推特用户自杀倾向数据集SuicideTweetDataset-duybuingoc
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，推特，自杀倾向，文本分析，自然语言处理，情感分析，机器学习，心理健康
数据概述： 该数据集包含了从推特（Twitter）上收集的用户推文数据，旨在用于研究和分析用户自杀倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度不详，但通常涵盖一段时间内的推文。
地理范围：数据来源于推特，覆盖全球范围内的用户，但具体地理分布取决于推文发布用户的地区。
数据维度：数据集包括推文文本、用户ID、发布时间、情感标签（如积极、消极、中性，或更细化的情绪分类）、自杀倾向标签（如有自杀意图、无自杀意图）等。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于推特公开数据，并通过特定方法收集和标注，用于识别用户自杀倾向。已进行文本清洗、去重和标注等处理。
该数据集适合用于自然语言处理、文本挖掘、情感分析、机器学习等领域的研究，特别是在社交媒体上的自杀风险评估、心理健康监测等方面具有重要价值。
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：适用于心理健康研究、情感分析、自杀风险预测等学术研究，如识别高风险用户、分析自杀相关的语言模式等。
行业应用：可以为社交媒体平台、心理健康机构等提供数据支持，特别是在用户行为监测、危机干预等方面。
决策支持：支持社交媒体平台的风险管理和用户保护，帮助平台识别潜在的自杀风险并采取干预措施。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、心理学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析和自杀风险评估技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的自杀倾向，帮助用户实现识别高风险用户、提高危机干预效率等目标，为心理健康和社会安全提供数据支持。
