新加坡疫情下社交媒体讨论数据集TwitterCOVID-19SurabayaDataset-reynoldputramerdeka
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，新冠疫情，数据集，文本分析，公共卫生，机器学习，舆情监测，信息传播
数据概述： 该数据集包含来自新加坡疫情期间Twitter上关于疫情讨论的数据，记录了公众对疫情的关注点，情绪和传播趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初到2021年底。
地理范围：数据主要涵盖新加坡地区，重点关注疫情下的社交媒体讨论情况。
数据维度：数据集包括推文内容，发布时间，用户信息，转发量，点赞量，评论量等变量，涵盖疫情相关的各类话题和情绪表达。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行文本分析和情感分析。
来源信息：数据来源于Twitter公开API，已进行清洗和去重处理。
该数据集适合用于公共卫生研究，舆情监测，文本挖掘及机器学习等领域，尤其是在疫情信息传播，公众情绪分析及健康传播策略优化方面具有重要应用价值。
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：适用于疫情下的社交媒体传播研究，公众情绪分析及健康信息传播效果研究，如疫情谣言传播路径分析，公众对疫情政策的态度研究等。
行业应用：可以为公共卫生机构，政府部门及媒体机构提供数据支持，特别是在疫情舆情监测，健康信息传播及政策宣传方面。
决策支持：支持疫情下的公众信息策略制定和舆情管理，帮助相关机构及时了解公众关注点和情绪变化，优化信息发布和沟通方式。
教育和培训：作为公共卫生，传播学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析，情感分析及舆情监测技术。
此数据集特别适合用于探索疫情下社交媒体信息传播的规律与趋势，帮助用户实现疫情舆情监测，公众情绪分析及健康信息传播策略优化，为公共卫生管理和政策制定提供数据支持。
