早在2008年，谷歌（微博）曾推出了其著名的流感趨勢網(wǎng)站。該網(wǎng)站假定的前提是：如果用戶患上了流感，則他們會搜索更多同流感相關(guān)的信息。如此一來，如果對任何一個國家或地區(qū)有關(guān)流感的搜索量進(jìn)行統(tǒng)計，就能較好推斷出某個國家或地區(qū)是否正爆發(fā)流感。

    美國一些計算機(jī)科學(xué)研究人員表示，此前已開始對Twitter用戶所發(fā)布同流感有關(guān)的信息加以匯總分析，然后據(jù)推斷出哪些地區(qū)有可能爆發(fā)流感，以便**部門及醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠拿出應(yīng)對措施。

 

    事實上，谷歌的這項統(tǒng)計數(shù)據(jù)被證實很有效。谷歌的相應(yīng)數(shù)據(jù)，同美國疾病控制與預(yù)防中心（CDC）等**機(jī)構(gòu)所統(tǒng)計的數(shù)據(jù)非常接近。在某些情況下，谷歌甚至能夠比CDC提前一周預(yù)測出哪些地區(qū)將爆發(fā)流感。這種預(yù)測的重要意義不言而喻：如果能夠提前預(yù)測可能出現(xiàn)的流行疾病，**部門就能及時向公眾發(fā)出提醒以及采取其他應(yīng)對措施。

    由此人們也就提出了另外一個很有意思的問題：其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)尤其是社交媒體，是否也能像谷歌搜索那樣預(yù)測流感甚至預(yù)測效果更好？今天我們已經(jīng)獲得了相應(yīng)答案：美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研究人員李繼偉（音譯：Jiwei Li）以及康奈爾大學(xué)研究人員克萊爾·卡迪（Claire Cardie）通過對相應(yīng)Twitter信息加以匯總和分析，就能成功推斷哪些地區(qū)出現(xiàn)了流感爆發(fā)的初期癥狀。

    李繼偉和卡迪的數(shù)據(jù)統(tǒng)計及分析方式，其實與谷歌的統(tǒng)計方法有很多類似之處。他們對Twitter數(shù)據(jù)流加以過濾，只留下與流感相關(guān)的信息，并為這些信息加上地理位置標(biāo)簽。通過這種方式，這兩位研究人員就能創(chuàng)建出一幅流感爆發(fā)地區(qū)地圖，以顯示相關(guān)流感Twitter信息來自哪兒，以及這些信息在一定時間段內(nèi)的變化情況。

    這兩位研究人員還為流感爆發(fā)創(chuàng)建了一個動態(tài)模式，并提供了一些很有意思的細(xì)節(jié)內(nèi)容。在這個新模式中，流感爆發(fā)可分為四個階段：尚未爆發(fā)期、感染人員數(shù)量增長期、感染人群數(shù)量穩(wěn)定期和感染人員數(shù)量下降期。

    這種新型方式，還試圖提前預(yù)測出流感從一個地區(qū)轉(zhuǎn)向另一個地區(qū)的趨勢。為測試這種方法的有效性，李繼偉和卡迪共統(tǒng)計了360萬條同流感相關(guān)的Twitter信息，涉及用戶約100萬，信息發(fā)布時間在2008年6月到2010年6月之間。在得出相應(yīng)分析結(jié)果后，他們將分析結(jié)果同CDC的相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比。李繼偉和卡迪說：“我們的研究表明，Twitter的流感信息同CDC提供的流感爆發(fā)數(shù)據(jù)之間呈高度正相關(guān)性。”

    由此看來，李繼偉和卡迪的上述最新研究方式，無疑為公眾應(yīng)對流感提供了另一條有效工具，它能夠使我們提前預(yù)測到某個地區(qū)流感即將到來。如果將這些預(yù)測同谷歌流感趨勢、CDC的相應(yīng)預(yù)測進(jìn)行對比，無疑也將是件很有意思的事情。

    全球每年約10%——15%的人群會患上流感，受感染人群約5000萬人，死亡人數(shù)約50萬。這可不是個小數(shù)字。如果我們能夠盡早提前預(yù)測到流感即將爆發(fā)，無疑將使全球公眾都將受益：**和醫(yī)療機(jī)構(gòu)提前拿出應(yīng)對措施，就能挽救大量生命。