谷歌搜索可能有助于挖掘新冠病毒“隐蔽”的传播途径

　　据外媒 CNET 报道，由于检测和数据有限，新型冠状病毒利用的传播途径仍然相对隐蔽，难以追踪。现在，研究人员正在挖掘谷歌搜索数据，以深入了解新冠病毒的传播和它所导致的呼吸道疾病 COVID-19，以及它的症状和其他影响。

　　一位数据科学家表示，他发现了隐藏在无数搜索查询中的一种新症状的证据，而另一个团队正在研究能够揭示群体传播的真实程度的模型。

　　来自微软、哈佛医学院、英国公共卫生局和伦敦大学学院的研究人员希望利用机器学习和谷歌搜索数据来追踪 COVID-19 的传播情况。

　　"我认为这是一个较长期的项目，至少在第一波，也是最后一波大流行病结束之前，我认为这是一个长期的项目，会一直持续下去。"该项目的负责人、来自伦敦大学学院的 Vasileios Lampos 表示。

　　Lampos 表示，该项目还在进行中--GitHub 上定期更新工作报告--还需要更多的数据来验证团队的观察结果，但希望通过分析搜索数据的机器学习模型可以预测 COVID-19 在特定国家或其他人群中的流行率。其基本概念是，当 COVID-19 在某一人群中发生社区传播时，感染者就会开始通过谷歌搜索他们所看到的症状。当然，没有感染该病毒的人也可能通过新闻报道听到症状后会进行搜索，所以 Lampos 及其同事们正在开发的模型旨在控制这一点和其他复杂因素。

　　此前的研究表明，流感相关的谷歌搜索跟踪了美国流感的实际感染率。Lampos 的项目建立在类似的努力的基础上，以估计流感类疾病的存在。

　　虽然搜索数据或许可以作为一种不完美但仍有帮助的替代物，代替无处不在的检测来追踪病毒，但它也可以帮助我们了解更多关于病毒的信息，以及它是如何影响我们的。

　　经济学家和数据科学家 Seth Stephens-Davidowitz 在《纽约时报》上报道了他自己的临时研究结果，其中似乎在谷歌搜索中发现了一种新的 COVID-19 症状出现在确诊率较高的人群中。

　　"在过去的一周里，'我的眼睛很痛'的搜索量在纽约、新泽西州、康涅狄格州、路易斯安那州和密歇根州最高，"他写道。事实上，美国眼科学会现在正在建议眼科医生，"报告显示，该病毒可引起轻度滤泡性结膜炎。"

　　在官方统计失业等事情之前，搜索数据还可以提供其他有价值的趋势信息。金融巨头瑞银集团已经在美国各州和全美范围内对谷歌搜索关注失业率的情况进行了跟踪。

　　通过搜索来追踪病毒还不是一门完美的科学，但在这一点上，公共卫生领域的领导者们正渴望得到任何他们能得到的数据。Lampos 说，他的团队每周都会把他们所掌握的信息发送给英国公共卫生局。