社交媒体政治观点倾向性分析数据集SocialMediaPoliticalSentimentAnalysis-mansis97
数据来源：互联网公开数据
标签：政治观点, 情感分析, 社交媒体, 文本分类, 自然语言处理, 数据标注, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户发布的文本内容及其对应的政治观点倾向性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源不限，涵盖了全球社交媒体用户发布的文本内容。
数据维度：包括“full_text”（用户发布的文本内容）和“Label”（情感标签，0代表负面情感，1代表正面情感）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为Combined2.csv，便于文本处理和建模分析。
数据来源：数据来源于社交媒体平台，已进行文本清洗和情感标注。
该数据集适合用于政治观点倾向性分析、情感分析和自然语言处理等领域的研究。
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：适用于社会科学、传播学、政治学等领域的学术研究，如政治观点传播、舆情分析、情感极性分析等。
行业应用：为市场调研、舆情监测、品牌声誉管理等行业提供数据支持，尤其适用于政治营销、危机公关等场景。
决策支持：支持政府部门、企业等机构进行舆情监测和风险评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本分类、情感识别等技术。
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，帮助用户实现情感分析、舆情监测等目标。
