社交媒体情绪分析抑郁症推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisDepressionTweets-sknahidsanwar
数据来源：互联网公开数据
标签：抑郁症, 情感分析, 社交媒体, 文本分类, 情绪识别, 机器学习, 推文分析, 心理健康
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户发布的推文内容，并标注了与抑郁症相关的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用，但文件名暗示数据可能来源于2022年12月。
地理范围：数据来源未明确限定，推测为全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：包括“id”（推文唯一标识符）、“text”（推文文本内容）、“replies_count”（回复数量）、“retweets_count”（转发数量）、“likes_count”（点赞数量）、“target”（目标情感值，数值型，具体含义待考）、“label”（情感标签，如“non-depressed”、“mild”、“moderate”等）和“confidence_score”（置信度评分）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为deptweet_dataset _Dec2.csv，方便数据读取、清洗和分析。
该数据集适用于情感分析、文本分类和心理健康研究等领域。
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：适用于情感分析、自然语言处理、心理学与社会学交叉领域的学术研究，例如抑郁症相关推文的情感分析、用户情绪变化趋势分析等。
行业应用：可以为心理健康服务、社交媒体监测和舆情分析等行业提供数据支持，尤其是在早期抑郁症预警、用户情绪监测、社交媒体内容审核等方面。
决策支持：支持心理健康领域的决策制定，帮助优化相关服务和干预措施。
教育和培训：作为情感分析、机器学习、自然语言处理等课程的案例，帮助学生和研究人员了解如何从社交媒体数据中提取情绪信息并进行分析。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情绪表达与抑郁症之间的关系，帮助用户构建情感分析模型、预测用户心理健康状况，并为相关干预措施提供数据支持。
