社交媒体用户个性与情感分析数据集SocialMediaUserPersonalityandSentimentAnalysisDataset-krishnanpalanisami
数据来源：互联网公开数据
标签：个性分析, 情感分析, 社交媒体, 文本挖掘, 心理学, 数据挖掘, 用户画像, 社交网络分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户状态更新信息，记录了用户的个性特征和对应的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从日期字段推测，数据收集时间可能集中在2009年。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但可用于分析全球社交媒体用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID、状态更新文本、大五人格（EXT、NEU、AGR、CON、OPN）的自我评估分数和评论者评估分数、更新日期、社交网络相关指标（如网络规模、中介中心性等）以及情感得分。
数据格式：CSV格式，文件名为mypersonality_with_sentiment.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于社交媒体平台，其中包含了用户发布的状态更新信息以及对用户个性特征和情感倾向的量化分析，适合用于个性分析、情感分析和社交网络分析研究。
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：适用于心理学、社会学、计算社会科学等领域的学术研究，例如用户个性与社交行为的关系分析、情感对用户状态更新的影响分析等。
行业应用：可以为市场营销、用户画像、产品推荐等领域提供数据支持，尤其是在个性化推荐、舆情分析、用户行为预测等方面。
决策支持：支持企业在社交媒体上的品牌声誉管理，以及用户行为分析，从而优化营销策略和产品开发。
教育和培训：作为心理学、数据科学、社会科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户个性、情感分析和社交网络分析。
此数据集特别适合用于探索用户个性特征与社交媒体行为之间的关系，以及情感对用户状态更新的影响，帮助用户实现用户画像构建、情感分析和行为预测等目标。
