2020年8月，由山东理工大学计算机科学与技术学院张一康等人组成的暑期社会实践团进行疫情社会调研。
受疫情影响，实践团采取线上通过python爬虫方式获取疫情数据方式。八月一日至八月十四日获取了全国与全球疫情相关数据。
获取数据后实践团成员对其进行了数据处理，并通过词云直观地展示出疫情的严重性。“词云”这个概念由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登（Rich Gordon）于近日提出。戈登做过编辑、记者，曾担任迈阿密先驱报（Miami Herald）新媒体版的主任。他一直很关注网络内容发布的最新形式——即那些只有互联网可以采用而报纸、广播、电视等其它媒体都望尘莫及的传播方式。通常，这些最新的、最适合网络的传播方式，也是最好的传播方式。 因此，“词云”就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。
通过对中国疫情词云以及国际疫情词云观察，可以直观地看到国内湖北字体最大（累计确诊最多）、国际美国累计确诊最多。
此外，实践团成员对数据进行处理，利用Python与html，做出山东疫情地图与中国疫情地图。
不仅如此，实践团成员还生成了html格式文件，并加入鼠标事件，及鼠标移动到相应区域就可以显示疫情数据，疫情地图更为直观地反应此次疫情的严重程度。
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