新冠后低自尊关键词推文数据集10000TweetsofKeywordLowSelfEsteemPostCovidDataset-kareemrasheed89
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，心理健康，推文分析，情绪研究，自然语言处理，疫情后，大数据，情感分析
数据概述： 该数据集包含来自Twitter平台的数据，记录了新冠疫情期间及之后，用户使用“低自尊”相关关键词的推文内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的Twitter用户推文，无特定地域限制。
数据维度：数据集包括推文的文本内容，发布时间，用户ID，点赞数，转发数，情感倾向（如正面，负面，中性）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter公开API，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于心理健康研究，社交媒体分析，情感分析等领域，特别是在疫情后心理健康状况评估，情感变化趋势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：适用于心理健康，情感变化，社交行为等学术研究，如疫情后低自尊情绪的传播模式，情感支持需求变化等。
行业应用：可以为心理咨询机构，公共卫生部门提供数据支持，特别是在心理健康监测，危机干预等方面。
决策支持：支持心理健康政策的制定和优化，帮助相关部门制定更有效的干预措施。
教育和培训：作为心理学，社会学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体中的心理健康问题及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情后低自尊情绪的传播规律与趋势，帮助用户实现心理健康状况的准确评估，优化干预策略，提升公众心理健康水平。
