新冠疫情相关推特数据集ExtendedCOVIDTwitterDatasets-mdabrarjahin
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，新冠疫情，数据集，文本分析，情感分析，机器学习，公共卫生，舆情监测
数据概述： 该数据集包含来自Twitter平台与新冠疫情相关的推文数据，记录了全球范围内用户对疫情的反应和讨论。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年初到2022年末。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括不同语言和文化的用户群体。
数据维度：数据集包括推文内容、发布时间、用户信息（如用户名、粉丝数）、地理位置、转发数、点赞数等。部分数据还包含情感标签或话题分类。
数据格式：数据提供为CSV或JSON格式，便于文本分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于Twitter API或相关学术研究项目，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于社交媒体分析、公共卫生研究、情感分析及机器学习模型训练等领域，特别是在舆情监测、疫情传播分析及用户行为研究中具有重要应用价值。
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：适用于疫情舆情分析、社交媒体传播机制、用户行为模式研究等，如疫情相关话题的传播速度、公众情绪变化等。
行业应用：可以为公共卫生部门、媒体机构提供数据支持，特别是在疫情监测、政策宣传效果评估等方面。
决策支持：支持疫情相关的舆情管理和应急响应，帮助制定更有效的公共卫生策略。
教育和培训：作为社交媒体分析、数据科学及公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解舆情监测和文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体在疫情中的角色和影响，帮助用户实现舆情分析、情感识别及传播规律研究，为公共卫生决策和舆情管理提供数据支持。
