印度社交媒体情感分析推特数据集2022
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体分析,推特数据,情感分析,公众意见,社会议题,政治,消费者产品,社会问题,梅西,FIFA世界杯,删除Facebook,Me Too,Black Lives Matter,Never Again,BarCamp
数据概述：
本数据集收录了通过Twitter API抓取的推特数据，时间范围为2022年，聚焦于七个特定的热门主题。数据集包括推特用户名、推文内容、推文时间与日期以及相关元数据（如标签和提及）。通过自然语言处理或情感分析技术，对每条推文的情感倾向进行了分类，包括正面、负面和中性。本数据集的生成基于特定的预训练情感分析模型，情感得分反映了每条推文的整体情感态度。
数据用途概述：
该数据集适用于情感趋势分析、自然语言处理、机器学习应用等多种场景。研究者和分析师可以利用此数据集进行社会和政治议题的情感趋势研究、地理分布分析和主题建模，以识别推特上讨论这些主题时的公众意见和态度变化。此外，数据集对于探索特定议题（如梅西、FIFA世界杯、删除Facebook、Me Too、Black Lives Matter、Never Again、BarCamp）的公众舆论具有重要价值。
举例：
该数据集包含多个具体示例，例如，通过分析带有Messi标签的推文，研究者可以了解球迷和追随者对梅西职业生涯表现、成就和新闻的情感反应；通过分析带有FIFAWorldCup标签的推文，可以探讨世界杯期间的新闻、比分和分析；通过分析带有DeleteFacebook标签的推文，可以追踪人们对Facebook数据隐私、政治广告等争议问题的态度变化；通过分析带有MeToo标签的推文，可以理解人们对Me Too运动的支持、分享个人经历和讨论相关事件的态度；通过分析带有BlackLivesMatter标签的推文，可以探讨人们对Black Lives Matter运动的支持、分享新闻和讨论相关问题的态度；通过分析带有NeverAgain标签的推文，可以了解人们对Never Again运动中枪支控制和其他防止校园枪击案和其他枪支暴力措施的支持态度；通过分析带有BarCamp标签的推文，可以讨论即将举行的BarCamp活动、分享过去活动的见解或学习和表达对BarCamp社区的支持。
