新冠疫情社交媒体情感分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-elmirasalari
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，情感分析，社交媒体，推特，文本分类，自然语言处理，舆情分析，机器学习
数据概述：
该数据集包含来自推特（Twitter）平台的推文数据，记录了与新冠疫情（COVID-19）相关的内容及其情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但推测与新冠疫情爆发及发展时期相关。
地理范围：数据来源为推特平台，覆盖范围广泛，反映全球用户对疫情的观点。
数据维度：数据集包含推文文本（tweet）和情感标签（label）两个核心字段。情感标签可能包括积极（positive）、消极（negative）和中性（neutral）等类别，用于表示推文的情感倾向。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如COVIDSenti-A.csv、COVIDSenti-B.csv和COVIDSenti-C.csv等，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于推特公开信息，可能经过数据清洗和标注，以支持情感分析任务。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情监测等研究和应用。
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：适用于疫情期间社交媒体情感演变、公众情绪分析等研究，以及自然语言处理（NLP）相关领域的学术研究。
行业应用：可应用于舆情监测、公共卫生、市场调研等领域，帮助企业和政府了解公众对疫情的态度和看法。
决策支持：支持政府和机构进行疫情相关的决策，如制定公共卫生政策、优化信息传播策略等。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践情感分析任务。
此数据集特别适合用于探索疫情期间社交媒体上情感的演变规律，并可以用于构建情感分析模型，从而实现对公众情绪的量化分析。
