ChatGPT社交媒体讨论话题数据集-X平台推文-2022年11月至2023年6月
数据来源：互联网公开数据
标签：ChatGPT,社交媒体,推文,推特,文本分析,自然语言处理,人工智能,机器学习,情感分析
数据概述：
本数据集整合了来自X平台（原Twitter）的关于ChatGPT的推文数据，涵盖了2022年11月至2023年6月期间的讨论内容。数据来源于Kaggle上的三个独立数据集，经过整合与标准化处理，以提供更全面的分析视角。
数据结构包括以下字段：
ID：推文的唯一标识符。
Date：推文的发布时间。
Tweet：推文的文本内容。
Hashtags：推文中使用的标签列表。
Retweets：推文的转发次数。
Likes：推文的喜欢次数。
Emoji：推文中使用的表情符号列表。
原始数据集包括：
数据集1：ChatGPT发布讨论（2022年11月30日 - 2023年2月11日），由Waqas Aman和Aqdas Malik开发，包含948,116条记录，主要关注ChatGPT发布后的早期讨论，包含推文文本和匿名元数据。
数据集2：关于ChatGPT的10万条推文（2023年3月18日 - 21日），由Anil创建，包含92,559条英文推文，包含ID、日期、互动数据（转发、喜欢、回复）和匿名用户数据。
数据集3：Chatgpttweets（2022年12月5日 - 2023年6月10日），由Nora Abdo开发，包含548,599条推文，包含用户资料相关数据，如位置、描述和关注者，但不包含唯一ID。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括：
话题趋势分析：分析ChatGPT相关话题在社交媒体上的传播趋势。
情感分析：对推文进行情感分析，了解公众对ChatGPT的态度。
用户行为分析：研究用户对ChatGPT的互动行为，如转发、点赞等。
标签分析：分析常用标签，了解与ChatGPT相关的话题分类。
自然语言处理：用于训练和测试自然语言处理模型，例如文本分类、情感分析等。
市场调研：为市场营销人员提供数据支持，了解市场对ChatGPT的反应。
