新冠疫情社交媒体情感分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-hariniskce
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 疫情, 社交媒体, 文本分析, 自然语言处理, 情感极性, 主观性, 数据挖掘
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文本数据，记录了用户对疫情相关话题的情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据内容推测，可能涵盖2020年至2021年疫情爆发初期至中期。
地理范围：数据来源未明确标注，但内容涉及全球范围内的疫情相关讨论。
数据维度：数据集包含三个主要字段：“text”（文本内容，即社交媒体上的推文或帖子）、“polarity”（情感极性，表示文本的情感倾向，数值范围通常在-1到1之间，负值表示负面情感，正值表示正面情感，0表示中性情感）、“subjectivity”（主观性，表示文本的主观程度，数值范围通常在0到1之间，数值越高表示文本越主观）。
数据格式：CSV格式，文件名为sentimental_analysis.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于社交媒体公开信息，已进行初步处理，包括文本清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的研究，以及疫情期间公众情绪变化的研究。
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、公共卫生等领域的研究，如疫情期间公众情绪变化、谣言传播分析、社交媒体信息对公众行为的影响等。
行业应用：可以为舆情监测、市场调研、公共关系等行业提供数据支持，特别是在疫情期间，用于监测公众情绪、评估政策影响、优化信息传播策略。
决策支持：支持政府部门、医疗机构等相关组织进行疫情应对策略制定，例如监测疫情相关话题的情感变化，及时发现负面情绪，调整宣传策略。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析、数据挖掘等课程的案例，帮助学生和研究人员理解情感分析的流程和应用。
此数据集特别适合用于探索疫情期间社交媒体上的情感表达规律，分析特定事件对公众情绪的影响，以及预测未来趋势，帮助用户更好地理解和应对疫情带来的挑战。
