新冠疫情期间推特情感分析数据集COVID-19TweetsSentimentAnalysis-plyovchev
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, 自然语言处理, 文本挖掘, 舆情分析, 推特数据, 疫情影响
数据概述：
该数据集包含来自推特（Twitter）平台上的推文数据，记录了用户在新冠疫情期间发布的内容及其对应的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围起始于2020年3月16日，反映了疫情早期阶段的社交媒体讨论情况。
地理范围：推文的发布者来自全球各地，其中包含用户的地理位置信息（Location），但具体国家或地区分布未知。
数据维度：数据集包括以下字段：用户ID（User）、用户屏幕名（Screen）、用户位置（Location）、推文发布时间（TweetAt）、原始推文内容（OriginalTweet）和情感标签（Sentiment）。情感标签可能包括积极（Positive）、消极（Negative）和中性（Neutral）等类别。
数据格式：CSV格式，包含Corona_NLP_train.csv和Corona_NLP_test.csv两个文件，便于数据处理和情感分析模型的构建。
来源信息：数据来源于推特平台，并经过了数据收集和情感标注处理。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测和社交媒体数据分析等领域的研究。
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：适用于社会科学、传播学、公共卫生等领域的研究，分析疫情期间公众的情感变化、信息传播模式和应对策略。
行业应用：可为政府部门、医疗机构和媒体提供舆情监测支持，帮助他们了解公众对疫情的看法和担忧，制定相应的应对措施。
决策支持：支持企业在疫情期间进行市场调研、品牌声誉管理和危机公关。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析和数据挖掘课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索疫情期间社交媒体上的情感演变规律，分析不同群体对疫情的反应，并为决策者提供数据支持。
