印尼新冠疫情推特情绪分析数据集COVID-19TweetIndonesiaPositifdanNegatifDataset-yudhaislamisulistya
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，情感分析，数据集，公共卫生，机器学习，自然语言处理，疫情监测，印尼研究
数据概述： 该数据集包含来自印尼推特平台的数据，记录了关于新冠疫情的推文及其情感倾向（正面或负面）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据主要覆盖印尼国内，涉及全国各地用户对新冠疫情的讨论。
数据维度：数据集包括推文内容，发布时间，用户信息，情感标签（正面/负面）等变量。部分数据可能还包含转发量，点赞数等互动指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本分析和情感处理。
来源信息：数据来源于公开的推特API和情感分析工具，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于公共卫生研究，社交媒体分析及机器学习等领域，特别是在疫情信息传播，公众情绪监测及舆情分析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：适用于疫情下公众情绪变化，社交媒体信息传播规律的研究，如疫情谣言检测，公众态度演变分析等。
行业应用：可以为公共卫生部门，媒体机构提供数据支持，特别是在疫情信息监测，舆情管理及公众沟通策略制定方面。
决策支持：支持疫情相关的政策制定和应急响应，帮助政府和企业了解公众情绪，优化信息发布和干预措施。
教育和培训：作为数据科学，社会研究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情感分析，舆情监测及疫情研究方法。
此数据集特别适合用于探索疫情下社交媒体上的公众情绪波动，帮助用户实现疫情信息传播效果评估，公众情绪趋势预测等目标，为公共卫生管理和舆情引导提供数据支持。
