新冠疫情相关推特数据集COVID-19RelatedTweetDataset-bilryankartanegara
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，疫情分析，数据集，文本挖掘，机器学习，公共卫生，情感分析，舆情监测
数据概述： 该数据集包含来自推特平台的相关数据，记录了关于新冠疫情的推文内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年底到2022年初。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的推特用户发布的内容，主要涉及各国疫情相关的讨论。
数据维度：数据集包括推文的文本内容，发布时间，用户信息，地理位置（如有），转发量，点赞量等变量。还包括部分标注的情感极性（如正面，负面，中性）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行文本分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的推特API接口，已进行去重和标准化处理。
该数据集适合用于疫情传播研究，舆情监测，情感分析及机器学习模型训练等领域，特别在公共卫生事件中的社交媒体数据分析和情感识别任务中具有重要价值。
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：适用于公共卫生，社会学及传染病学研究，如疫情传播规律分析，公众情绪变化研究等。
行业应用：可以为政府部门，医疗机构提供数据支持，特别是在疫情监测，舆情管理及政策制定方面。
决策支持：支持疫情相关的舆情分析和公众情绪预测，帮助制定更有效的公共卫生策略。
教育和培训：作为数据科学，社会学及公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析及情感分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众情绪变化与社会反应的规律与趋势，帮助用户实现舆情监测，情感识别及公共卫生决策支持等目标，为疫情管理和信息传播研究提供数据支持。
