网络欺凌行为预测数据集PredictionofCyberbullyingBehaviorDataset-sanzidasiddike
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，欺凌行为，数据集，机器学习，社会研究，情感分析，网络行为，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自互联网公开渠道的数据，记录了网络环境中可能发生的欺凌行为相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的网络平台，包括社交媒体，论坛和即时通讯工具等。
数据维度：数据集包括用户互动内容，帖子文本，评论，时间戳，用户属性（如年龄，性别），情感标签，欺凌行为分类（如言语攻击，排挤，散布谣言等）。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络平台监控报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络欺凌行为的识别，预测及社会学研究，特别是在机器学习模型训练，情感分析和行为分类等技术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：适用于网络欺凌行为的识别，情感分析及社会影响研究，如网络欺凌的成因分析，传播路径研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，社交媒体平台提供数据支持，特别是在内容审核，用户保护机制优化等方面。
决策支持：支持网络平台的反欺凌策略制定和内容管理优化，帮助制定更有效的用户保护措施。
教育和培训：作为网络安全，社会学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络行为分析与反欺凌策略。
此数据集特别适合用于探索网络欺凌行为的特征与趋势，帮助用户实现网络欺凌的早期识别与干预，为网络环境的净化提供数据支持。
