推特社交平台网络欺凌数据集TwitterCyberbullyingDataset-saitejave
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，网络欺凌，数据集，文本分析，情感分析，自然语言处理，机器学习，社会学
数据概述： 该数据集包含来自推特（Twitter）社交平台的数据，记录了用户发布的推文及其相关信息，主要用于研究和分析网络欺凌行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时期，具体时间跨度取决于数据集的构建时间。
地理范围：数据来源于全球推特用户发布的内容，覆盖范围广泛。
数据维度：数据集包括推文文本，发布时间，用户ID，欺凌标签（如是否包含欺凌言论），情感倾向等。部分数据集可能包含用户之间的互动信息，如回复，转发等。
数据格式：数据通常提供CSV，JSON等格式，方便进行文本分析和数据处理。
来源信息：数据来源于推特公开API或其他公开渠道，并已进行文本清洗，标注和处理，用于识别和分类网络欺凌行为。
该数据集适合用于文本挖掘，情感分析，自然语言处理和机器学习等领域，特别是在网络欺凌检测，情感识别，用户行为分析等方面具有重要价值。
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：适用于社会学，心理学，传播学等领域的学术研究，如网络欺凌的发生机制，传播规律，受害者心理分析等。
行业应用：可以为社交媒体平台提供数据支持，特别是在网络欺凌内容检测，用户行为监控，风险预警等方面。
决策支持：支持社交媒体平台的监管政策制定，用户安全策略优化和内容审核流程改进。
教育和培训：作为社会学，心理学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络欺凌现象，文本分析和机器学习技术。
此数据集特别适合用于探索网络欺凌的发生规律与影响因素，帮助用户实现网络欺凌内容的自动检测，受害者识别和干预措施的制定，从而促进健康的网络环境建设。
