新冠疫情社交媒体情绪分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-larionovandrei
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 社交媒体, 情绪分析, 文本情感, 舆情分析, 自然语言处理, 文本分类, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台关于新冠疫情相关的文本数据，记录了用户对疫情的观点和情感。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从文本内容推断，其主题围绕2020年新冠疫情爆发初期展开。
地理范围：数据内容涉及全球范围，涵盖了不同国家和地区对疫情的讨论。
数据维度：数据集包含“Text”（文本内容）和“Sentiment”（情感标签，包括Neutral（中性）、Positive（积极）、Negative（消极）和Extremely Negative（极度消极））两个字段，适用于情感分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便进行文本分析和情感建模。
数据来源：数据可能来源于对Twitter等社交媒体的公开抓取，已进行初步的数据清洗和情感标注。
该数据集适合用于分析疫情期间社交媒体上的公众情绪变化，以及识别影响情绪的关键因素。
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、心理学等领域的研究，分析疫情期间公众情绪的演变、传播模式以及与事件关联。
行业应用：为公共卫生、市场调研、舆情监测等行业提供数据支持，尤其在疫情期间的情绪监测、危机管理、政策制定等方面具备实用价值。
决策支持：支持政府部门、医疗机构等制定应对疫情的策略，评估公众对相关政策的反应，优化信息传播策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解文本情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情期间社交媒体情绪的动态变化，评估不同事件和信息对公众情绪的影响，并为相关决策提供数据支持。
