新冠疫情社交媒体推文情感分析数据集COVID-19SocialMediaTweetSentimentAnalysis-subodhuniyal
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, 文本分类, 疫情传播, 数据挖掘, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台（推特）的推文数据，记录了关于新冠疫情的讨论内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为疫情期间的推文快照集合。
地理范围：推文内容可能涵盖全球范围，反映了不同地区民众对疫情的观点和态度。
数据维度：数据集包含两个关键字段：“tweet”（推文文本）和“label”（情感标签，可能包括积极、消极、中性等）。
数据格式：CSV 格式，文件名为 dataset-b-test.csv 和 dataset-b-train.csv，便于文本分析和情感分类任务。
来源信息：数据来源于推特公开数据，已进行预处理和情感标注。
该数据集适合用于文本情感分析、疫情舆情分析、社交媒体数据挖掘等研究。
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：适用于情感分析、自然语言处理、社会科学等领域的研究，如疫情期间公众情绪变化分析、虚假信息识别等。
行业应用：为公共卫生部门、媒体机构等提供数据支持，用于监测疫情相关舆情、评估公众对政府措施的反应等。
决策支持：支持疫情期间的政策制定和传播策略优化，帮助决策者更好地了解公众观点。
教育和培训：作为情感分析、文本挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索公众对疫情的看法，并分析不同情感倾向与疫情发展之间的关系，有助于理解疫情对社会的影响。
