印度尼西亚大选候选人推文情感分析数据集_Indonesia_Election_Candidate_Tweet_Sentiment_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情感分析, 文本挖掘, 推文数据, 选举, 政治, 自然语言处理, 印度尼西亚
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了关于印度尼西亚大选候选人的相关推文，并带有情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年1月4日，反映了特定时间点的社交媒体讨论情况。
地理范围：数据主要来源于印度尼西亚，推文内容可能涉及印度尼西亚的政治和社会话题。
数据维度：数据集包括多个字段，如“created_at”（创建时间）、“username”（用户名）、“tcode”（推文类型）、“num_retweets”（转发数）、“type”（推文类型）、“frn_cnt”（好友数）、“flw_cnt”（关注者数）、“sts_cnt”（状态数）、“loc”（用户位置）、“lst_cnt”（列表数）、“content”（推文内容）、“lang”（语言）、“processed_tweets”（处理后的推文内容）和“label”（情感标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为labelled.csv，方便数据分析和处理。数据已进行预处理，包括推文内容清洗和情感标签标注。
该数据集适用于情感分析、文本分类、舆情监测等研究，以及自然语言处理和机器学习模型的构建。
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、政治学、传播学等领域的研究，用于分析公众对候选人的看法、情绪和态度。
行业应用：为市场调研、舆情分析、公关传播等行业提供数据支持，尤其适用于监测和分析社交媒体上的选举相关讨论。
决策支持：支持政治竞选活动中的策略制定，帮助了解选民的关注点和情感倾向。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析和数据科学课程的实训素材，用于训练学生分析社交媒体数据、构建情感分类模型。
此数据集特别适合用于探索印度尼西亚大选期间的社交媒体舆情，帮助用户了解公众对候选人的态度、识别关键话题和趋势，从而优化决策和策略。
