社交媒体用户自杀风险检测数据集SocialMediaUserSuicideRiskDetection-akshita0560
数据来源：互联网公开数据
标签：自杀风险, 文本分析, 情感分析, 社交媒体, 文本分类, 机器学习, 心理健康, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户文本数据，记录了用户发布的内容，并标注了其自杀风险的等级。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，可能涵盖全球范围的社交媒体用户。
数据维度：数据集包含两个主要字段：文本内容（text），以及对应的类别标签（class），用于指示文本是否与自杀相关。
数据格式：CSV格式，文件名为file1.csv，便于文本数据的分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体内容，并经过了标注，用于识别用户文本中的自杀风险。
该数据集适合用于自杀风险评估、情感分析和文本分类等研究。
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：适用于心理学、社会学、人工智能等领域的学术研究，如自杀风险预测、情感分析、文本内容分类等。
行业应用：可以为社交媒体平台、心理健康服务机构提供数据支持，用于识别高风险用户，进行干预和帮助。
决策支持：支持相关机构制定预防自杀的策略，优化资源分配，提高干预效率。
教育和培训：作为心理健康、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解自杀风险检测的相关技术和方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户文本与自杀风险之间的关联，帮助用户构建和优化风险检测模型，提升对潜在自杀风险的识别能力。
