特朗普推特侮辱言论情感分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：特朗普,推特,侮辱言论,情感分析,时间序列,社交媒体,舆情研究
数据概述：
本数据集基于特朗普从2014年至2021年在推特上发布的侮辱性言论记录，经过情感分析处理后生成。数据集包含原始推文内容、发布时间、情感得分（Sentiment）以及情感标签（Sentiment Label）。情感分析使用了Python中的Pandas和TextBlob库进行处理，最终以CSV文件格式输出。数据集为研究特朗普的言论风格、情感倾向及其变化提供了详细的支持。
数据用途概述：
该数据集适用于以下应用场景：
1. 情感趋势分析：研究人员可通过时间序列分析，探究特朗普侮辱性言论的情感变化，了解其言论风格随时间的演变。
2. 舆情研究：媒体或学术机构可利用数据集分析特朗普言论对公众情绪或政治氛围的影响。
3. 自然语言处理（NLP）研究：数据集可用于训练或测试情感分析模型，特别是针对社交媒体文本的情感分类任务。
4. 历史数据分析：历史学家或政治学者可结合其他数据源，深入研究特朗普在任期间的言论特征及其背后的政治动机。
5. 教育与培训：数据集可用于教学场景，帮助学生学习情感分析的技术和方法，以及如何从文本数据中提取有价值的信息。
数据字段说明：
- Tweet Content：特朗普发布的侮辱性言论的原始文本内容。
- Timestamp：推文的发布时间。
- Sentiment：使用TextBlob计算得出的情感得分，范围通常在-1（极度负面）到1（极度正面）之间。
- Sentiment Label：根据情感得分自动标注的情感标签，例如“Positive”（正面）、“Negative”（负面）或“Neutral”（中性）。
注意事项：
1. 数据集中的推文内容涉及侮辱性语言，使用时请谨慎处理，避免不当引用或传播。
2. 由于情感分析是通过算法自动完成的，可能存在一定的误差，建议结合人工复核进行验证。
3. 本数据集仅包含情感分析结果，如需获取原始推文的更多上下文信息，可参考原始数据源。
该数据集为公开数据的二次处理结果，旨在为情感分析、舆情研究和社交媒体文本分析提供支持。用户在使用时应遵守相关法律法规及伦理规范，确保数据的合理和合法使用。
