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为什无论Facebook、谷歌，还是IBM都在说大数据具有改变时间的力量，大数据来自移动设备、Web研究、公民科学项目或者传感器。无论是线上销售趋势，还是癌症研究，史上从来没有如此多的数据，覆盖如此广泛的领域，但是有科学家警告说，有关数据，大并一定最好。

　　当数据来自不同的来源，往往会忽略背景，从而导致有问题的结论。其中，谷歌在2008年所发布的谷歌流感趋势分析( GFT )在近来流感水平测量中就遭遇很多困难，其研究小组在日前科学杂志政策论坛中表示，他们缺乏大数据工具缺乏，而它将极具潜力。

基于互联网海量数据分析Google流感趋势图

　　基于谷歌搜索，谷歌设计了流感数据聚合对全球范围内流感相关活动进行检索匹配，从而对流感病例进行实时监控。尽管取得了一些成功，GFT还是高估过去两年内美国流感病例的峰值。根据休斯敦大学、东北大学的和哈佛大学的研究人员研究显示，在2012-2013季度感冒流行，以及2011-2012年流感实际水平，GFT都高估了，高估超过50%。此外，从2011年8月至2013年9月， GFT过高预测流感持续度超过100～108周。

　　2013年2月号Natrue(大自然)杂志文章报道披露，与美国疾病控制和预防中心(CDC )的数据相比，GFT预测的流感样疾病医生访问量高出了两倍，而CDC的数据是基于调查美国一些实验室所作出评估报告。 (美国科学也是Natrue出版集团的一部分。 )

　　据Natrue披露，谷歌软件“依赖于谷歌的搜索引擎相关流感术语搜索的数据挖掘，并结合计算机建模分析，”。尽管还在撰写本周科学“策略论坛”的若干实例，但GFT已经动摇。Natrue指出， GFT全身心的工作，随着时间的推移，其数据几乎完全匹配CDC的监测数，但GFT的速度会比CDC快上好几天。

　　谷歌去年十月自己研究的结论是:其流感算法以及其最新推出的谷歌登革热(Dengue)流行趋势，在2012-2013年美国流感季节可以提高媒体的关注度。谷歌发言人表示：我们每年会探讨流感趋势模型，以确定如何改善——我们的最新的更像在2013年10月，用于预测2013-2014流感季节。“我们欢迎任何意见，我们如何能继续完善流感趋势，以帮助估计流感的水平。”他说。

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