社交媒体平台用户评论情感分析数据集_Social_Media_Platform_User_Reviews_Sentiment_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 用户评论, 情感分析, 文本挖掘, 自然语言处理, 情感倾向, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自Facebook、Instagram、Snapchat、TikTok（TicToc）和Twitter（Tweeter）五个主流社交媒体平台的用户评论数据，用于情感分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2020年5月，反映了特定时间段的用户反馈。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但评论内容反映了全球用户的使用体验。
数据维度：数据集包含多个字段，包括reviewId（评论ID）、userName（用户名）、userImage（用户头像链接）、content（评论内容）、score（评分，通常为1-5分）、thumbsUpCount（点赞数）、reviewCreatedVersion（评论创建版本）、at（评论发布时间）、replyContent（回复内容）和repliedAt（回复时间），其中核心数据为content和score。
数据格式：CSV格式，每个平台的数据分别存储在单独的CSV文件中，文件名分别对应平台名称，如Facebook_1Million_reviews.csv等。数据提供了结构化的用户评论信息，便于进行情感分析和文本挖掘。
数据来源：数据来源于用户在各社交媒体平台上的公开评论，已进行结构化处理，提取了关键字段。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究和应用。
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：适用于情感分析、自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，例如情感极性分析、用户行为分析、话题检测等。
行业应用：为社交媒体平台、市场研究机构、品牌营销部门提供数据支持，用于用户反馈分析、产品改进、市场趋势预测等。
决策支持：支持企业进行舆情监测、危机公关、市场策略制定等，帮助企业了解用户需求，优化产品和服务。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术和方法。
此数据集特别适合用于探索用户在不同社交媒体平台上的情感表达差异，分析用户对特定产品或服务的评价，从而实现情感倾向的自动识别与分析，并支持企业进行精准营销和用户体验优化。
