检索数据对流行性感冒的预测
从“反映用户希望知道的情况”这层意义上来说，对互联网上流通的非结构化数据应用在现实中一些案例被证实为“正确”，比如谷歌提供的流感预测趋势“coogle Flu Trends”。实际上，谷歌开发的这款流感趋势预警系统的实力早在2008年已经得到证实。但是，谷歌并没有获得流感患者的人数和诊断数据。谷歌公司的做法是对互联网上的大数据进行分析，其选择的分析对象是用户输入的搜索关键词——即用户在什么时间？什么位置？哪些人？输人的搜索关键词是什么……等大数据。
在全球范围内，数量庞大的互联网用户使用谷歌浏览器不间断地搜索所需的信息，所以，当流感流行时，网络上与流感相关的关键词搜索量激增，谷歌公司的人注意到这一点，于是他们试着从2003～2008年的五年期间对数千亿件原始数据进行分析，并将获取的流感流行状况与实际罹患流感的患者人数之间进行比对。
结果很有意思，全美各地罹患流感的患者人数与谷歌公司通过关键词检索分析得出的全美境内流感的流行预测几乎惊人的一致。
此外，“谷歌流感趋势”还在2009年大展身手。这一年，人类迎来90年一遇的危机。一种新型流感（pandemic）开始在美国全境流行。
让我们一起回忆人类历史上致命的传染病——“西班牙型流行性感冒”流行时的可怕情景，西班牙型流行性感冒于1918～1919年间爆发，当时，人类对于这种疾病完全不具免疫力，也没有预防接种疫苗可用。据统计，这种疾病一度造成全世界范围内约6亿人感染，4000万～5000万人死亡。当时世界人口约为20亿人，也就是说，30%的人感染了这种感冒。(https://www.daowen.com)
设想一下，假设同样的事情发生在21世纪会怎样？与一世纪前西班牙流行性感冒流行时几乎无法相比，在跨越国境的交通工具发达的今天，感染新型流感的人绝不可能仅仅停留在30%的程度。反之，在流感大流行爆发的阶段，没有疫苗可用的各国政府所能采取的应对措施极其有限。为了更早更快地掌握病毒的流行情况，提醒或禁止民众前往疾病流行地区，同时在疾病地区加强疾病防控和管理是现实唯一可行的手段。
美国疾病控制与预防中心（Centers for Disease Control andPreventioll，CDC）公开发布各级诊疗机构接诊的患者统计数据。但是，由于数据统计本身以周为单位收集样本后整理，所以，从疾病感染状况到统计数据公开发布之间往往存在1～2周的时间滞后（Time lag）问题。因此，即使CDC对疾病地区发布预警，该地区新型流感已经蔓延的可能性很高。
另一方面，“谷歌流感趋势”实时发布数据（实时数据发布间隔以天为单位），按地区公布流感流行预警。从始至终，谷歌关注的重点仅仅是关键词检索的变化，当然“谷歌流感趋势”预测的数据并无有力的医学理论支持。也就是说，尽管存在这一缺陷，但“谷歌流感趋势”未必会被CDC提供的医学监督（medical surveillance）取代。此外，“谷歌流感趋势”的功能是让更多人在互联网上发布身边的流感动态信息，当然这仅限互联网普及的国家和地区。
但是，至少从现阶段来看，如果在实际生活中活用“谷歌流感趋势”的功能，就有可能在正式的官方信息公布之前，让部分国家或地区提早部署疾病防控工作。那么，在威胁人类生命的疾病传播势头蔓延之前，抢先一步采取行动的重要性以及从决定采取行动的信息提供等角度出发考虑，可以说大数据还具有进一步深挖的价值。