新冠疫情社交媒体情绪分析数据集COVID-19SocialMediaSentimentAnalysis-emodiary
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 社交媒体, 情感分析, 文本挖掘, 疫情传播, 自然语言处理, 舆情监测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户在新冠疫情期间发布的推文，并标注了对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年3月，反映了疫情爆发初期社交媒体上的讨论情况。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的社交媒体用户，推文内容涉及疫情相关话题。
数据维度：数据集包括“User”（用户标识）、“Screen”（屏幕标识）、“Location”（用户所在地）、“TweetAt”（推文发布时间）、“OriginalTweet”（推文原文）和“Sentiment”（情感极性）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Corona_NLP_test.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体公开信息，并经过了情感标注处理。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测和疫情传播分析等研究。
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变化、疫情信息传播规律等。
行业应用：可以为媒体、政府部门和公共卫生机构提供数据支持，用于监测疫情期间的舆情动态，辅助决策。
决策支持：支持疫情相关的政策制定和公共卫生策略的优化，帮助提升公众健康安全。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员学习情感分析技术，了解疫情期间的社会情绪。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的疫情相关讨论与用户情感之间的关系，帮助用户了解疫情对社会情绪的影响，并为相关决策提供数据支持。
