大数据应用案例1,流感的分析

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日本国内有一个网站，你只要打开这个网站用自己的 Twitter 账号登录，就可以在短时间内通过数万条 Twitter 找出可能感冒的人，并通过过去的感冒情况和今日的感冒情况进行分析（以及统计目前发烧以及嗓子痛的患者数量），另外该程序还会结合气温和湿度的变化来预测将来感冒的流行情况，并制作一个“易感冒日历”。目前，此类服务正在日本陆续展开。据了解，运营该服务器的是一家医药品制造 SS 制药公司 (エスエス製薬)，公司方面表示，通过这个服务器的分析，大家就能够知道在自己身边到底有多少人有感冒的症状，并提前做好预防准备。

除了 SS 制药公司，日本京都大学的荒牧研究室也运营了一个名叫“流感君”(インフルくん) 的网站，它主要功能在进行感冒信息的检索，可以预测到流感在那个地区比较严重，感染的状况。这个网站会自动将 Twitter 上的话题进行分类，并选择出实际感染上流感的留言，然后进行人工编辑，之后，服务器通过 GPS 定位，在日本地图上标记感染者所在的位置。如果某个地区的流感有加重的趋势，那个区域将会被标红，提醒当地的人注意防范。

日本国立感染症研究所将会把全国约 5000 个医疗诊所的流感患者进行统计并发布数据。经过对比，研究所得出的实际统计数字和网站上预测的结果基本是一致的，那么为什么大数据的结果会很准呢？

首先是因为通过网络信息分析的技术有所进步，已经可以通过各种各样的留言自动搜索到相关的数据，并自动分类。就像 Google 现在所使用的技术，就是利用服务器分析与流感关系十分密切的十几个单词进行统计。

另一个就是大数据所特有的功能。在流感最严重的时候，每天会有成千上万条 Tweets 发布，即便有一些误差，但通过数据分析也能分析出数据的精准度。

以往，公共机构在发布流感情报的时候至少要延迟一周，在有些偏远地区的立杆信息也并不确切，而现在，通过网络能够有效弥补这些缺憾。

运营“流感君”网站的京都大学设计学专业的荒牧英治特定准教授表示，越来越多的人在使用社会媒体，从而累计了大量的信息能够被用来分析，利用大数据来准确预测传染病的流行情况。

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大数据还能应用流感的分析！

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