社交媒体政治观点情感分析数据集SocialMediaPoliticalSentimentAnalysis-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 政治观点, 文本挖掘, 自然语言处理, 舆情分析, Twitter数据, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户对政治人物和事件的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2015年8月7日，提供了特定时间点的快照数据。
地理范围：数据主要来源于Twitter平台，推文可能来自全球各地，但具体地理分布未知。
数据维度：数据集包括多个字段，如“id”（推文唯一标识符）、“candidate”（被提及的候选人）、“candidate_confidence”（候选人提及置信度）、“relevant_yn”（相关性）、“relevant_yn_confidence”（相关性置信度）、“sentiment”（情感倾向）、“sentiment_confidence”（情感倾向置信度）、“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）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Sentiment.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台公开数据，并经过了标注和处理，包括情感倾向的判断。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究，以及相关领域的数据建模和机器学习应用。
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：适用于自然语言处理、社会科学和政治学等领域的学术研究，如情感分析模型构建、观点挖掘、政治观点传播分析等。
行业应用：可以为市场调研、品牌声誉管理、公共关系等行业提供数据支持，尤其是在监测公众对政治人物或政策的情感反馈方面。
决策支持：支持政府部门、新闻媒体和市场研究机构进行舆情监测和决策分析，帮助了解公众对特定事件或人物的看法。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、社会计算等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践情感分析和文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上政治观点的表达方式和情感演变规律，帮助用户实现对公众意见的深入理解和预测。
