社交媒体用户自杀意图检测数据集SocialMediaUserSuicideDetectionDataset-faisalahmed48
数据来源：互联网公开数据
标签：自杀检测, 情感分析, 文本分类, 社交媒体, 情绪识别, 自然语言处理, 心理健康, 数据标注
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，记录了与自杀相关的讨论和情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的社交媒体用户，未限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包含“text”（用户发布的文本内容）、“class”（自杀意图标签，如“suicide”或“non-suicide”）和“Sentiment”（情感极性值，可能为数值型）等字段，以及大量未命名的列（Unnamed: 0 至 Unnamed: 86）。
数据格式：CSV格式，文件名为Suicide_Detection1.csv，便于文本处理和情感分析。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体内容，可能经过了初步的清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于自杀意图检测、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、自然语言处理等领域的研究，如自杀风险评估、情感分析、社交媒体内容分析等。
行业应用：为心理健康服务机构、社交媒体平台提供数据支持，用于开发自杀干预系统、舆情监测和内容审核工具。
决策支持：支持政府部门、非营利组织等机构进行公共卫生政策制定、心理健康宣传和危机干预策略的优化。
教育和培训：作为心理健康、数据科学、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解自杀风险因素、构建情感分析模型。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情感表达与自杀风险之间的关系，帮助用户开发自动化的自杀意图检测模型，提升对高危人群的早期预警能力。
