职业网球运动员社交媒体使用与比赛表现关联分析数据集-2012-2018-appliedresearcher
数据来源：互联网公开数据
标签：网球,运动员,社交媒体,Twitter,比赛表现,情感分析,数据分析,体育,ATP,WTA
数据概述：
本数据集旨在研究职业网球运动员社交媒体使用情况与其比赛表现之间的关系。数据涵盖了2012年至2018年间31位ATP/WTA（男子职业网球协会/女子职业网球协会）运动员的Twitter推文和比赛数据，并进行了关联分析。主要包括以下几个部分：
- 运动员Twitter数据：收集了31位运动员总计124,341条Twitter推文。
- 比赛数据：收集了31位运动员在2012年至2018年间的比赛数据，包括比赛统计信息。
- Twitter使用分析：整合了比赛前特定时间段（例如，比赛前36小时）的推文数量，以及对应的比赛数据。
- 运动员情绪分析：对运动员的推文进行了情感分析，使用VADER词典计算了每条推文的平均极性得分，以此评估运动员在比赛前的情绪状态。
- 比赛表现变量：在“Twitter使用分析”和“运动员情绪”数据集中，加入了如一发失误率等比赛表现变量。
数据来源于多个开源数据仓库，包括Jeff Sackmann提供的ATP和WTA比赛数据，tennis-data.co.uk提供的ATP和WTA比赛数据，以及wettpoint.tennis.com提供的ATP和WTA比赛开始时间。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究场景，主要用于分析社交媒体使用对运动员比赛表现的影响。具体应用包括：
- 研究运动员在社交媒体上的活跃程度与其比赛成绩之间的关系。
- 分析运动员比赛前的情绪状态（通过情感分析）对其比赛表现的影响。
- 探讨社交媒体内容（例如，推文内容）与比赛结果之间的关联。
- 为运动员、教练和体育管理人员提供数据支持，以优化运动员的社交媒体使用策略。
- 用于体育心理学、行为经济学等领域的研究。
