（在 2009 年出现的）甲型 H1N1 流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。

谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过 30 亿条的搜索指令， 如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。

谷歌公司为了测试这些检索词条，总共处理了 4.5 亿个不同的数字模型。在将得出的预测与 2007 年、2008 年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的软件发现了 45 条检索词条的组合，一旦将它们用于一个数学模型，他们的预测与官方数据的相关性高达 97%。

来源：《大数据时代》

题图来自 Businessweek