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| 为何大数据不是必然的好数据 |
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| 2014-07-07 科技日报 |
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Facebook，谷歌或是IBM等一些技术公司，正忙于兜售“大数据”那足以改变世界的能力。大数据源于移动设备，网页搜索，公民科学研究，以及网络传感器。在此前都没有如此巨大且涵盖面如此之广的数据供应，这其中甚至能包括网购动态或癌症研究。然而，谈到数据时一些科学家仍不免小心翼翼，因为更大并不意味着更好。
当信息从不同的资源上被截取时，通常会造成信息环境的缺失，从而导致不可靠的分析结果。举例来说，从谷歌2008年启用谷歌流感趋势（Google Flu Trends，GFT）服务以来，其在精确预测流感等级上时常会遇到困难。一个调研小组于本周五，在《自然》杂志的《政治论坛》版面发布了日志，详细说明了大数据工具的不足，以及它所拥有的巨大潜力。
谷歌所设计的流感数据整合器，根据谷歌搜索，与流感相关活动相匹配的内容，提供全球范围内流感情况的实时监控。尽管有一些成就，但在过去两年中，GFT在美国有过高预测流感峰值的情况。据来自于休斯顿大学，东北大学，哈佛大学的研究者所言，GFT在12-13季度对流感流行趋势的预测，做的同11-12季度一样糟，误差都超过了百分之五十。此外，从2012年八月至2013年九月，在总共108周的时间里，GFT有100周的时间都过高估计了流感的流行。
《自然》杂志在2013年二月的新闻中报道，GFT预测类流感病例的求诊次数，比美国疾病控制预防中心（Centers for Disease Control and Prevention （CDC））基于若干实验室的检测报告所作出的预测数量要高出两倍。 |
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