Что такое GDELT: практическое руководство (2026)

Q: GDELT бесплатный?

Да. Данные, исходные файлы и API бесплатны. Запросы к зеркалу в BigQuery платные сверх бесплатной месячной квоты Google.

Q: За какой период есть данные?

События — с 1979 года, статейный Global Knowledge Graph — с 2015 года.

Q: Есть ли в GDELT соцсети?

В основном нет: проект сосредоточен на новостных сайтах и расшифровках эфира. Mirada дополнительно подключает публичные Telegram-каналы.

Q: Как проще всего посмотреть данные GDELT по теме?

Найдите тему в поиске Mirada: откроется готовая страница с графиками, странами, тоном и свежими статьями, обновляемая каждые 15 минут.

GDELT (Global Database of Events, Language and Tone — «Глобальная база событий, языка и тона») — открытый проект, который круглосуточно читает мировые онлайн-СМИ более чем на 100 языках и превращает их в структурированные данные: кто упоминается, где, о чём и каким тоном. Он бесплатный, обновляется каждые 15 минут и остаётся одной из крупнейших открытых баз о новостях.

Разберём, что внутри GDELT, как пользоваться им почти без кода и где он может ввести в заблуждение. Мы работаем с GDELT каждый день: с него начинается каждая цифра на Mirada.

GDELT в одном абзаце

Проект создал исследователь данных Калев Литару (Kalev Leetaru); в нынешнем виде (GDELT 2.0) он работает с 2015 года. Каждые 15 минут GDELT собирает новые статьи с десятков тысяч новостных сайтов мира, машинно переводит материалы на 65 языках на английский и извлекает из каждого персоны, организации, места, темы и эмоциональный тон. Результат публикуется в открытых файлах и через бесплатные API.

Какие данные внутри

GDELT — не одна таблица, а несколько связанных наборов:

GKG (Global Knowledge Graph) — запись на каждую статью: ссылка, издание, дата, упомянутые люди, организации и места, темы (например, «протест» или «экономика») и оценки тона. Обычно под «данными GDELT» имеют в виду именно его.
Events — записи вида «кто что сделал по отношению к кому» в кодировке CAMEO (например, одно правительство угрожает другому) с географией. Исторические события — с 1979 года.
Mentions — каждое новое упоминание события в статье; по ним считают, сколько внимания получает событие.
Специальные коллекции — расшифровки телеэфира (TV API), география освещения (GEO API) и другие.

Как часто обновляется и сколько там данных

Новые файлы выходят каждые 15 минут. За обычный день GDELT обрабатывает сотни тысяч статей; на Mirada после фильтрации мы видим около 300 тысяч статей в сутки примерно из 11 тысяч изданий. Через 15–20 минут после публикации статья уже попадает в подсчёт.

Карточка выше собрана из данных GDELT в реальном времени: сколько статей о войне в Украине вышло за 30 дней и как изменилось освещение за неделю.

Как пользоваться GDELT без кода

Быстрее всего изучать GDELT через инструменты поверх него:

Mirada — введите тему, персону или страну в поиск и получите готовую страницу: статьи по дням, страны, языки, издания, тон и свежие заголовки на четырёх языках. Без настройки и SQL.
Собственные интерфейсы GDELT — проект публикует веб-поиск по новостям и телеэфиру; они мощные, но рассчитаны на исследователей.
Таблицы — DOC API (ниже) отдаёт CSV, поэтому ссылку на запрос можно вставить в Google Таблицы через IMPORTDATA.

DOC API: бесплатные запросы прямо в браузере

DOC 2.0 API ищет по освещению за последние три месяца и возвращает статьи или динамику. Вставьте в браузер:

https://api.gdeltproject.org/api/v2/doc/doc?query=%22climate%20change%22&mode=timelinevol&format=json&timespan=30d

Полезные параметры:

query — ключевые слова, фразы в кавычках, фильтры sourcecountry:, sourcelang:, domain: и tone<-5;
mode — artlist (список статей), timelinevol (доля освещения по времени), timelinetone (средний тон), tonechart;
timespan — например 24h, 7d, 30d, максимум около трёх месяцев;
format — json, csv или html.

У API есть лимиты частоты, он рассчитан на лёгкую нагрузку. Для серьёзной работы используйте BigQuery или исходные файлы.

BigQuery и исходные файлы: весь архив

Для масштабных исследований GDELT зеркалируется в Google BigQuery (публичный датасет gdelt-bq). Такой запрос считает статьи с упоминанием персоны по дням:

SELECT DATE(_PARTITIONTIME) AS day, COUNT(*) AS articles
FROM `gdelt-bq.gdeltv2.gkg_partitioned`
WHERE _PARTITIONTIME >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND V2Persons LIKE '%elon musk%'
GROUP BY day ORDER BY day

BigQuery берёт плату за объём просканированных данных, поэтому всегда фильтруйте по дате партиции. Исходные 15-минутные CSV-файлы тоже можно скачивать бесплатно — именно их Mirada загружает в собственную базу.

Как измеряется тон

Каждая статья получает оценку тона по словарю эмоциональной лексики: позитивные слова повышают её, негативные — понижают. Обычно оценки лежат от −10 до +10; большинство новостей слегка негативны, потому что в повестке доминируют конфликты, преступления и катастрофы. Тон полезен для сравнения — стран, изданий, недель — и гораздо менее полезен как вердикт отдельной статье. Подробно метод разобран в гайде по анализу тональности новостей.

Ограничения, о которых нужно знать

Неравномерное покрытие. Крупные международные СМИ видны хорошо, небольшие региональные и платные — заметно хуже.
Машинный перевод и извлечение имён ошибаются, особенно на редких языках, с транслитерацией и однофамильцами. Встречаются обрывки вроде подписей фотографов, принятых за имена.
Дубли. Одна агентская новость, перепечатанная сотнями сайтов, раздувает счётчики, если не считать уникальные издания. Mirada создаёт страницу персоны, только когда о ней за неделю написали минимум 25 разных изданий.
Заголовки, а не тексты. GDELT отдаёт метаданные и ссылки, а не сами статьи.

Частые вопросы

GDELT бесплатный?