1. “大数据”涉及的数据集规模巨大，超出了常规软件工具的处理能力，其核心在于通过数据分析进行预测，为人类社会带来前所未有的可量化维度。
2. 以2009年的甲型H1N1流感为例，这种新病毒迅速在全球蔓延。公共卫生机构担心会出现类似1918年西班牙流感的大流行，当时这场流感造成了5亿人的感染和数千万人的死亡。面对这种情况，公共卫生专家只能尽力减缓病毒传播速度，而这需要及时了解病毒的分布情况。
3. 在美国，疾病控制与预防中心（CDC）要求医生在发现流感病例时上报，但由于病人通常会在病情严重时才寻求医疗帮助，且信息反馈存在延迟，这些措施往往无法及时响应疫情。
4. 谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇论文，提出了一种基于网络搜索数据预测流感传播的方法。他们发现，特定的搜索词与流感传播有时间空间上的相关性，这为公共卫生机构提供了新的视角。
5. 谷歌利用其庞大的数据资源，分析了与美国疾控中心数据相关的5000万条搜索词条，发现了一组与流感传播密切相关的检索词。通过建立数学模型，这些词条的使用频率与流感病例的时空分布之间的相关性高达97%。
6. 当2009年甲型H1N1流感爆发时，谷歌的预测系统比传统的官方数据更加及时和有效，为公共卫生机构提供了宝贵的时间和信息优势。
7. 这一技术不需要依赖传统的医疗资源，如口腔试纸或医生报告，而是建立在大数据分析的基础之上。这种能力为现代社会提供了前所未有的机遇，通过分析海量数据，可以获得有价值的产品和服务，以及深刻的洞察力。
8. 基于这样的技术理念和数据储备，未来在面对流感等疾病爆发时，世界将拥有更有效的预测工具，以预防疾病的传播。（来源：《大数据时代》作者: [美] 维克托•迈尔•舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）著 浙江人民出版社）
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