- A+
2008年年初，谷歌推出了“谷歌流感趋势”（Google Flu Trends，GFT，网址https：//www.google.org/flutrends），这个工具根据谷歌搜索数据的汇总，近乎实时地对全球当前的流感疫情进行估测。当时，“大数据”的概念尚未普及，数据预测技术还处于萌芽期，GFT并未引起广泛关注。2009年，谷歌使用GFT不仅成功预测到H 1N 1在全美范围的传播，而且对病毒爆发时间和地点判断极其准确，媒体纷纷报道了这次令人称奇的预测，GFT引起了全世界的关注。与习惯性滞后的官方数据相比，谷歌成为一个更有效、更及时的预测指标。
其实，谷歌的工程师们很早就发现：在流感季节，与流感有关的搜索量会明显增多；到了过敏季节，与过敏有关的搜索量会显著上升；而到了夏季，与晒伤有关的搜索量又会大幅增加。我们知道，没有任何患病症状的人是不会去搜索疾病相关的关键词的，因此，疾病相关的关键词搜索量很可能有助于了解疾病的传播和分布情况。2009年2月的Nature杂志刊发了一篇题为Detecting inf luenza epidem ics using search engine query data的论文，文中介绍了GFT的原理。谷歌以相关性为衡量指标，找到了45个与流感就诊密切相关的搜索关键词，然后以这45个关键词的搜索量为参考值，估算流感症状的就诊比例。
图1-1是预测结果与实际数据的对比图，超前两周的曲线表示预测结果随时间的变化，滞后两周的曲线表示实际就诊比例随时间的变化，两条曲线一直十分接近，说明预测得非常准确。
图1-1 GFT的预测结果与实际数据的对比
然而，GFT在受到世界瞩目之后，却遭遇了尴尬的“见光死”。2013年1月，季节性流感再次在美国爆发，这一次GFT遭遇了“滑铁卢”，它预测的就诊数据比实际数据高出两倍之多。媒体报道了GFT的错误预测，并且指出，在2013年之前的很长一段时间内，GFT都高估了流感疫情。从2011年8月—2013年9月的108周中，GFT高估流感疫情长达100周。这些错误不是随机分布的，说明GFT的确出现了错误。
从精准的预测，到巨大的错误，GFT的大起大落令人唏嘘。但不可否认的是，GFT是一次伟大的尝试，是数据预测技术的一次零的突破，从此数据预测渐渐成为科技领域的热门课题。
