美国疫情社交媒体推文情感分析数据集COVID-19TweetsUSASentimentAnalysis-amralatief
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 社交媒体, 推文分析, 情感分析, 文本挖掘, 美国, 疫情传播, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的关于美国新冠疫情的推文数据，记录了用户在社交媒体上对疫情的观点和态度。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2020年4月13日至2020年8月19日，集中反映了美国疫情爆发初期的社交媒体讨论情况。
地理范围：数据主要聚焦于美国地区，推文内容与美国疫情相关。
数据维度：数据集包括推文的时间戳（timestamp）、推文文本（tweet_text）、所有话题标签（all_hashtags）、推文发布者的关注者数量（followers_count）以及情感得分（sentaiment_score）。
数据格式：CSV格式，包含多个独立文件，每个文件记录了特定时间段内的推文数据，便于时间序列分析和对比研究。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，经过收集与初步处理，包括推文内容、话题标签等，并进行了情感分析打分。
该数据集适合用于研究社交媒体上的疫情信息传播、公众情绪变化以及情感与事件之间的关系。
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：适用于社会学、传播学、公共卫生等领域的学术研究，如分析疫情期间公众情绪的变化、社交媒体信息对公众行为的影响等。
行业应用：可以为政府部门、卫生机构和媒体提供数据支持，用于监测疫情期间的舆情动态、评估公众对防疫措施的反应等。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和调整，以及疫情相关信息的传播策略优化。
教育和培训：作为数据科学、文本挖掘、情感分析等课程的实训素材，帮助学生理解和实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索疫情期间社交媒体信息传播的规律，分析公众情感与疫情发展之间的关系，并为决策提供数据支持。
