新冠疫情社交媒体情绪分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-ojaswayadav
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, Twitter, 舆情分析, 自然语言处理, 数据集
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，记录了用户在社交媒体上针对疫情相关话题的观点和情绪。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年8月18日。
地理范围：数据主要来源于Twitter平台，未限定特定地理位置，但推文内容可能涉及全球范围。
数据维度：数据集包括多个字段，涵盖了推文文本内容、用户基本信息、情感分析结果等。具体字段包括：Unnamed: 0.2、Unnamed: 0、Unnamed: 0.1、user_name（用户名）、user_location（用户所在地）、user_description（用户描述）、user_created（用户创建时间）、user_followers（关注者数量）、user_friends（关注数量）、user_favourites（收藏数量）、user_verified（是否认证）、date（推文发布时间）、text（推文文本）、hashtags（话题标签）、source（发布来源）、is_retweet（是否为转发）、Positive（正面情感得分）、Negative（负面情感得分）、Neutral（中性情感得分）、Compound（复合情感得分）、Sentiment（情感标签）、cleaned（清洗后的文本）。
数据格式：CSV格式，文件名为new6_data (1).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台公开数据，已进行清洗和情感分析处理。
该数据集适合用于情感分析、舆情分析、文本挖掘等领域的研究。
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：适用于自然语言处理、社会科学、公共卫生等领域的研究，例如疫情期间的公众情绪变化分析、社交媒体信息传播规律研究等。
行业应用：可以为政府机构、媒体、市场研究机构等提供数据支持，特别是在疫情期间的舆情监测、政策制定、市场营销等方面。
决策支持：支持公共卫生部门、政府部门等进行疫情相关的决策制定和风险评估。
教育和培训：作为自然语言处理、数据分析等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解情感分析、文本挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众情绪的演变，以及社交媒体信息对社会舆论的影响，从而帮助用户更好地理解和应对疫情。
