新冠疫情推文情感分析数据集COVID-19TweetSentimentAnalysisDataset-fidelicajeanny
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，文本分析，情感分析，机器学习，公共卫生，数据挖掘，自然语言处理，疫情研究
数据概述： 该数据集包含来自Twitter平台与新冠疫情相关的推文数据，记录了用户对疫情事件的不同情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月到2021年12月。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的Twitter用户推文，主要涉及疫情相关的新闻报道，个人感受和公共卫生讨论。
数据维度：数据集包括推文文本内容，发布时间，用户信息（匿名处理），情感标签（如积极，消极，中性）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本分析和情感分类。
来源信息：数据来源于公开的Twitter API和疫情研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于社交媒体分析，情感计算，公共卫生研究等领域，特别是在疫情舆情监测，公众情绪分析等任务中具有重要应用价值。
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：适用于疫情舆情分析，公众情绪研究，社交媒体传播规律等学术研究，如疫情相关话题的情感演变，不同地区公众反应对比等。
行业应用：可以为公共卫生机构，媒体平台提供数据支持，特别是在疫情信息监测，舆情管理，公众教育宣传等方面。
决策支持：支持疫情相关政策的制定与调整，帮助政府和社会组织了解公众情绪变化，优化沟通策略。
教育和培训：作为数据科学，自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析，情感计算和公共卫生研究方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体在疫情期间的情感表达与传播规律，帮助用户实现疫情舆情监测，公众情绪分析等目标，为公共卫生决策和社交媒体管理提供数据支持。
