新冠疫情社交媒体情感分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-midecreative
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, 自然语言处理, 舆情分析, 情感分类, 疫情数据
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台关于新冠疫情的推文数据，记录了用户在疫情期间的观点和情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年3月。
地理范围：数据主要来自全球范围内的社交媒体用户，推文包含用户位置信息。
数据维度：包括用户ID、屏幕名称、用户所在地、推文发布时间、原始推文内容、情感标签（Positive, Negative, Neutral）等。
数据格式：CSV格式，包含Corona_NLP_train.csv和Corona_NLP_test.csv两个文件，便于文本分析和情感分类任务。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行文本清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测、趋势分析等研究。
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：适用于疫情期间社交媒体情感分析、舆情变化趋势研究、情感与事件关联分析等。
行业应用：为公共卫生部门、市场研究机构、媒体机构提供数据支持，用于疫情监测、舆情预警、市场调研等。
决策支持：支持政府和企业在疫情期间的决策制定，如公共卫生政策制定、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变化规律，以及不同情感与事件之间的关系，帮助用户进行深入的舆情分析和预测。
