新冠疫情推特文本分析数据集COVID-19TweetsTextAnalysisDataset-bhargavreddy2929
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 社交媒体, 推特, 文本分析, 舆情分析, 情感分析, 数据挖掘, 疫情传播
数据概述：
该数据集包含来自Twitter（推特）的公开推文数据，记录了与新冠疫情（COVID-19）相关的文本内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年4月7日。
地理范围：推文内容可能涉及全球范围内的疫情相关信息，具体地理位置信息依赖于推文内容和用户位置信息。
数据维度：数据集包括多项字段，如“tweet”（推文内容）、“user_id”（用户ID）、“time”（发布时间）、“likes”（点赞数）、“retweets”（转发数）、“followers”（关注者数量）、“followee”（被关注者数量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为tweets.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步结构化处理，便于进一步分析。
数据来源于推特平台，通过数据抓取或API获取，并已进行字段提取和基本的数据清洗。该数据集适合用于疫情期间的舆情分析、情感分析、事件追踪等研究。
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，如疫情期间的信息传播模式、公众情绪分析、虚假信息识别等。
行业应用：可以为政府部门、医疗机构、媒体机构等提供数据支持，用于监测疫情发展、评估公众反应、辅助决策制定等。
决策支持：支持疫情相关的政策制定和公共卫生策略优化，帮助相关机构更好地了解和应对疫情。
教育和培训：作为社会科学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析和疫情相关的社会现象。
此数据集特别适合用于探索疫情期间社交媒体上的信息传播规律、公众情绪变化趋势，以及相关话题的演变，帮助用户实现对疫情的深入理解和有效应对。
