社交媒体疫情期间推文情感分析数据集SocialMediaPandemicTweetSentimentAnalysis-riddhidhawan01
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 疫情, 情感分析, 文本挖掘, 舆情分析, 机器学习, 推文, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户在疫情期间发布的推文内容及其对应的情感分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖2020年。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户。
数据维度：数据集包含多个字段，如推文ID（id），用户信息（包括用户名、用户位置、用户描述、用户创建时间、关注者数量、好友数量、收藏数量、是否认证等），推文发布日期（date），推文文本（text），话题标签（hashtags），推文来源（source），转发数（retweets），点赞数（favorites），是否为转发（is_retweet），情感分析结果（sentiments），积极情感得分（Positive Sentiment），中性情感得分（Neutral Sentiment），消极情感得分（Negative Sentiment），推文单词数量（Number_Of_Words），平均单词长度（Mean_Word_Length），以及基于NLTK库的情感分析结果（sentiment_nltk）。
数据格式：CSV格式，文件名为datasetcsv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测、文本挖掘等研究，以及相关的机器学习模型训练。
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：适用于社会科学、传播学、信息科学等领域的学术研究，如疫情期间社会情绪变化、社交媒体信息传播规律研究等。
行业应用：为市场研究、公共关系、品牌管理等行业提供数据支持，尤其在舆情监测、危机公关、市场趋势分析等方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门、医疗机构等制定与公众沟通相关的政策，以及优化疫情应对策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析、文本挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众情绪的演变，以及社交媒体信息传播对社会的影响，从而帮助用户进行更精准的决策和分析。
