印度新冠疫情推特情感分析数据集COVIDIndiaTweetsSentimentAnalysis-kagglelz
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, 推特数据, 疫情传播, 文本挖掘, 印度, 疫情应对
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的关于印度新冠疫情的推文数据，记录了用户在社交媒体上对疫情的观点和情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间集中在2021年4月27日。
地理范围：数据主要关注印度地区，推文内容与印度疫情相关。
数据维度：数据集包括推文的发布时间（created_at）、用户ID（user_id）、用户名（username）、用户全名（name）、发布地点（place）、推文内容（tweet）、推文语言（language）、回复数量（replies_count）、话题标签（hashtags）和情感倾向（sentiment）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为COVID India .csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台，通过数据抓取与标注获得，情感倾向字段可能通过自然语言处理技术自动生成。
该数据集适合用于疫情期间社交媒体信息传播分析、情感分析、舆情监测等研究，以及相关的数据建模和机器学习应用。
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：适用于社会学、传播学、公共卫生等领域的研究，例如研究社交媒体信息传播对疫情认知的影响、分析公众对疫情的情感反应等。
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，用于疫情监测、舆情预警、政策制定、媒体内容分析等。
决策支持：支持疫情相关决策制定，如疫情应对策略调整、公众沟通策略优化等。
教育和培训：作为社会科学、数据科学等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解社交媒体数据在疫情研究中的应用。
此数据集特别适合用于探索印度新冠疫情期间社交媒体上的公众观点与情感变化，从而深入了解疫情对社会的影响，并为疫情应对提供数据支持。
