社交媒体情绪与气候变化数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体情绪,气候变化,自然语言处理,情感分析,时间序列,趋势研究,政策影响
数据概述
本数据集包含了关于社交媒体帖子中涉及气候变化相关话题的文本、情绪评分、互动数据（如点赞数和转发数）以及发布时间和地点信息。数据集分为多个文件，分别记录了不同情绪类别的帖子内容，包括正面、负面、中性情绪的帖子，以及整体社交媒体帖子的情绪频率。每个帖子的文本内容、互动指标和时间戳都经过了标准化处理，能够支持多维度的分析需求。
数据用途概述
1. 情感分析：研究人员可以利用该数据集分析社交媒体用户对气候变化的态度和情绪变化，了解公众对气候变化的认知和反应。
2. 趋势研究：通过时间序列分析，探索社交媒体上气候变化相关话题的热度变化，识别关键事件或政策对社交媒体情绪的影响。
3. 政策评估：政府或环保组织可以基于数据集中的情绪趋势，评估气候变化相关政策的公众接受度和传播效果。
4. 自然语言处理：数据集中的文本数据可以用于训练和测试情感分析模型，提升对社交媒体文本的情绪识别能力。
5. 教育与培训：数据集可用于教学场景，帮助学生理解社交媒体情绪分析与气候变化研究的结合应用。
数据字段定义
1. Dataset.csv
- text：社交媒体帖子的文本内容（String）。
- favorite_count：帖子被点赞的次数（Integer）。
- retweet_count：帖子被转发的次数（Integer）。
- created_at：帖子的发布时间（Datetime）。
- frequency.csv
-
text：社交媒体帖子的文本内容（String）。
-
negative.csv
- text：社交媒体帖子的文本内容（String）。
-
score：文本中每个词的情感评分，分数越高表示更积极的情绪（Float）。
-
neutral.csv
- text：社交媒体帖子的文本内容（String）。
-
score：文本中每个词的情感评分，分数越高表示更积极的情绪（Float）。
-
nltk_split.csv
- text：社交媒体帖子的文本内容（String）。
- favorite_count：帖子被点赞的次数（Integer）。
- retweet_count：帖子被转发的次数（Integer）。
- created_at：帖子的发布时间（Datetime）。
- coordinates：帖子发布的地理位置（String）。
- score：文本中每个词的情感评分，分数越高表示更积极的情绪（Float）。
- neg：文本中每个词的消极情绪评分，负值表示消极情绪（Float）。
- neu：文本中每个词的中性情绪评分，分数越高表示中性情绪（Float）。
- compound：综合情感评分，结合积极、消极和中性情绪（Float）。
-
created_at_date：帖子的发布时间（Datetime）。
-
positive.csv
- text：社交媒体帖子的文本内容（String）。
- score：文本中每个词的情感评分，分数越高表示更积极的情绪（Float）。
数据特征
- 时间跨度：数据集涵盖了社交媒体上关于气候变化话题的历史记录，具体时间范围可根据数据文件的created_at字段确认。
- 情绪分类：帖子被分为正面、负面和中性情绪，每个情绪类别都有单独的文件记录。
- 互动指标：包含了帖子的点赞数和转发数，可用于评估帖子的影响力和传播效果。
- 地理位置：部分文件记录了帖子发布的地理位置信息，支持基于空间维度的分析。
应用场景示例
1. 气候变化政策影响分析：通过分析社交媒体情绪的变化，研究气候变化相关政策发布前后公众态度的变化。
2. 社交媒体情绪趋势监测：利用时间序列分析，跟踪社交媒体上气候变化话题的热度和情绪波动。
3. 情感分析模型训练：使用数据集中的文本和情感评分，训练机器学习模型，提升对社交媒体文本的情绪识别能力。
4. 公众认知研究：通过分析社交媒体帖子中的关键词使用频率，研究公众对气候变化相关话题的关注点和认知重点。
注意事项
- 数据集中的情绪评分基于自然语言处理工具生成，可能存在一定的误差，分析时需结合上下文进行验证。
- 地理位置信息可能不完整，部分帖子可能未记录具体坐标。
许可声明
请查阅数据集描述文件以获取更多许可信息。未经授权，请勿用于商业目的。
本数据集旨在为气候变化研究、社交媒体分析和情感计算等领域提供可靠的数据支持，帮助研究人员和从业者更好地理解公众对气候变化的态度和行为模式。
