新冠疫情社交媒体情感分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysisDataset-aashish2096
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, 舆情分析, 自然语言处理, 疫情传播, 数据标注
数据概述:
该数据集包含来自Twitter的社交媒体数据,记录了关于新冠疫情(COVID-19)的推文,并标注了相应的情感极性。主要特征如下:
时间跨度:数据主要采集于2020年3月,涵盖了疫情爆发初期的时间段。
地理范围:推文来源地信息多样,覆盖全球范围,但具体地域分布依赖于推文中的位置信息。
数据维度:数据集包括多个字段,如用户名称(UserName)、屏幕名称(ScreenName)、位置(Location)、推文发布时间(TweetAt)、原始推文内容(OriginalTweet)和情感极性(Sentiment)。情感极性分为积极(Positive)、消极(Negative)、中性(Neutral)和极度消极(Extremely Negative/Extremely Positive)等类别。
数据格式:数据以CSV格式提供,包含两个文件:Corona_NLP_train.csv(训练集)和Corona_NLP_test.csv(测试集),便于数据分析和模型训练。
来源信息:数据来源于Twitter平台,已进行数据清洗和情感标注,方便直接用于情感分析任务。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究领域,以及机器学习模型的训练和评估。
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:适用于社交媒体情感分析、疫情期间社会情绪变化研究、以及自然语言处理相关的学术研究,例如情感分类模型的构建与优化。
行业应用:可以为公共卫生部门、媒体机构、市场调研公司等提供数据支持,用于监测公众情绪、追踪疫情相关的讨论,并辅助制定相关政策与传播策略。
决策支持:支持政府和企业在疫情期间做出数据驱动的决策,例如优化信息传播策略、评估公众对政策的反应等。
教育和培训:作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料,帮助学生和研究人员理解社交媒体数据分析方法,并进行实践。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众的情感变化,分析不同群体对疫情的反应,并预测未来可能的趋势,帮助用户更好地理解疫情对社会的影响。