新冠病毒疫情社交媒体情绪与行为数据集-2020至2022年-oktayozturk010
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19,推特,社交媒体,情绪分析,公众反应,病毒传播,健康信息,数据挖掘,公共卫生,社会影响
数据概述：
本数据集包含了190万条使用covid-19标签的推特数据，涵盖了2020年至2022年间关于新冠病毒疫情的广泛讨论。数据集详细记录了每个推特的作者信息、推文内容、互动情况以及发布时间等关键要素。具体字段包括：
- 用户名：推特作者的用户名
- 用户显示名称：推特作者的显示名称
- 用户描述：推特作者的个人描述
- 用户位置：推特作者的位置信息
- 用户认证：推特作者是否经过认证
- 用户保护：推特作者账户是否受到保护
- 用户关注者数量：推特作者的关注者数量
- 用户好友数量：推特作者的好友数量
- 用户推文数量：推特作者的推文总数
- 用户收藏数量：推特作者的收藏数量
- 推文内容：推特的具体内容
- 推文语言：推特的语言
- 推特转发数量：推特的转发次数
- 推特引用数量：推特的引用次数
- 推特回复数量：推特的回复次数
- 推特点赞数量：推特的点赞次数
- 推特ID：推特的唯一标识符
- 推特URL：推特的链接地址
- 推特日期：推特的发布时间
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括社交媒体情绪分析、公众对疫情的反应研究、健康信息传播研究、社会影响评估等。研究人员可以利用此数据了解公众对疫情的看法和反应，评估社交媒体对疫情传播的影响，优化健康信息的传播策略。此外，该数据集也可以用于教育培训，帮助学习者理解社交媒体数据分析的基本方法和应用场景。
