气候变化推特情感分析数据集ClimateChangeTwitterSentimentAnalysisEDSA2020-nhlakaniphodlamini
数据来源：互联网公开数据
标签：气候变化, 情感分析, 社交媒体, 推特, 文本分析, 自然语言处理, 数据挖掘, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自推特（Twitter）平台关于气候变化的推文数据，记录了推文的唯一标识符（tweetid）及其对应的情感极性（sentiment）。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2020年，反映了特定时间段内关于气候变化话题的讨论。
地理范围：数据主要来源于推特平台，覆盖范围为全球，反映了不同地区用户对气候变化的观点和态度。
数据维度：数据集包括两个主要字段：tweetid（推文的唯一标识符）和sentiment（情感极性标签）。情感极性通常为二元或多元分类，表示推文的情感倾向，例如正向、负向或中性。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于推特平台，并已进行情感标注，用于情感分析和舆情分析等研究。
该数据集适合用于情感分析、舆情分析、文本挖掘等研究，并可用于构建和评估情感分类模型。
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：适用于气候变化、社会科学、传播学等领域的研究，如分析公众对气候变化的看法、研究气候变化相关的舆情变化等。
行业应用：可以为环保组织、政府机构、媒体等提供数据支持，用于监测公众对气候变化的关注度、评估宣传效果、制定应对策略等。
决策支持：支持政策制定者了解公众对气候变化的看法，从而制定更有效的政策和措施。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的应用。
此数据集特别适合用于探索公众对气候变化的观点和情感趋势，帮助用户实现监测舆情、优化传播策略等目标。
