社交媒体情绪分析用户心理健康数据集SocialMediaSentimentAnalysisMentalHealthDataset-yashprataprajoria
数据来源：互联网公开数据
标签：心理健康, 情绪分析, 文本分类, 社交媒体, 自然语言处理, 情感识别, 负面情绪, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户发布的文本内容及其对应的情绪标签，旨在用于分析用户心理健康状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源未明确限定，可能涵盖全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：包括“text”（用户发布的文本内容）和“label”（情绪标签，0表示积极或中性情绪，1表示负面情绪或可能与心理健康问题相关）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为mental_health.csv，方便文本处理和情感分析。
来源信息：数据可能来源于社交媒体公开数据或用户分享，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于情感分析、心理健康研究和自然语言处理模型的训练与评估。
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：适用于心理学、社会学、语言学和计算机科学等领域的学术研究，如情绪识别、心理健康状态预测、社交媒体影响分析等。
行业应用：可为心理咨询、在线教育、社交平台等行业提供数据支持，尤其在用户情绪监测、风险预警、个性化内容推荐等方面具备应用价值。
决策支持：支持相关机构和组织进行心理健康风险评估、危机干预策略制定以及社会舆情分析。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和心理学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术，理解社交媒体对心理健康的影响。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本与用户心理健康状况之间的关系，帮助用户构建情绪识别模型、识别潜在的心理健康风险，并为相关干预措施提供数据支持。
