社交媒体用户情绪分析数据集SocialMediaUserEmotionAnalysisDataset-dishkhsh0101
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 文本情感, 社交媒体, 用户画像, 多模态数据, 图像识别, 情感分类, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户发布的文本内容、检测到的图像对象、用户基本信息以及情感分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据快照。
地理范围：数据来源于社交媒体，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包括以下字段：
id：用户发布内容的唯一标识符；
detected_objects：图像中检测到的对象（如人、动物等）；
Dominant Emotion：用户主要的情绪（如高兴、愤怒等）；
Dominant Race：用户的主要种族；
gender：用户性别；
age：用户年龄（数值型）；
age_group：用户年龄段；
text：用户发布的文本内容；
sentiment_analysis：对文本内容的情感分析结果（如正面、负面、中性等）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_datasetscsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于情绪分析、用户画像构建、多模态数据分析以及情感分类等任务。
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：适用于社会学、心理学、传播学等领域的研究，例如情绪传播机制、用户行为分析、群体画像构建等。
行业应用：为市场营销、舆情监测、产品推荐等行业提供数据支持，特别是在用户情绪识别、内容推荐优化、广告投放策略等方面。
决策支持：支持企业进行用户洞察、风险预警和市场趋势分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户情绪与文本内容、图像信息之间的关系，以及不同用户群体的情绪差异，帮助用户实现精准营销、舆情监控等目标。
