社交媒体推文情感分析数据集SocialMediaTweetSentimentAnalysis-manarabdelgawad
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 推文, 文本分析, 自然语言处理, 舆情分析, 政治话题, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了关于特定政治话题的推文情感分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年8月7日，为单日快照数据。
地理范围：推文数据主要来源于全球范围内的Twitter用户，但未明确限定特定国家或地区。
数据维度：数据集包括多个字段，如“id”（推文ID）、“candidate”（提及的候选人）、“candidate_confidence”（候选人置信度）、“relevant_yn”（相关性）、“relevant_yn_confidence”（相关性置信度）、“sentiment”（情感倾向）、“sentiment_confidence”（情感置信度）、“subject_matter”（主题）、“subject_matter_confidence”（主题置信度）、“text”（推文文本）、“tweet_created”（推文创建时间）、“tweet_location”（推文发布地点）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Sentiment.csv，便于数据分析和处理。数据已包含情感标签及置信度，可直接用于情感分析模型的训练和评估。
数据来源：数据来源于Twitter公开API或其他第三方数据源，已进行标注，并提供了情感分析结果。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和舆情分析等研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析、社会计算等领域的学术研究，例如，推文情感分析、热点话题分析、观点挖掘等。
行业应用：可以为市场研究、品牌监测、舆情分析等行业提供数据支持，尤其适用于政治话题的舆情监测和分析。
决策支持：支持企业和政府部门进行决策，例如，监测公众对政治人物或政策的反应，辅助制定营销策略或公共关系策略。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的教学案例，帮助学生理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上关于政治话题的情感表达，分析不同候选人或政策在公众中的反响，从而为决策提供数据支持。
