推特政治言论分析数据集TwitterPoliticalDiscourseAnalysis-alzain03
数据来源：互联网公开数据
标签：推特, 政治言论, 舆情分析, 文本挖掘, 印度尼西亚, BEM UGM, 社交媒体, 观点提取
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的公开推文数据，记录了关于印度尼西亚UGM大学学生代表（BEM UGM）相关言论的讨论内容。主要特征如下：
时间跨度：数据集中推文的发布时间集中在2023年12月14日。
地理范围：数据主要涉及印度尼西亚的社会政治话题，特别是与UGM大学学生代表相关。
数据维度：数据集包含多个字段，包括推文发布时间（created_at）、推文ID（id_str）、推文内容（full_text）、引用计数（quote_count）、回复计数（reply_count）、转发计数（retweet_count）、点赞计数（favorite_count）、语言（lang）、用户ID（user_id_str）、对话ID（conversation_id_str）、用户名（username）和推文链接（tweet_url）。
数据格式：CSV格式，文件名为DATASET-TWITTER-STATEMENT-Ketua-BEM-UGM-INDONESIA-NEGARA-BESAR-JANGAN-SAMPAI-DIPIMPIN-OLEH-YANG-OTAK.csv，便于文本分析和社交媒体数据研究。
该数据集适用于社会科学研究、舆情分析、自然语言处理等领域。
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、政治学、传播学等领域的学术研究，例如，分析社交媒体上的政治观点传播、舆情演变、用户互动等。
行业应用：为媒体、政府、市场研究机构提供数据支持，用于监测公众舆论、评估政治人物形象、分析社会热点话题。
决策支持：支持政府部门、企业等机构进行舆情监控和风险评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为社会科学、数据分析等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员了解社交媒体数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索公众对政治人物和事件的看法，分析舆论的形成机制，并预测社会趋势。
