社交媒体情绪分析压力数据集SocialMediaSentimentAnalysisStressDataset-adtysregita
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 压力检测, 文本情感, 社交媒体, 心理健康, 自然语言处理, 情感标签, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户发布的文本内容，并标注了与压力相关的标签和情绪指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了社交时间戳（social_timestamp）字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的压力情绪分析研究。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：subreddit（发帖社区）, post_id（帖子ID）, sentence_range（句子范围）, text（文本内容）, id（句子ID）, label（压力标签）, confidence（置信度）, social_timestamp（社交时间戳）, social_karma（社交互动）, syntax_ari（语法复杂度）, 以及一系列基于LIWC（Linguistic Inquiry and Word Count，语言特征分析）的词汇和情感分析指标，如lex_liwc_WC（总词数）、lex_liwc_Analytic（分析性）、lex_liwc_Clout（影响力）、lex_liwc_Authentic（真实性）、lex_liwc_Tone（语调）等，以及情绪类别（如lex_liwc_posemo积极情绪、lex_liwc_negemo消极情绪、lex_liwc_anx焦虑、lex_liwc_anger愤怒、lex_liwc_sad悲伤）等。
数据格式：CSV格式，文件名为stress.csv，方便数据导入和分析。数据已进行清洗和预处理，包括文本内容提取和情绪标签的标注。
该数据集适合用于情绪分析、心理健康研究和自然语言处理等领域。
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：适用于心理学、社会学和计算机科学等领域的研究，如压力情绪识别、心理健康状态评估、社交媒体内容分析等。
行业应用：为心理健康服务、社交媒体监控、舆情分析等行业提供数据支持，如情绪监测系统、用户行为分析、风险预警等。
决策支持：支持政府机构和非营利组织进行公共卫生研究、社会问题分析和政策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘和心理学相关课程的实践案例，帮助学生理解情绪分析和文本挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情绪变化与压力水平之间的关系，以及构建基于文本的压力预测模型，从而实现对用户心理健康状况的早期预警。
