Zovda
大多数数据集把帖子当成单位，忽略它之后发生了什么。而分歧就发生在那里：纠正、反驳，以及那句改变所有人理解方式的回复。
只留帖子、丢掉回复的链路，量的是「谁说了什么」，不是「发生了什么」。
一条回复加进来了什么
- 受众是接受了这个说法，还是顶了回去
- 具体的反对意见，往往比原帖更有用
- 作者有没有回应，怎么回应的
- 楼中楼结构，它决定了谁看到了什么
最后一项最难保留，也最能说明触达。
层深不等于重要
第一条回复的触达远大于第十条。发生在一串深处的争论是真实存在的，而对大部分受众不可见。
把层深和父级存下来，才能同时量到争论本身和它的曝光。
语气随层深变化
顶层的回复是写给所有人看的，深处的回复是写给参与者看的。在顶层回复上训出来的情感模型，会读错深处的那些。
打情感标签时，把层深一起打上。
被删的回复也是证据
一条消失的回复，往往是一次处置，或者一次撤退。内容没了，这个缺口也要记下来。
这些集合由 Zovda 通过 Datuva 组装，每条回复都保留父级和层深。社媒数据语料列出了这些字段。
告诉我们你想弄清楚反应是什么，我们会在 1 个工作日内回复。