新冠疫情下社交网络情绪数据集TweetswithCoronaPositiveandCoronaNegativeDataset-ravinaverma
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，情绪分析，数据集，自然语言处理，机器学习，心理学，公共卫生，情感识别
数据概述：该数据集包含来自社交媒体平台的推文数据，记录了用户在新冠疫情爆发期间发表的看法和情绪，分为新冠相关推文和非新冠相关推文。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：数据涵盖了全球范围内的社交媒体用户，具体包括不同国家和地区的用户。
数据维度：数据集包括推文的文本内容，发布日期，用户信息（如用户ID，用户名），情感标签（如正面，负面），新冠疫情相关性标签等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台的公开API，并已进行标准化和清洗，确保数据质量和一致性。
该数据集适合用于自然语言处理，社会情绪分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在情感识别，社会舆论分析及公共卫生监测等方面具有重要价值。
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：适用于新冠疫情下的社会情绪分析，公众舆论研究以及自然语言处理研究，如情绪演变趋势分析，公众对疫情的态度研究等。
行业应用：可以为社交媒体平台，新闻媒体和公共卫生机构提供数据支持，特别是在疫情相关的舆情监控，用户行为分析等方面。
决策支持：支持公共卫生政策制定，媒体内容管理和用户情绪管理，帮助相关领域制定更好的策略和措施。
教育和培训：作为自然语言处理和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析，社会舆论分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情下用户情绪的变化规律，帮助用户实现情绪识别，社会舆论分析等目标，为公共卫生管理和社交媒体内容管理提供数据支持。
