加拿大社交舆情
加拿大社交舆情以国际主要社交媒体推特，脸书等平台推文内容为基础，聚焦加拿大的突发事件和热点话题，解析加拿大社会个人层面的观点态度和情绪表达，追踪不同时段的加拿大舆情信息、加拿大舆论走向、加拿大代表性发言和加拿大意见领袖，深入挖掘加拿大民情和民意，提供多场景下的关于加拿大观点挖掘与危机预警。
本文以StandWithUkraine的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2023年02月13日 至 2023年02月19日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以ClimateIntegrity的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2023年02月13日 至 2023年02月19日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以残奥会的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2022年03月08日 至 2022年03月14日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以Taiwan war（样本数据）的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2021年11月18日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以奥密克戎的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2021年11月23日 至 2021年12月02日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以Ohio的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2023年02月13日 至 2023年02月19日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以世乒赛的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2021年11月16日 至 2021年11月25日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以冬奥会（样本数据）的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2021年11月18日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以南海的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2021年11月26日 至 2021年11月29日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
本文以Beijing2022的舆情特征为研究目标，利用爬虫技术实时抓取Twitter平台2022年03月08日 至 2022年03月14日的相关推文，并采用自然语言处理技术进行文本挖掘,分析数据得到推特数据的类型构成、话题热度的地理分布、文本语料的语言种类、意见领袖的基本特征、主题词汇的创意展示、爆款推文的具体内容。
