新冠疫情社交媒体推文情感分析数据集COVID-19SocialMediaTweetSentimentAnalysisDataset-jhumaamin
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，社交媒体，推文分析，情感分析，Twitter数据，文本挖掘，自然语言处理，疫情传播
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户在2020年4月至6月和2021年4月至6月期间，针对新冠疫情（COVID-19）的讨论内容。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2020年4月至6月和2021年4月至6月两个时间段。
地理范围：数据来源于全球Twitter用户，但推文内容可能侧重于特定国家或地区。
数据维度：包括推文ID、创建时间、发布来源、原始文本、语言、点赞数、转发数、作者、话题标签、用户提及、地点、清洗后的推文文本、情感分析复合值、负面情感得分、中性情感得分、正面情感得分以及情感极性标签。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别对应2020年和2021年的推文数据，文件名分别为“Covid-19 Twitter Dataset (Apr-Jun 2020).csv”和“Covid-19 Twitter Dataset (Apr-Jun 2021).csv”，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，已进行清洗和情感分析。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、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：适用于公共卫生、社会学、传播学等领域的研究，如分析疫情期间公众情绪变化、信息传播模式、社交媒体对疫情应对的影响等。
行业应用：可以为医疗健康、市场调研、舆情监测等行业提供数据支持，特别是在疫情相关话题的舆情分析、市场趋势预测、公共卫生政策制定等方面。
决策支持：支持政府部门、医疗机构和企业进行疫情相关的决策，例如优化信息发布策略、改善公众沟通、调整市场营销方案等。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析、情感分析等方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情期间公众情绪的演变规律，以及社交媒体在疫情传播中的作用，帮助用户深入理解疫情对社会的影响，并为相关决策提供数据支持。
