社交媒体政治观点倾向分析推文数据集SocialMediaPoliticalSentimentAnalysisTwitterData-rashidkhanpathan
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本分类, 政治观点, 推文分析, 机器学习, 自然语言处理, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户发布的推文内容及其对应的政治观点倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于Twitter平台，涵盖全球范围的用户推文。
数据维度：包括“clean_text”（推文内容，已进行清洗）和“category”（情感倾向标签，数值型）两个字段。其中，category的数值可能代表不同的情感类别或政治立场。
数据格式：CSV格式，文件名为Twitter_Data.csv，便于文本分析和情感分类模型构建。
来源信息：数据来源于Twitter平台公开信息，已进行清洗和标注。该数据集适合用于情感分析、观点挖掘和政治立场分析等任务。
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：适用于社交媒体分析、舆情监测、政治观点研究等学术研究，如观点极性分析、关键话题识别等。
行业应用：为市场调研、品牌声誉管理、政府公共关系等领域提供数据支持，尤其是在监测公众情绪、评估政策影响等方面。
决策支持：支持企业和政府机构进行舆情分析和决策制定，优化传播策略和危机公关。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、情感分析等课程的实训数据，帮助学生理解情感分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的政治观点表达规律，帮助用户构建情感分析模型，并实现对公众情绪的实时监测和预测。
