社交媒体情绪分析与精神健康状态预测数据集SocialMediaSentimentAnalysisandMentalHealthStatusPrediction-sidramalikawan
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情绪分析, 精神健康, 文本分类, 情感识别, 抑郁症, 焦虑症, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的社交媒体文本数据，记录了用户发布的推文内容以及与精神健康状态相关的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但推文发布时间戳表明数据为2015年。
地理范围：数据来源于Twitter平台，覆盖全球范围的推文内容。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：post_id（推文ID）、post_created（推文发布时间）、post_text（推文文本内容）、user_id（用户ID）、followers（关注者数量）、friends（好友数量）、favourites（收藏数量）、statuses（状态数量）、retweets（转发数量）、label（标签，指示精神健康状态，如1代表患有精神疾病，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为Mental-Health-Twitter from kaggle.csv，便于文本处理和分析。数据已进行初步的结构化处理，方便后续建模。
来源信息：数据来源于kaggle，具体数据来源信息不详，但推测为从Twitter平台抓取的公开数据。该数据集适合用于情绪分析、文本分类和精神健康状态预测等研究。
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：适用于心理学、社会学、计算机科学等领域的研究，如社交媒体情绪分析、精神健康状态预测、文本情感分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业、社交媒体平台提供数据支持，尤其是在早期精神疾病预警、用户情绪监测、个性化心理健康服务推荐等方面。
决策支持：支持政府部门、医疗机构等制定相关政策，优化心理健康服务，提升公众心理健康水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本内容与精神健康状态之间的关联，帮助用户实现对用户情绪和心理健康的深入理解，提升精神健康相关服务的精准度和有效性。
