视频游戏推文数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：视频游戏,社交媒体,自然语言处理,情感分析,文本挖掘,推文分析
数据概述：
本数据集收录了2020年8月至12月期间，从Twitter上抓取的1135条包含“videogames”标签的推文。每条推文包含以下五个字段：
- 时间戳：推文的日期和时间，格式为YYYY-MM-DD和HH:MM:SS。
- 文本：推文的原始文本内容。
- 点赞数：推文收到的点赞数量。
- 转发数：推文被转发的次数。
- 清理文本：经过预处理的文本，包括移除标点符号、停用词、表情符号和URL，并进行了分词和词形还原。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括但不限于：
- 预测推文的点赞数或转发数，以分析用户行为和内容吸引力。
- 进行情感分析，识别推文中的情感倾向（正面、负面或中性）。
- 利用预训练模型对推文进行情感分类，探索用户对不同游戏的态度和偏好。
- 通过主题建模，发现用户对游戏的常见讨论主题及其情感倾向。
- 分析推文中正面和负面情绪的分布频率，揭示用户对游戏的偏好变化。
- 探索视频游戏在社交媒体上的讨论热度和趋势，为内容创作或市场营销提供参考。
本数据集为研究视频游戏在社交媒体上的影响力、用户情感以及内容传播提供了丰富的数据支持，适用于学术研究、商业分析和教育培训等多种场景。
