（1）2017年至2022年27个具有代表性的反转事件
（2）微博爬虫与评论爬虫，修改data_case.csv关键词与起止时间即可使用（keyword, begin, end）。
（3）fbegin,fend字段代表舆情反转时间段参数。
数据集来源文献：[1]张霁阳,张鹏,兰月新,等.基于动态主题聚类的网络舆情反转识别模型构建与实证研究[J].情报理论与实践,2023,46(10):174-181+129.
