新冠疫情社交媒体情感分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-mlcovidresearch
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, 文本数据, 情感分类, 自然语言处理, 情绪识别, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台关于新冠疫情相关的推文数据，记录了用户对疫情的观点和情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为新冠疫情爆发期间的推文数据。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球范围内的社交媒体用户发布的内容。
数据维度：包括推文的“tweet_id”（推文ID）、“full_text”（推文内容）、“valence_intensity”（情感强度值）和“sentiment”（情感标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为finalsentimentdata.csv，方便进行文本分析和情感建模。
来源信息：数据集来源于社交媒体公开数据，已进行文本清洗和情感标注。
该数据集适合用于新冠疫情相关的舆情分析、情感趋势研究以及自然语言处理模型的训练与评估。
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：适用于社会科学、传播学、公共卫生等领域的学术研究，如疫情期间公众情绪变化、社交媒体信息传播规律等。
行业应用：可以为政府部门、医疗机构、媒体机构等提供数据支持，特别是在舆情监测、风险评估、政策制定等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，帮助了解公众对疫情的看法，优化信息传播策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、社会计算等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情期间社交媒体上的情感变化规律，帮助用户实现对公众情绪的深入理解，并支持相关决策的制定与优化。
