社交媒体用户自杀倾向识别数据集SocialMediaUserSuicideDetection-contextopolicial
数据来源：互联网公开数据
标签：自杀识别, 文本分类, 自然语言处理, 情感分析, 社交媒体, 心理健康, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户文本数据，旨在用于识别用户潜在的自杀倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源未明确，但可推测来自全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包含三个主要字段：“Unnamed: 0”（索引列，无实际含义）、“text”（用户发布的文本内容）和“class”（标注类别，分为“suicide”和“non-suicide”）。
数据格式：CSV格式，文件名为Suicide_Detection.csv，方便进行文本分析和机器学习建模。
数据来源于社交媒体公开信息，已进行匿名化处理和类别标注。
该数据集适合用于心理健康领域的文本分析、自杀风险评估模型构建以及自然语言处理相关研究。
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、社会学和计算机科学交叉领域的研究，如自杀风险因素分析、情感分析、文本特征提取等。
行业应用：为心理健康服务机构、社交媒体平台提供数据支持，用于开发自杀预警系统、情绪监测工具，以及改进用户关怀策略。
决策支持：支持医疗健康领域对高危人群的早期识别和干预，辅助制定预防自杀的公共卫生政策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、情感分析等课程的案例分析和实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分类在社会问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本与用户自杀倾向之间的关联，从而提升对潜在风险的早期识别能力，并促进更有效的干预措施。
