新冠疫情社交媒体经济影响分析数据集-2020至2021年-olesya
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情,社交媒体,经济影响,社会经济,情感分析,Twitter
数据概述：
本数据集收录了2020年至2021年间与新冠疫情相关的Twitter推文，基于讨论的社会经济信息。推文被分类为基本社会经济类别，如贸易、商业、经济危机、社会因素、习惯和物理因素、就业等。最后四列代表推文的情感极性，分别为“compound”、“negative”、“neutral”、“positive”。推文情感使用VADER情感分析器进行估算，该分析器由Hutto, C.J.及Gilbert, E.E.于2014年提出，适用于社交媒体文本的情感分析。
推文已根据唯一性和长度（大于等于10个标记）进行过滤。涉及仇恨言论和侮辱性语言的推文进一步被过滤。出于隐私考虑，推文文本不能公开发布，但可以通过推文ID轻松检索：https://developer.twitter.com/en/docs/tweets/post-and-engage/api-reference/get-statuses-show-id
数据用途概述：
该数据集适用于社会经济影响分析、情感趋势研究、舆情监测、公众情绪分析等多种场景。研究人员可以利用该数据集分析新冠疫情对不同社会经济领域的影响，评估公众对疫情的认知和反应。教育机构和研究人员可以利用此数据集进行教学和研究，帮助理解社交媒体在社会经济事件中的作用。
