新冠疫情社交媒体情感分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysisDataset-wangbiao92
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 情感分析, 社交媒体, 微博, 文本分类, 情感标注, 自然语言处理, 疫情传播
数据概述：
该数据集包含来自中国社交媒体平台（微博）的公开数据，记录了用户在新冠疫情期间发布的相关微博内容，并附带情感倾向标注。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间未明确，但包含2020年1月1日发布的内容，推测为新冠疫情爆发初期至今的微博数据。
地理范围：数据主要来源于中国大陆地区的用户发布，反映了中国网民在疫情期间的情感表达。
数据维度：数据集包括多个字段，主要包括：微博id、微博发布时间、发布人账号、微博中文内容、微博图片、微博视频以及情感倾向标注（积极、消极、中性）。
数据格式：数据集以CSV格式存储，包含多个CSV文件，如nCoV_100k_train.labled.csv, nCov_10k_test.csv, nCov_10k_test1.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于中国社交媒体平台微博，并经过了情感标注处理，用于情感分析、舆情监测等研究。
该数据集适合用于情感分析、自然语言处理、疫情传播分析等领域的研究。
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、计算机科学等领域的学术研究，如疫情期间公众情绪变化、社交媒体信息传播规律、情感分析模型构建等。
行业应用：可以为政府机构、媒体、市场研究机构等提供数据支持，用于舆情监测、风险预警、市场调查等。
决策支持：支持政府和企业在疫情期间的决策制定，如政策制定、公共关系管理、营销策略调整等。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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感的演变趋势，分析社交媒体信息传播对社会的影响，帮助用户提升对社会舆情的理解和应对能力。
