新冠疫情社交媒体信息情感分析数据集COVID-19SocialMediaInformationSentimentAnalysisDataset-mkstgnanathilaka
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, 信息抽取, 舆情分析, 疫情信息, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台上的新冠疫情相关文本数据，记录了用户对于疫情事件、新闻报道、政策措施等发表的观点和态度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为疫情爆发初期至中期阶段的社交媒体信息。
地理范围：数据来源于全球范围内的社交媒体用户，涵盖不同国家和地区的疫情相关讨论。
数据维度：数据集包括“Id”（唯一标识符）、“Text”（文本内容）和“Label”（情感标签）等字段。情感标签可能包括“INFORMATIVE”（信息性）和“UNINFORMATIVE”（非信息性），或“sentiment”（情感极性，如正向、负向、中性）。
数据格式：CSV格式，包含Emotions_dataset.csv和INFO_dataset.csv两个文件，便于文本处理和情感分析。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于自然语言处理、情感分析、舆情分析和信息抽取等相关领域的研究。
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：适用于疫情期间社交媒体信息的情感分析研究，例如公众情绪变化、虚假信息传播、不同国家和地区舆情对比等。
行业应用：可以为政府部门、医疗机构、媒体平台等提供数据支持，用于疫情监测、舆情预警、信息发布和政策制定。
决策支持：支持相关机构对疫情发展趋势进行研判，辅助决策，优化公共卫生策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众情感的演变规律，以及不同信息类型对公众情绪的影响，从而帮助用户更好地理解和应对疫情带来的挑战。
