印度政治推文数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：印度政治,推文数据,情感分析,选举活动,文本分类,党派分析,社交媒体舆情
数据概述
本数据集包含与印度主要政党之一——印度人民党（Bharatiya Janata Party, BJP）相关的推文记录，涵盖了其在选举活动期间的公众舆论动态。数据集中的推文通过Twitter API和GitHub公开数据源获取，并经过预处理以确保数据质量和一致性。预处理步骤包括去除重复推文、移除转推内容、删除提及和URL链接，并对文本进行了拼写和语法修正。此外，文本数据还经过了分词、词形还原和停用词移除处理，为后续的情感分析和文本分析任务做好了准备。数据集中每个推文被标记为“正面”或“负面”，表示公众对该政党的情感倾向，标记基于Vader情感分析工具对推文中正负情感词的综合评分。整个数据集包含10,210条推文，其中对BJP的情感正负分布大致均衡。
数据用途概述
该数据集适用于多种数据科学和机器学习任务，具体包括但不限于：
1. 文本分类：可用于训练模型对社交媒体文本进行党派倾向或情感倾向的自动分类。
2. 情感分析：研究公众对特定政治党派或事件的情感态度，分析舆情趋势。
3. 话题建模：挖掘推文中频繁提及的主题或话题，了解公众关注的热点问题。
4. 选举预测：分析推文情感分布，辅助预测选举结果或党派支持率变化。
5. 政治传播研究：研究社交媒体在政治传播中的作用，分析党派信息的传播模式。
6. 舆情监测：实时监控公众对特定政治事件或人物的反应，为政策制定或竞选策略提供依据。
通过该数据集，研究人员、数据科学家和相关从业者可以深入探索社交媒体在政治领域中的影响力，同时也为政策制定者、市场营销人员和教育机构提供了丰富的研究素材和应用价值。
