論文の概要: GoogleTrendArchive: A Year-Long Archive of Real-Time Web Search Trends Worldwide
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21871v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 12:04:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.649603
- Title: GoogleTrendArchive: A Year-Long Archive of Real-Time Web Search Trends Worldwide
- Title（参考訳）: GoogleTrendArchive:全世界のリアルタイムウェブ検索トレンドの年次アーカイブ
- Authors: Aleksandra Urman, Anikó Hannák, Joachim Baumann,
- Abstract要約: GoogleTrendArchiveは、1年間(2024年11月28日から2026年1月3日まで)に125か国、1358か所にわたるGoogle Trendsing Nowデータの包括的なアーカイブである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.7219827683109
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: GoogleTrendArchive is a comprehensive archive of Google Trending Now data spanning over one year (from November 28, 2024 to January 3, 2026) across 125 countries and 1,358 locations. Unlike Google Trends, which requires specifying search terms in advance, Trending Now captures search queries experiencing real-time surges, offering a way to inductively discover trending patterns across regions for studying collective attention dynamics. However, Google does not provide historical access to this data beyond seven days. Our dataset addresses this gap by presenting an archive of Trending Now data. The dataset contains over 7.6 million trend episodes. Each record includes the trend identifier, search volume bucket, precise timestamps, duration, geographic location, and related query clusters. This dataset, among other, enables systematic studies of information diffusion patterns, cross-cultural attention dynamics, crisis responses, and the temporal evolution of collective information-seeking at a global scale. The comprehensive geographic coverage facilitates fine-grained cross-country or cross-regional comparative analyses.
- Abstract（参考訳）: GoogleTrendArchiveは、1年間(2024年11月28日から2026年1月3日まで)に125か国、1358か所にわたるGoogle Trendsing Nowデータの包括的なアーカイブである。
検索用語を事前に指定する必要があるGoogle Trendsとは異なり、Trending Nowはリアルタイムのサージを経験する検索クエリをキャプチャし、各地域のトレンドパターンを誘導的に発見して、集団的注意のダイナミクスを研究する手段を提供する。
しかし、Googleはこのデータへの歴史的アクセスを7日間以上提供していない。
当社のデータセットは、Trending Nowデータのアーカイブを提示することで、このギャップに対処しています。
データセットには760万以上のトレンドエピソードが含まれている。
各レコードには、トレンド識別子、検索ボリュームバケット、正確なタイムスタンプ、期間、地理的位置、関連するクエリクラスタが含まれている。
このデータセットは、情報拡散パターン、異文化間注目のダイナミクス、危機対応、およびグローバルスケールでの集団情報探索の時間的進化に関する体系的な研究を可能にする。
包括的地理的カバレッジは、粒度の細かいクロスカントリーまたはクロスリージョン比較分析を促進する。
関連論文リスト
- The NetMob25 Dataset: A High-resolution Multi-layered View of Individual Mobility in Greater Paris Region [64.30214722988666]
本稿では,提案したデータセットのサーベイ設計,収集プロトコル,処理手法,特徴について述べる。
データセットには、人口統計、社会経済、家庭の特徴を記述した個人データベース(i)、タイムスタンプ、輸送モード、旅行目的を含む8,000以上の注釈付き変位を持つトリプスデータベース(ii)、約5億の高周波ポイントからなるRaw GPSトレースデータベース(iii)の3つのコンポーネントが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-06T09:22:21Z) - Geolocation with Real Human Gameplay Data: A Large-Scale Dataset and Human-Like Reasoning Framework [59.42946541163632]
3つの重要なコンポーネントを持つ包括的位置決めフレームワークを導入する。
大規模データセットGeoComp、新しい推論手法GeoCoT、評価指標GeoEval。
また,GeoCoTは解釈可能性を高めつつ,位置情報の精度を最大25%向上させることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-19T14:21:25Z) - Community search signatures as foundation features for human-centered geospatial modeling [1.198203442779543]
本稿では,検索対象の集合的および匿名化された表現を生成するための新しい手法を提案する。
複数の領域にまたがる空間データセットを用いてこれらの特徴をベンチマークする。
これらの特徴を時間的厳密なアライメントを伴わずに空間的予測に利用できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-30T06:09:22Z) - A Large-Scale Dataset of Search Interests Related to Disease X
Originating from Different Geographic Regions [0.0]
本稿では,2018年2月から2023年8月までに病的Xに関連するWeb行動のデータセットを提示する。
このデータセットは、Google Trendsを使ってデータを収集することによって開発された。
このデータセットでは、これらの領域すべてについて、この時間帯で毎月関連する検索権が利用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T06:20:27Z) - DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language
Descriptions [100.52917027038369]
我々は、短い自然言語記述を与えられたデータセットを推奨するタスクを運用する。
この作業を容易にするために、我々は、より大規模な自動構築トレーニングセットと、より少ない専門家によるアノテート評価セットからなるDataFinderデータセットを構築した。
このシステムは、DataFinderデータセットに基づいてトレーニングされ、既存のサードパーティのデータセット検索エンジンよりも関連性の高い検索結果を見つける。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T05:22:36Z) - GeoDE: a Geographically Diverse Evaluation Dataset for Object Recognition [31.345584733507547]
GeoDEは地理的に多様なデータセットであり、40のクラスと6つの世界領域から61,940の画像がある。
完全なデータセットとコードはhttps://geodiverse-data-collection.cs.princeton.eduで公開しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-05T18:21:50Z) - Google Trends Analysis of COVID-19 [3.1277175082738005]
世界保健機関(WHO)は3月11日、新型コロナウイルスがパンデミック病であると発表した。
本研究の目的は、Google検索のトレンドと新型コロナウイルスの拡散との関係を検討することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-07T20:55:19Z) - The Causality Inference of Public Interest in Restaurants and Bars on
COVID-19 Daily Cases in the US: A Google Trends Analysis [2.826858247883636]
新型コロナウイルスの感染拡大は世界のほぼすべての地域で影響を受けている。
米国の毎日の症例数は他のどの国よりも多く、州の大半で増加傾向にある。
Googleトレンドは、さまざまな期間にさまざまなトピックに対する一般の関心を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-27T00:29:06Z) - NWPU-Crowd: A Large-Scale Benchmark for Crowd Counting and Localization [101.13851473792334]
我々は,5,109枚の画像からなる大規模集束群集NWPU-Crowdを構築し,合計2,133,375個の点と箱を付加したアノテートヘッドを構築した。
他の実世界のデータセットと比較すると、様々な照明シーンを含み、最大密度範囲 (020,033) を持つ。
本稿では,データ特性について述べるとともに,主要なSOTA(State-of-the-art)手法の性能を評価し,新たなデータに生じる問題を分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-10T09:26:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。