大數據，變革公共衛生

　　2009年出現了一種新的流感病毒。這種甲型H1N1流感結合了導致禽流感和豬流感的病毒的特點，在短短幾週之內迅速傳播開來。全球的公共衛生機構都擔心一場致命的流行病即將來襲。有的評論家甚至警告說，可能會爆發大規模流感，類似於1918年在西班牙爆發的、影響了5億人口並奪走了數千萬人性命的大規模流感。更糟糕的是，我們還沒有研發出對抗這種新型流感病毒的疫苗。公共衛生專家能做的只是減慢它傳播的速度。但要做到這一點，他們必須先知道這種流感出現在哪里。

　　美國，和所有其他國家一樣，都要求醫生在發現新型流感病例時告知疾病控制與預防中心（CDC）。但由於人們可能患病多日實在受不了了才會去醫院，同時這個信息傳達回疾控中心也需要時間，因此，通告新流感病例時往往會有一兩週的延遲。而且，疾控中心每週只進行一次數據匯總。然而，對於一種飛速傳播的疾病，信息滞後兩週的後果將是致命的。這種滞後導致公共衛生機構在疫情爆發的關鍵時期反而無所適從。

　　在甲型H1N1流感爆發的幾週前，互聯網巨頭谷歌公司的工程師們在《自然》雜志上發表了一篇引人註目的論文。它令公共衛生官員們和計算機科學家們感到震驚。文中解釋了谷歌為什麼能夠預測冬季流感的傳播：不僅是全美範圍的傳播，而且可以具體到特定的地區和州。谷歌通過觀察人們在網上的搜索記錄來完成這個預測，而這種方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年來所有的搜索記錄，而且每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，如此龐大的數據資源足以支撐和說明它完成這項工作。

　　發現能夠通過人們在網上檢索的詞條辨別出其是否感染了流感後，谷歌公司把5000萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在2003年至2008年間季節性流感傳播時期的數據進行了比較。其他公司也曾試圖確定這些相關的詞條，但是他們缺乏像谷歌公司一樣龐大的數據資源、處理能力和統計技術。

　　雖然谷歌公司的員工猜測，特定的檢索詞條是為了在網路上得到關於流感的信息，如“哪些是治療咳嗽和發熱的藥物”，但是找出這些詞條並不是重點，他們也不知道哪些詞條更重要，更關鍵的是，他們建立的系統並不依賴於這樣的語義理解。他們設立的這個系統唯一關註的就是特定檢索詞條的頻繁使用與流感在時間和空間上的傳播之間的聯繫。谷歌公司為了測試這些檢索詞條，總共處理了4.5億個不同的數字模型。在將得出的預測與2007年、2008年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比後，谷歌公司發現，他們的軟體發現了45條檢索詞條的組合，一旦將它們用於一個數學模型，他們的預測與官方數據的相關性高達97%。和疾控中心一樣，他們也能判斷出流感是從哪里傳播出來的，而且他們的判斷非常及時，不會像疾控中心一樣要在流感爆發一兩週之後才可以做到。

　　所以，2009年甲型H1N1流感爆發的時候，與習慣性滞後的官方數據相比，谷歌成為了一個更有效、更及時的指示標。公共衛生機構的官員獲得了非常有價值的數據信息。驚人的是，谷歌公司的方法甚至不需要分發口腔試紙和聯繫醫生——它是建立在大數據的基础之上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。基於這樣的技術理念和數據儲備，下一次流感來襲的時候，世界將會擁有一種更好的預測工具，以預防流感的傳播。

本文摘自《大數據時代》

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　　 《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克託-邁爾-舍恩伯格被譽為“大數據時代的預言家”，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發佈了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。維克託-爾耶-舍恩伯格在本書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。
　　維克託最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關係的渴求，而取而代之關註相關關係。也就是說只要知道“是什麼”，而不需要知道“為什麼”。這颠覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。