社交媒体自杀倾向推文分析数据集SocialMediaSuicide-relatedTweetAnalysis-imeshsonu
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，自杀倾向，文本分析，情感分析，NLP，推文，二元分类，风险评估
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文的数据，记录了用户发布的推文内容及其自杀倾向的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确，推文内容可能来自全球范围。
数据维度：数据集包含两个字段：“Tweet”（推文内容）和“Suicide”（推文是否包含自杀倾向的标签，例如“Potential Suicide post”）。
数据格式：CSV格式，文件名为Train_suicide1.csv，便于文本分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于社交媒体公开数据，数据已进行初步标注和清洗。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和风险评估等领域的研究。
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：适用于社会学、心理学、自然语言处理等领域的研究，例如自杀风险预测、情绪识别、社交媒体内容分析等。
行业应用：为社交媒体平台提供数据支持，用于识别和干预潜在的自杀风险，以及改进内容审核系统。
决策支持：支持心理健康领域的决策制定，帮助制定预防自杀的策略和干预措施。
教育和培训：作为情感分析、自然语言处理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员熟悉文本分类和情感分析方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情感表达与自杀风险之间的关系，帮助构建自动化的自杀风险预警系统。
