社交媒体帖子情感分析与毒性检测数据集_Social_Media_Posts_Sentiment_Analysis_and_Toxicity_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情感分析, 毒性检测, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 舆情分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了帖子内容、互动数据以及情感和毒性评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了多个时间段，具体年份包括2022年和2023年，提供了时间序列分析的可能。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可根据帖子内容和主题推断其覆盖范围。
数据维度：数据集包括帖子文本内容（message）、互动数据（如点赞数、分享数、评论数等）、情感分析结果（如积极、消极、中性情感得分）以及毒性评估指标（如身份攻击、侮辱、亵渎、严重毒性、威胁等）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个文件，如Posts.csv、Comments.csv、train_dataset.csv、valid_dataset.csv、Test.csv等，每个文件包含不同的字段和数据结构，方便进行多角度分析。数据经过清洗和标注，包括情感极性、毒性分类等。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，具体来源未明确，但经过了处理和标注，适合用于多种分析任务。
该数据集适合用于情感分析、毒性检测、社交媒体数据分析等领域的研究和应用。
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：适用于社会科学、传播学、计算机科学等领域的研究，如社交媒体舆情分析、用户行为分析、内容推荐算法研究等。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容审核机构、市场调研公司等提供数据支持，用于内容审核、用户画像构建、市场趋势分析等。
决策支持：支持企业进行品牌声誉管理、危机公关、营销策略优化，以及政府部门进行社会舆情监控、政策效果评估。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索社交媒体内容的情感表达、毒性传播规律，以及用户互动行为与内容特征之间的关系，帮助用户实现舆情监测、风险预警、个性化推荐等目标。
