社交媒体情绪识别抑郁症检测数据集SocialMediaEmotionRecognitionDepressionDetectionDataset-sidramalikawan
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情绪识别, 抑郁症检测, 文本分析, 情感分析, 心理健康, 机器学习, 文本挖掘
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，并可能隐含与心理健康状况相关的情绪表达。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，推测可能来源于全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包含多个字段，如post_id（帖子ID）、post_created（发布时间）、post_text（帖子文本内容）、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）等，其中post_text为核心文本内容。
数据格式：CSV格式，文件名为mental condition.csv，便于文本数据分析。
来源信息：数据来源于社交媒体公开数据，可能经过一定的收集和整理，用于情绪识别和心理健康研究。
该数据集适合用于情绪分析、心理健康状态识别等研究，以及文本分类、情感分析等机器学习模型的构建。
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，例如情绪识别、抑郁症检测、社交媒体用户行为分析等。
行业应用：可以为医疗健康、心理咨询、社交媒体平台等行业提供数据支持，例如辅助心理疾病诊断、提升用户体验、优化内容推荐等。
决策支持：支持心理健康领域的决策制定，例如制定更有效的干预措施、评估公众心理健康状况等。
教育和培训：作为心理学、数据科学等相关课程的案例分析数据，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析在心理健康领域的应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本与心理健康状态之间的关联，帮助用户构建情绪识别模型、预测用户心理健康状况、提升相关领域的服务质量。
