社交媒体欺凌检测推文数据集SocialMediaBullyingDetectionTweets-squadgang
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌, 文本分类, 情感分析, 社交媒体, 自然语言处理, 欺凌检测, 机器学习, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台Twitter的推文数据，记录了推文文本及其对应的欺凌类型标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，推文内容涵盖全球范围内的讨论。
数据维度：包括“tweet_text”（推文文本）和“cyberbullying_type”（欺凌类型标签）两个字段。cyberbullying_type的标签包括“not_cyberbullying”（非网络欺凌）以及其他表示欺凌行为的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为tweets.csv，便于文本分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体内容，并已进行标注，以便于进行欺凌检测相关的研究。
该数据集适合用于网络欺凌检测、情感分析和自然语言处理领域的研究。
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：适用于社交媒体分析、情感分析和网络欺凌检测等领域的学术研究，如欺凌行为识别、恶意内容检测、用户行为分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于改进内容过滤系统、提升用户体验、维护社区秩序。
决策支持：支持社交媒体平台的风险管理和内容治理，有助于制定更有效的反欺凌策略和用户安全保护措施。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、社交媒体分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络欺凌现象。
此数据集特别适合用于探索社交媒体环境中欺凌行为的模式与特点，提升对恶意内容的识别能力，并促进更安全的网络环境的构建。
