社交媒体情绪分析与抑郁症相关推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisandDepressionRelatedTweetsDataset-shubhadeepbiswas
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情感分析, 抑郁症, 文本挖掘, 自然语言处理, VADER, 情绪分类, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，主要围绕情绪分析和抑郁症相关话题展开。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的推文集合。
地理范围：数据来源未限定特定地理区域，推文内容来自全球范围内的用户。
数据维度：
tweets.csv：包含推文的原始数据，包括推文ID、创建时间、用户ID、用户名、推文内容、回复、转发、点赞等信息。
preprocessed_tweets.csv：包含预处理后的推文数据，包括VADER情感分析结果（情感标签、情感得分）、推文内容、推文长度、URL链接、表情符号等。
vader_processed.csv：包含VADER情感分析处理后的推文数据，包括情感标签、情感得分和推文内容。
profanity_wordlist.txt：包含一个脏话词汇列表，用于推文中的脏话检测。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和处理。
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、抑郁症研究、社交媒体数据挖掘等领域的学术研究，如情绪识别、关键词分析、用户行为分析等。
行业应用：可为心理健康咨询、社交媒体监测、舆情分析等行业提供数据支持，尤其在识别潜在的心理健康问题、监测公众情绪等方面具有实用价值。
决策支持：支持政府机构、研究机构等进行社会情绪的监测与预警，辅助制定相关政策。
教育和培训：适合作为自然语言处理、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掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上情绪表达与抑郁症相关话题之间的关系，帮助用户构建情绪识别模型、分析用户情绪变化趋势，并为相关领域的决策提供数据支持。
