网络欺凌检测数据集CyberBullyingDetectionDataset-ali12rz
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌，数据集，文本分析，社交媒体，机器学习，自然语言处理，数据分析，社会研究
数据概述：该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户之间的互动，特别是涉及网络欺凌的评论和消息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的社交媒体用户，包括不同文化背景的用户。
数据维度：数据集包括文本内容，用户信息，时间戳，评论类型（欺凌或非欺凌），评论语境等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台和学术研究数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络欺凌检测，文本分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在评论分类，情感分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于网络欺凌现象，社交媒体行为分析等学术研究，如网络欺凌的成因分析，影响研究等。
行业应用：可以为社交媒体平台提供数据支持，特别是在评论审核，用户保护和防止网络欺凌等方面。
决策支持：支持网络欺凌的预防和应对措施制定，帮助相关机构制定更好的社区管理和内容审核策略。
教育和培训：作为社会学，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络欺凌的检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络欺凌评论的特征与模式，帮助用户实现评论分类，情感识别等目标，为防止和应对网络欺凌提供数据支持。
