社交媒体文本情绪识别与压力检测数据集SocialMediaTextSentimentRecognitionandStressDetectionDataset-mdladla
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 压力检测, 社交媒体, 文本挖掘, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 心理健康
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绪标签和压力程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含社交时间戳（social_timestamp）字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确限定地域，推测为全球社交媒体用户生成的内容。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要字段包括：subreddit（帖子所属版块）、post_id（帖子ID）、sentence_range（句子范围）、text（文本内容）、id（句子ID）、label（情绪标签）、confidence（置信度）、social_timestamp（社交时间戳）、social_karma（社交互动）、syntax_ari（可读性指标）、lex_liwc_*（多项LIWC情绪分析指标，包括词汇使用、情感倾向等）。
数据格式：CSV格式，文件名为stresscsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台的用户生成内容，并经过了情绪和压力标签的标注。该数据集适合用于情绪分析、压力检测、文本挖掘和机器学习等领域的研究。
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：适用于心理学、社会学、语言学和计算机科学等领域的研究，如情绪识别、压力检测、社交媒体内容分析、用户行为分析等。
行业应用：可以为心理健康服务、社交媒体平台、内容推荐系统等行业提供数据支持，尤其在用户情绪监测、风险预警、个性化内容推荐等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业和机构进行舆情监测、风险评估和用户体验优化，帮助制定更精准的营销策略和产品改进方案。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本的情绪表达与压力程度之间的关系，帮助用户构建情绪识别模型、提升用户行为预测的准确性，并为心理健康领域的应用提供数据支持。
