社交媒体气候变化情感分析推文数据集SocialMediaClimateChangeSentimentAnalysisTweets-premnitinhude
数据来源：互联网公开数据
标签：气候变化, 情感分析, 社交媒体, 推文, 自然语言处理, 文本分类, 数据挖掘, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户关于气候变化话题的推文内容及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据集中的推文发布时间跨度未知，但根据示例数据中的日期，推测数据涵盖了2022年至2023年期间的推文。
地理范围：数据来源于Twitter平台，推文内容可能来自全球各地，但未明确标注地理位置信息。
数据维度：数据集包括“sentiment”（情感极性，可能为数值型，例如-1，1表示负面和正面情感） 、“tweets”（推文文本）、“tweetid”（推文唯一标识符）、“Date Posted”（发布日期）、“User”（发推用户）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_dataset.csv，便于文本数据的处理和分析。
来源信息：数据来源于Twitter平台，可能经过了数据清洗和情感标注处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究以及相关技术的应用。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、社会学等领域的研究，例如情感分析模型的构建、气候变化话题下的舆情分析、用户行为分析等。
行业应用：可以为市场研究、品牌声誉管理、公共关系等行业提供数据支持，用于监测公众对气候变化相关话题的情感倾向，辅助决策制定。
决策支持：支持政府机构、非政府组织等在制定气候变化相关的政策和传播策略时，了解公众的观点和态度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握情感分析、文本分类等技术。
此数据集特别适合用于探索公众对气候变化的态度变化，以及不同用户群体之间的观点差异，帮助用户理解社交媒体上的舆论动态，并支持相关的决策和研究。
