网络欺凌大规模数据集Cyber-bullyingLargeDataset-saniyatlamim007
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌，社交媒体，数据集，情感分析，自然语言处理，机器学习，网络安全，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自社交媒体平台的大规模网络欺凌相关数据，记录了网络环境中涉及欺凌行为的内容样本。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从近年到当前，具体年份未明确标注。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的社交媒体平台，包括多种语言和文化的语境。
数据维度：数据集包括文本内容、标签（如是否涉及网络欺凌）、用户信息（如用户ID、发布时间等）、情感倾向等变量。部分数据可能还包含用户互动数据（如点赞、评论等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台数据集，已进行标准化和清洗，确保数据质量和一致性。
该数据集适合用于网络欺凌研究、情感分析、自然语言处理及机器学习等领域，特别是在网络内容监测、情感识别及反欺凌策略制定中具有重要应用价值。
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：适用于网络欺凌行为的识别与分类、社交媒体内容情感分析等学术研究，如网络欺凌的传播机制、情感表达模式等。
行业应用：可以为社交媒体平台、网络安全公司提供数据支持，特别是在内容审核、用户行为监测及反欺凌策略制定方面。
决策支持：支持网络环境的安全管理，帮助平台制定更有效的反欺凌政策和措施。
教育和培训：作为网络安全、数据挖掘及自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络欺凌现象及相关技术方法。
此数据集特别适合用于探索网络欺凌行为的特征与趋势，帮助用户实现网络内容的自动监测和分类，提升网络环境的安全性和友好性。
