新冠疫情社交媒体情感分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-sundasrukhsar
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, 文本分类, 舆情分析, 疫情传播, 自然语言处理, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户针对新冠疫情相关话题的推文及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的情感快照。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的社交媒体用户，反映了不同地区对疫情的看法。
数据维度：包括“tweet”（推文文本）和“sentiment”（情感标签，如积极、消极或中性）两个主要字段，适用于情感分析任务。
数据格式：CSV格式，文件名为samplecsv，便于文本处理和情感分析模型的构建。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台，可能经过了预处理，例如去除了噪声和不相关信息，并进行了情感标注。
该数据集适合用于疫情期间的舆情监测、情感趋势分析以及自然语言处理研究。
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，例如分析疫情期间公众的情绪变化、探讨信息传播对情感的影响等。
行业应用：可以为政府部门、医疗机构、媒体平台提供数据支持，用于监测舆情、评估公众反应、优化信息发布策略。
决策支持：支持疫情相关的政策制定和公共沟通，帮助决策者了解公众的担忧和期望。
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，帮助学生实践文本分析技术。
此数据集特别适合用于分析疫情期间的社会情绪，识别关键话题和情感趋势，从而为决策提供数据支持，并促进公众对疫情的理解。
