新冠疫情社交媒体情绪分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-agnespravidahacktiv8
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, 情绪分类, 疫情舆情, 文本数据
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台关于新冠疫情的推文数据，记录了用户在疫情期间发布的推文及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据主要来源于2020年3月16日，反映了疫情爆发初期社交媒体上的讨论情况。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，反映了全球对新冠疫情的讨论与反应。
数据维度：数据集包括“UserName”（用户ID）、“ScreenName”（用户昵称）、“TweetAt”（推文发布时间）、“OriginalTweet”（推文内容）和“Sentiment”（情感标签）等字段。情感标签包括“Positive”（积极）、“Negative”（消极）、“Neutral”（中性）和“Extremely Negative”（极度消极）等。
数据格式：CSV格式，文件名为“Corona_NLP_train - Corona_NLP_train.csv”，便于文本分析和情感分类模型的构建。
来源信息：数据来源于Twitter平台，已进行清洗和标注，方便用于情感分析研究。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情监测等研究，也可用于构建预测模型。
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、疫情期间公众情绪演变研究、以及自然语言处理领域的学术研究。
行业应用：为公共卫生部门、政府机构、市场研究机构等提供数据支持，用于疫情期间的舆情监控、风险评估和政策制定。
决策支持：支持企业在疫情期间的营销策略调整、危机公关和市场调研。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解和应用情感分析技术。
此数据集特别适合用于分析疫情期间社交媒体上的情绪变化，预测公众对疫情的反应，并为相关决策提供数据支持。
