社交媒体政治观点情感分析数据集SocialMediaPoliticalSentimentAnalysis-smitzala
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 政治观点, 社交媒体, 文本分类, 自然语言处理, 舆情分析, 机器学习, 印度
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的文本数据，记录了用户关于政治人物和政治事件的观点。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的舆情分析数据集。
地理范围：数据主要反映印度地区的用户观点，可能涉及印度政治和社会话题。
数据维度：数据集包含“clean_text”（清洗后的推文文本）和“category”（情感标签）两个字段。情感标签可能包括负面（-1）、中性（0）和正面（1）三种类别。
数据格式：CSV格式，文件名为Twitter_Data.csv，易于进行文本分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Twitter，经过清洗和标注，适合用于情感分析任务。
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：适用于社会科学、政治学和传播学等领域的研究，如政治观点分析、舆情监测、社交媒体影响力研究等。
行业应用：为市场调研、品牌声誉管理和政治竞选活动提供数据支持，尤其在监测公众情绪、评估政治人物形象等方面。
决策支持：支持政府部门、企业和非营利组织进行决策，例如制定公共政策、调整营销策略等。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生理解文本分类、情感识别等概念。
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，以及不同情感类别与文本内容之间的关系，从而帮助用户进行舆情监测、预测趋势等。
