社交媒体情绪分析与心理健康数据集SocialMediaSentimentAnalysisforMentalHealth-naimuljoy
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 心理健康, 社交媒体, 文本挖掘, 情感分类, 自然语言处理, 情感分析, 数据集
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及其对应的情感倾向，主要用于分析与心理健康相关的讨论。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年4月。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但推测来源于全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（序号）、“text”（原始文本内容）、“date”（发布时间）、“Processed_Text”（预处理后的文本内容）和“sentiment”（情感标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessed_mhealth.csv，便于文本分析和情感分类任务。数据已进行预处理，包括文本清洗、分词等。
来源信息：数据来源于社交媒体公开信息，经清洗和标注后形成，标注方式未在数据集中明确说明。
该数据集适合用于心理健康相关的文本分析和情感分类研究，以及社交媒体数据的情感趋势分析。
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：适用于心理学、社会学、语言学等领域的学术研究，如社交媒体上的心理健康话题分析、情感变化趋势研究等。
行业应用：可以为心理健康服务机构、社交媒体平台等提供数据支持，用于用户情绪监测、舆情分析等。
决策支持：支持心理健康相关政策的制定和优化，以及针对特定人群的心理健康干预策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解社交媒体数据的应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情绪表达与心理健康状况之间的关系，帮助用户实现情绪识别、舆情分析等目标。
