理与共享实践。源站未提供关于具体适用场景的更多说明。
【使用方法】
使用者可通过Zenodo获取该工作簿，并依据其中包含的编码手册理解编码框架，结合描述性与统计比较、共现结果及主题聚类进行进一步分析。由于数据已去特征化但未匿名化，使用时应遵守相关伦理规范，避免尝试重新识别或检索原始公开文本。源站未提供关于软件环境、文件格式或具体操作步骤的说明。
【质量与限制】
该数据集已进行去特征化处理，但并非匿名化，因为公开可获取的文本内容仍可能被搜索到，这意味着存在潜在的隐私风险。数据仅覆盖2025年发布的1,754条Reddit帖子与评论，其代表性受限于平台、时间与社区选择。源站未提供关于数据完整性、编码信度、统计效力或外部效度的评估信息。此外，源站未提供关于缺失值、异常值或数据清洗过程的说明。
【引用与许可】
该数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议，允许在署名的前提下进行共享与改编。引用时需注明作者Ana Carolina Albuquerque，并指向Zenodo发布记录。源站未提供具体的引用格式或DOI链接。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23049706
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 2.5 MB。
数据说明
本数据集随硕士论文《生成式AI在面向神经多样性群体及一般Reddit社区中的使用与感知》一同发布。它包含了2025年发布的1,754条Reddit帖子和评论的去特征化编码框架及分析结果。工作簿包括编码手册、描述性与统计比较、共现结果以及主题聚类。数据虽已去特征化，但并非匿名，因为公开可用的文本仍可能被搜索到。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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