社交媒体能源转型讨论推文情感分析数据集SocialMediaEnergyTransitionSentimentAnalysisTweets-darioceni
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情感分析, 能源转型, 绿色能源, PNRR, 自然语言处理, 文本分析, 意大利
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文，记录了关于能源转型、可持续发展和意大利国家复苏和韧性计划（PNRR）的讨论。主要特征如下：
时间跨度：数据采集时间为2023年3月21日。
地理范围：推文内容主要聚焦于意大利。
数据维度：包括推文创建时间（created_at）、原始推文文本（text）、清洗后的推文文本（text_clean）、翻译后的推文（translated_tweets）、以及经过分词和词形还原的文本（text_clean_TokAndLem）。此外，还包括情感得分，如feel_it_SCORE，xml_roberta_SCORE，vader_SCORE_pnn，vader_SCORE_pn，用于量化推文的情感倾向。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_21_03_2023.csv，便于文本分析和情感分析任务。
来源信息：数据来源于Twitter，经过清洗、翻译和情感分析处理。
该数据集适用于研究意大利能源转型相关的社会讨论，以及情感分析模型的训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于社会科学、传播学和环境科学等领域的研究，如分析公众对能源转型的看法、评估PNRR相关政策的影响等。
行业应用：为能源行业、政策制定者和市场研究机构提供数据支持，用于分析公众情绪、监测舆情，以及制定更有效的沟通策略。
决策支持：支持政府部门和企业在能源转型领域的决策，例如评估公众对不同能源方案的接受程度，优化政策宣传等。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析和能源政策相关课程的案例研究素材，帮助学生理解如何从社交媒体数据中提取有价值的信息。
此数据集特别适合用于探索公众对能源转型的态度，以及评估相关政策的影响，从而帮助用户更好地理解和应对能源转型带来的社会和经济变化。
