新冠疫情期间社交媒体情绪分析数据集SocialMediaSentimentAnalysisDuringCOVID-19Pandemic-hengjianshe
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 社交媒体, 情感分析, 文本挖掘, 疫情舆情, 文本分类, 情绪识别, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户在新冠疫情期间的社交媒体互动和情绪表达。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2020年3月16日至2020年7月14日。
地理范围：推文来源地包括全球多个地区，数据集中包含了用户的地理位置信息。
数据维度：数据集包括多个字段，如“Unnamed: 0”（索引）、“UserName”（用户名）、“ScreenName”（用户屏幕名）、“Location”（用户位置）、“TweetAt”（推文发布时间）、“OriginalTweet”（原始推文内容）和“Sentiment”（情感标签），情感标签包括“Neutral”、“Positive”、“Extremely Negative”等多种情感类别。
数据格式：CSV格式，文件名为reviews.csv，便于文本处理和情感分析。
数据来源：数据来源于Twitter平台，已进行数据清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测和疫情期间的社会情绪研究。
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：适用于疫情期间社会情绪、公众关注点、信息传播规律等方面的学术研究，如情感演变分析、话题热度分析等。
行业应用：可以为公共卫生、政府部门、市场营销等行业提供数据支持，特别是在舆情监测、风险预警、市场调研等方面。
决策支持：支持政府部门制定应对疫情的政策，帮助企业优化营销策略，提升危机管理能力。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众情绪变化规律，分析不同地区、不同群体的情感差异，从而帮助用户更好地理解疫情对社会的影响，并制定相应的应对策略。
