社交媒体政治观点情感分析数据集SocialMediaPoliticalSentimentAnalysis-fandanabil97
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 政治观点, 社交媒体, 文本挖掘, 自然语言处理, 舆情分析, 机器学习, 推特数据
数据概述：
该数据集包含来自Twitter（推特）的公开数据，记录了关于政治话题的推文，并标注了情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年8月7日。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的推特用户，推文内容涉及美国政治辩论。
数据维度：数据集包括多项字段，如“id”（推文唯一标识符）、“candidate”（提及的候选人）、“candidate_confidence”（候选人置信度）、“relevant_yn”（相关性，即推文是否与主题相关）、“relevant_yn_confidence”（相关性置信度）、“sentiment”（情感倾向）、“sentiment_confidence”（情感倾向置信度）、“subject_matter”（主题）、“subject_matter_confidence”（主题置信度）、“text”（推文文本）、“tweet_created”（推文创建时间）、“tweet_id”（推文ID）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Sentiment.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于推特公开API或类似渠道，并经过了情感标注。该数据集适合用于情感分析、文本分类和舆情分析等研究。
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：适用于自然语言处理、社会科学和政治学等领域的研究，如情感分析模型构建、观点挖掘、政治观点传播分析等。
行业应用：可以为市场调研、舆情监测、社交媒体分析等行业提供数据支持，尤其是在评估公众对政治人物或议题的情感反应方面。
决策支持：支持政治竞选活动中的民意调查、公共关系策略制定，以及政府部门的舆情监控和政策评估。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感分析方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的政治观点表达模式，以及分析不同候选人或议题的情感倾向，帮助用户实现对公众舆论的深入理解。
