新冠肺炎相关推特数据集COVID-19RelatedTwitterDataset-wzyang
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，疫情传播，文本分析，公共卫生，机器学习，情感分析，数据挖掘，流行病学
数据概述：该数据集包含来自推特平台与新冠肺炎（COVID-19）相关的公开帖子数据，记录了用户在疫情期间的讨论，信息和情绪表达。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初到2022年，覆盖疫情爆发及多阶段发展过程。
地理范围：数据覆盖全球范围，但以北美，欧洲和亚洲等疫情严重地区的推文为主。
数据维度：数据集包括推文文本内容，发布时间，用户信息（如用户名，粉丝数），地理位置（部分），转发数，点赞数等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于文本分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于推特API公开接口，已进行清洗和匿名化处理，去除敏感信息。
该数据集适合用于社交媒体传播研究，公共卫生监测，情感分析及机器学习模型训练等领域，特别是在疫情信息传播，公众情绪追踪和谣言检测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：适用于疫情传播动态，公众情绪变化，谣言扩散规律等研究，如疫情信息传播路径分析，公众恐慌情绪监测等。
行业应用：可以为公共卫生机构，媒体和政府提供数据支持，特别是在疫情监测，舆情分析和政策制定方面。
决策支持：支持疫情应急响应，公众沟通策略优化及公共卫生干预措施评估。
教育和培训：作为数据科学，社会科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析，情感计算及公共卫生研究方法。
此数据集特别适合用于探索新冠肺炎期间的社交媒体信息传播与公众反应模式，帮助用户实现疫情监测，舆情管理和公共卫生决策支持目标。
