社交媒体用户情感分析与人口统计数据集SocialMediaUserSentimentAnalysisandDemographicDataset-blackhatcoder21
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分析, 人口统计, 社交媒体, 图像识别, 多模态数据, 机器学习, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户生成内容，记录了文本内容、图像信息以及对应的情感分析结果和人口统计学信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确限定地理范围，推测为全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包括以下主要字段：
id：用户内容的唯一标识符。
img：图像文件名，指向相关的图像资源。
text：用户发布的文本内容。
detected_objects：图像中检测到的物体。
Dominant Emotion：文本内容和图像内容共同判断出的主要情感。
Dominant Race：推测的用户种族。
sentiment_analysis：对文本内容进行的情感分析结果。
gender：推测的用户性别。
age：推测的用户年龄。
age_group：用户年龄分组。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如new_test_dataset.csv、final_datasets_new.csv、new_validation.csv等，便于数据分析和处理。数据集中包含文本、图像、情感分析结果和人口统计学信息，属于多模态数据集。
该数据集适合用于情感分析、用户画像、图像识别等研究，以及基于多模态数据的机器学习建模。
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、文本挖掘、计算机视觉、多模态学习等领域的学术研究，例如情感识别模型、用户画像构建、基于图像和文本的内容分析等。
行业应用：可为社交媒体平台、广告营销公司、市场调研机构等提供数据支持，用于用户行为分析、广告投放策略优化、市场趋势预测等。
决策支持：支持企业进行市场分析、产品改进、用户体验优化等决策，帮助企业更好地了解用户需求和市场动态。
教育和培训：作为人工智能、数据科学、社会科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析、用户行为分析等领域。
此数据集特别适合用于研究用户情感与人口统计特征之间的关系，以及探索多模态数据在情感分析和用户画像构建中的应用，帮助用户实现更精准的用户分析和个性化服务。
