推特用户情绪分析与行为模式研究数据集2020-2023

推特用户情绪分析与行为模式研究数据集2020-2023 数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析,推特用户,心理健康,行为模式,情感识别,预测模型,社会行为
数据概述：
本数据集基于推特平台公开数据，收集了2020年至2023年间用户的推文历史记录，涵盖正常情绪表达及负面情绪（如悲伤、焦虑等）相关的推文内容。数据集通过EmoLex（基于Plutchick情绪轮盘）对每条推文进行情绪评分，包含喜悦、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶等情绪维度的量化指标。数据集旨在帮助研究者识别用户情绪变化的模式，预测潜在的心理健康需求。
数据用途概述：
该数据集适用于情绪识别与预测、用户行为模式分析、心理健康预警等多种场景。研究者可利用数据集探索情绪变化与用户行为之间的关系，开发情绪预测模型；企业可基于数据优化用户服务策略；心理健康机构可利用数据识别潜在的求助需求，提供及时干预。此外，数据集还可用于教育培训，帮助学习者掌握情绪分析与预测的技术方法。