社交媒体文本情感与社会属性标注数据集SocialMediaTextSentimentandSocialAttributeAnnotationDataset-rajsingh16
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 社交媒体, 印度, 多标签分类, 政治意识形态, 性别识别, 社会属性
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了文本内容的情感倾向和与社会属性相关的标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本语料。
地理范围：数据主要来源于印度社交媒体平台，可能涵盖不同地区和文化背景。
数据维度：数据集包括多个字段：ID（文本唯一标识）、Text（文本内容）、Sub-task 1a（情感分类，可能为二分类或多分类）、Sub-task 1b_Gender（性别）、Sub-task 1b_Religion（宗教）、Sub-task 1b_Descent（种族）、Sub-task 1b_Caste（种姓）、Sub-task 1b_Political Ideology（政治意识形态）。
数据格式：CSV格式，文件名为TRAC_2024_sub_task_1a_1b_train.csv，便于文本处理和多标签分类任务。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台，并经过人工标注，以提供情感和属性的标签。
该数据集适合用于情感分析、社会属性识别和多标签分类等研究。
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：适用于情感分析、社会计算、计算社会科学等领域的研究，例如，研究社交媒体上的情感传播、社会群体观点分析等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、市场调研等行业提供数据支持，例如，评估品牌声誉、监测公众情绪、分析政治观点。
决策支持：支持政府机构和社会组织进行社会风险评估、政策制定，以及促进社会公平。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、社会科学等课程的实践素材，帮助学生理解文本分析与社会现象之间的关系。
此数据集特别适合用于研究社交媒体文本中的情感表达与社会属性之间的复杂关系，并探索如何利用数据驱动的方法来理解和解决社会问题。
