社交媒体用户生成内容情感分析数据集SocialMediaUser-GeneratedContentSentimentAnalysis-muhammadfarisadzkia
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 自然语言处理, 文本分类, 机器学习, ChatGPT, 用户行为, 负面情绪
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户生成文本数据，记录了用户发布的文本内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的文本情感语料库。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及通用社交媒体用户讨论的话题，不限定特定地域。
数据维度：包含“Text”（用户发布的文本内容）和“Label”（情感标签）两个字段。情感标签可能包含多个类别，如负面、正面、中性等。
数据格式：CSV格式，文件名为“terakhir - Sheet4.csv”，便于文本数据的处理和分析。
来源信息：数据可能来源于社交媒体抓取或人工标注，具体来源信息未在描述中明确。
该数据集特别适用于情感分析、文本分类等自然语言处理任务，以及研究用户在社交媒体上的行为和情绪表达。
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、情绪识别等领域的学术研究，例如探索用户对特定话题的反应、分析社交媒体上的舆情变化等。
行业应用：可用于构建社交媒体监控系统、舆情分析工具，帮助企业了解用户反馈、监测品牌声誉等。
决策支持：支持市场营销、公共关系等领域的决策制定，例如评估营销活动的有效性、预测市场趋势等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员进行情感分析模型的训练和实践。
此数据集特别适合用于研究用户在社交媒体上对各种话题的情感表达，并探索不同情绪与文本内容之间的关系，从而帮助用户进行舆情分析、情感预测等。
