推特性别歧视检测数据集TwitterSexismDetectionDataset-giseledacosta
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，性别歧视，自然语言处理，文本分类，数据集，情感分析，机器学习，社会学
数据概述： 该数据集包含来自推特（Twitter）平台的推文数据，用于研究和检测性别歧视言论。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不固定，涵盖了推特平台上不同时期的推文。
地理范围：数据主要来源于推特平台，覆盖全球用户，但具体地理分布可能不均匀。
数据维度：数据集包括推文文本，用户ID，标签（标注为性别歧视或非性别歧视）以及可能的其他元数据信息，如发布时间，用户位置等。
数据格式：数据通常以CSV或JSON等格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于推特公开数据，并经过人工标注或自动标注，用于训练和评估性别歧视检测模型。
该数据集适合用于自然语言处理，文本分类，情感分析和机器学习等领域的研究，特别是在性别歧视言论检测，有害言论识别等任务中具有重要价值。
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：适用于社交媒体上的性别歧视言论检测，情感分析和用户行为研究，如分析性别歧视的传播模式，识别性别歧视的常见形式等。
行业应用：可以为社交媒体平台，内容审核机构提供数据支持，特别是在内容 moderation，用户体验优化等方面。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理和用户行为分析，帮助平台制定更有效的反歧视政策和内容审核策略。
教育和培训：作为自然语言处理，文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解性别歧视识别，情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的性别歧视现象，帮助用户实现性别歧视言论的自动检测，分类和分析，为构建更健康，包容的社交媒体环境提供数据支持。
