社交媒体情绪分析抑郁症相关推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisDatasetforDepression-relatedTweets-anuragggggg23
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 抑郁症, 社交媒体, 文本挖掘, 自然语言处理, VADER, 情绪识别, 文本预处理
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，主要关注与抑郁症相关的情绪表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可根据推文内容推测为近期数据。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，未限定特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
tweets.csv：原始推文数据，包括推文ID、创建时间、用户ID、用户名、推文内容、提及、链接、回复、转发、点赞数等。
preprocessed_tweets.csv：经过预处理的推文数据，包括VADER情感分析标签、VADER情感得分、推文内容、推文长度、链接信息、表情符号数量、脏话标记等。
vader_processed.csv：经过VADER情感分析的推文数据，包含VADER情感标签、VADER情感得分和推文内容。
profanity_wordlist.txt：脏话词汇列表，用于推文的预处理。
数据格式：数据以CSV和TXT格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，经过预处理和情感分析，例如使用VADER情感分析工具进行情感极性判断。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、抑郁症相关话题研究和社交媒体数据分析。
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：适用于情绪分析、心理健康研究、自然语言处理等领域的学术研究，例如分析社交媒体上的抑郁症相关话题，识别情绪变化趋势。
行业应用：为心理健康服务、社交媒体监测、舆情分析等行业提供数据支持，尤其是在识别用户情绪、监测负面情绪、预警心理健康风险等方面。
决策支持：支持社会心理健康领域的决策制定，帮助相关机构更好地了解公众情绪，制定干预措施。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上与抑郁症相关的情绪表达模式，分析用户的情感变化，并为心理健康领域的干预提供数据支持。
