社交媒体政治观点情感分析数据集SocialMediaPoliticalSentimentAnalysis-slawagrechaniy
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, 文本数据, 自然语言处理, 舆情分析, 机器学习, 观点挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户对政治话题的情感倾向。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：数据主要来源于Twitter平台，覆盖范围取决于推文发布者的地理位置，但未作明确地域限制。
数据维度：数据集包括多个字段，如“id”（推文唯一标识）、“candidate”（被提及的候选人）、“candidate_confidence”（候选人提及置信度）、“relevant_yn”（相关性，yes/no）、“relevant_yn_confidence”（相关性置信度）、“sentiment”（情感倾向，Positive/Negative/Neutral）、“sentiment_confidence”（情感置信度）、“subject_matter”（主题）、“subject_matter_confidence”（主题置信度）、“text”（推文内容）、“tweet_created”（推文创建时间）、“tweet_id”（推文ID）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Sentiment.csv，便于进行数据分析和处理。
该数据集适合用于情感分析、观点挖掘、舆情分析以及政治话题相关的研究。
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、社会科学、传播学等领域的学术研究，如情感分析模型构建、政治观点传播分析、舆情趋势预测等。
行业应用：可以为市场研究、公共关系、品牌管理等行业提供数据支持，特别是在监测公众对政治人物或事件的反应、评估市场营销活动效果等方面。
决策支持：支持政府部门、政治组织等进行政策制定、舆情监控和危机管理。
教育和培训：作为自然语言处理、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情感分析和文本挖掘技术在实际场景中的应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的政治观点表达模式，帮助用户实现对公众情感的量化分析和趋势预测，从而辅助决策制定。
