新冠疫情期间社交媒体情绪分析数据集COVID-19PandemicTwitterSentimentAnalysisDataset-osamam0
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，情绪分析，数据集，公共卫生，机器学习，自然语言处理，舆情分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自Twitter平台的数据，记录了在新冠疫情期间用户发布的推文及其对应的情绪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年，覆盖了疫情的不同阶段。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的Twitter用户，特别是疫情严重地区和主要国家的用户。
数据维度：数据集包括推文文本内容，发布时间，用户信息，地理位置（部分），情绪标签（如正面，负面，中性）以及关键词等变量。还包括部分推文的转发，点赞和评论数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，包含多列，便于进行文本分析，情感分析和数据挖掘。
来源信息：数据来源于Twitter API的公开数据，并已进行标准化和清洗，去除了垃圾信息和重复数据。
该数据集适合用于社交媒体分析，公共卫生研究，情感计算及机器学习等领域，特别是在舆情监测，情绪分析及疫情传播研究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：适用于公共卫生，社会学，心理学等领域的学术研究，如疫情对公众情绪的影响，舆情传播规律等。
行业应用：可以为政府，医疗机构，媒体等行业提供数据支持，特别是在舆情监测，公共政策制定，危机管理等方面。
决策支持：支持公共卫生决策和舆情管理，帮助相关机构及时了解公众情绪和需求，制定有效的应对策略。
教育和培训：作为数据科学，自然语言处理及公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析，情感计算及舆情监测技术。
此数据集特别适合用于探索疫情背景下社交媒体上情绪变化的规律与趋势，帮助用户实现舆情监测，情绪分析和公共卫生决策优化，为疫情防控和社会管理提供数据支持。
