新冠疫情社交媒体情绪分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-midecreative
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，社交媒体，情绪分析，文本情感，自然语言处理，舆情监测，疫情影响，Twitter
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的公开数据，记录了关于新冠疫情（COVID-19）的推文内容及对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年3月2日，为特定时间点的快照数据。
地理范围：推文来源地包含纽约、西雅图等城市，以及未标注位置的推文，体现了全球范围内的疫情讨论。
数据维度：数据集包括用户ID、屏幕名称、用户位置、推文发布时间、原始推文内容和情感标签。情感标签可能包括积极、消极、中性或极度情绪化的分类。
数据格式：CSV格式，文件名为Corona_NLP_test.csv，便于进行文本处理和情感分析。
来源信息：数据来源于Twitter平台，经过了情感标注。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测和疫情相关的社会学研究。
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、公共卫生等领域的研究，例如分析疫情期间公众情绪的变化、社交媒体信息传播模式等。
行业应用：可以为媒体、政府机构、市场研究机构等提供数据支持，用于舆情监测、风险预警、政策制定等。
决策支持：支持政府和企业了解公众对疫情的态度，从而制定更有效的应对策略。
教育和培训：可作为自然语言处理、情感分析、数据挖掘等课程的教学案例，帮助学生理解文本分析和社交媒体分析。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众情绪的演变规律，评估社交媒体在疫情中的作用，并为相关决策提供数据支持。
