新冠疫情社交媒体信息传播分析推特数据集-2020年3-4月

新冠疫情社交媒体信息传播分析推特数据集-2020年3-4月 数据来源：互联网公开数据 标签：新冠疫情,推特,社交媒体,文本分析,自然语言处理,疫情传播,舆情分析,时间序列 数据概述： 本数据集包含了2020年3月至4月期间，从推特（Twitter）上收集到的关于新冠疫情（COVID-19）的推文数据。数据涵盖了推文内容、发布时间、用户ID、地理位置（若有）、转发数、点赞数等关键信息。数据集旨在为研究新冠疫情期间社交媒体上的信息传播、公众情绪、以及相关话题的演变提供数据支持。

数据用途概述： 该数据集适用于多种研究和应用场景，例如： 1. 自然语言处理（NLP）分析：进行情感分析、主题建模、关键词提取等，以了解公众对疫情的看法和关注点。 2. 疫情传播研究：分析疫情信息在社交媒体上的传播路径和速度。 3. 舆情分析：监测公众情绪变化，识别虚假信息，评估政府应对措施的效果。 4. 时间序列分析：研究疫情相关话题随时间推移的变化趋势。 5. 地理信息分析：结合地理位置信息，分析疫情相关的地域性差异。