コンテキスト GDELTプロジェクトは、これまでに作成された中で最大規模、最も包括的、かつ最高解像度の人類社会のオープンデータベースです。2015年のデータだけでも、ほぼ四兆分の三の感情のスナップショットと15億以上の場所参照が記録されており、その全アーカイブは215年以上に及び、これを存在する中で最大のオープンアクセス時空間データセットの一つにし、地球規模の人類社会の「ビッグデータ」研究の境界を押し広げています。そのグローバル知識グラフは、世界の人々、組織、場所、テーマ、カウント、画像、感情を地球全体にわたる単一の全体的なネットワークに結びつけます。この膨大な人類社会のアーカイブをどのようにクエリし、探索し、モデル化し、視覚化し、対話し、さらには予測することができるのでしょうか？ 内容 GDELT 2.0のイベントデータベースには、65のライブ翻訳言語で公開された記事に報告されたイベント、2300の感情とテーマの測定、非西洋世界の高解像度ビュー、関連する画像、動画、ソーシャルメディアの埋め込み、引用、名前、金額など、豊富な機能が備わっています。 これらのコードブックが役立つかもしれません：
[GDELTグローバル知識グラフコードブックV2.1] [1] (PDF)
[GDELTイベントコードブックV2.0][2] (PDF)
## BigQueryテーブルのクエリ Kernelsでは、BigQueryのPythonクライアントライブラリを使用して、このデータセット内のテーブルをクエリすることができます。ただし、Kernelsで利用可能なメソッドはデータのクエリに限定されています。テーブルは `bigquery - public - data.github_repos.[TABLENAME]` にあります。**[このカーネルをフォークして始めましょう][98]** 大規模なBigQueryデータセットの分析を安全に管理する方法を学びましょう。 謝辞 あなたは、GDELTデータセットのいずれかを任意の形式で再配布、再ホスト、再公開、ミラーリングすることができます。ただし、データの使用または再配布には、必ずGDELTプロジェクトへの引用とウェブサイト（https://www.gdeltproject.org/）へのリンクを含める必要があります。 [1]: http://data.gdeltproject.org/documentation/GDELT - Global_Knowledge_Graph_Codebook - V2.1.pdf [2]: http://data.gdeltproject.org/documentation/GDELT - Event_Codebook - V2.0.pdf