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

    美國一些計算機科學(xué)研究人員表示，此前已開(kāi)始對Twitter用戶(hù)所發(fā)布同流感有關(guān)的信息加以匯總分析，然后據推斷出哪些地區有可能爆發(fā)流感，以便**部門(mén)及醫療機構能夠拿出應對措施。

 

    事實(shí)上，谷歌的這項統計數據被證實(shí)很有效。谷歌的相應數據，同美國疾病控制與預防中心（CDC）等**機構所統計的數據非常接近。在某些情況下，谷歌甚至能夠比CDC提前一周預測出哪些地區將爆發(fā)流感。這種預測的重要意義不言而喻：如果能夠提前預測可能出現的流行疾病，**部門(mén)就能及時(shí)向公眾發(fā)出提醒以及采取其他應對措施。

    由此人們也就提出了另外一個(gè)很有意思的問(wèn)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測流感甚至預測效果更好？今天我們已經(jīng)獲得了相應答案：美國卡內基梅隆大學(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(guò)對相應Twitter信息加以匯總和分析，就能成功推斷哪些地區出現了流感爆發(fā)的初期癥狀。

    李繼偉和卡迪的數據統計及分析方式，其實(shí)與谷歌的統計方法有很多類(lèi)似之處。他們對Twitter數據流加以過(guò)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簽。通過(guò)這種方式，這兩位研究人員就能創(chuàng )建出一幅流感爆發(fā)地區地圖，以顯示相關(guān)流感Twitter信息來(lái)自哪兒，以及這些信息在一定時(shí)間段內的變化情況。

    這兩位研究人員還為流感爆發(fā)創(chuàng )建了一個(gè)動(dòng)態(tài)模式，并提供了一些很有意思的細節內容。在這個(gè)新模式中，流感爆發(fā)可分為四個(gè)階段：尚未爆發(fā)期、感染人員數量增長(cháng)期、感染人群數量穩定期和感染人員數量下降期。

    這種新型方式，還試圖提前預測出流感從一個(gè)地區轉向另一個(gè)地區的趨勢。為測試這種方法的有效性，李繼偉和卡迪共統計了360萬(wàn)條同流感相關(guān)的Twitter信息，涉及用戶(hù)約100萬(wàn)，信息發(fā)布時(shí)間在2008年6月到2010年6月之間。在得出相應分析結果后，他們將分析結果同CDC的相應數據進(jìn)行了對比。李繼偉和卡迪說(shuō)：“我們的研究表明，Twitter的流感信息同CDC提供的流感爆發(fā)數據之間呈高度正相關(guān)性。”

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

    全球每年約10%——15%的人群會(huì )患上流感，受感染人群約5000萬(wàn)人，死亡人數約50萬(wàn)。這可不是個(gè)小數字。如果我們能夠盡早提前預測到流感即將爆發(fā)，無(wú)疑將使全球公眾都將受益：**和醫療機構提前拿出應對措施，就能挽救大量生命。