比如针对流感搜索词，给出相关寻求流感治疗的list， 2012 年后还提供相关诊断术语的推荐。研究人员分析，这些调整有可能人为推高了一些搜索，并导致谷歌对流行发病率的高估。举例来说，当用户搜索“喉咙痛”，谷歌会在推荐关键词给出“喉咙痛和发烧”、“如何治疗喉咙痛”等推荐，这时用户可能会出于好奇等原因进行点击，造成用户使用的关键词并非用户本意的现象，从而影响GFT搜集数据的准确性。

而用户的搜索行为反过来也会影响GFT的预测结果，比如媒体对于流感流行的报道会增加与流感相关的词汇的搜索次数，进而影响GFT的预测。这就像量子力学家海森堡指出的，在量子力学中存在的“测不准原理”说明的一样，“测量即干涉”。

那么，在充斥媒体报道和用户主观信息的搜索引擎的喧嚣世界里，也同样存在“预测即干涉”悖论。搜索引擎用户的行为并不完全是自发产生，媒体报道、社交媒体热点、搜索引擎推荐甚至大数据推荐都在影响用户心智，造成用户特定搜索数据的集中爆发。

为什么GFT的预测总是偏高?根据这一理论，我们可以知道，一旦GFT发布的流行病预测指数升高，立刻会引发媒体报道，从而导致更多相关信息搜索，从而又强化GFT的疫情判断，无论如何调整算法，也改变不了“测不准”的结果。

三、相关而非因果

研究人员指出，GFT的根源问题在于，谷歌工程师并不清楚搜索关键词和流感传播之间到底有什么因果联系，而只是关注数据之间的——统计学相关性特征。过度推崇“相关”而忽略“因果”就会导致数据失准的情况。比如，以“流感”为例，如果一段时间该词搜索量暴涨，可能是因为推出一部《流感》的电影或歌曲，并不一定意味着流感真的在爆发。

一直以来，尽管外界一直希望谷歌能够公开GFT的算法，谷歌并没有选择公开。这让很多研究人员质疑这些数据是否可以重复再现或者存在更多商业上的考虑。他们希望应该将搜索大数据和传统的数据统计(小数据)结合起来，创建对人类行为更深入、准确的研究。

显然，谷歌并没有重视这一意见。最终在 2015 年GFT正式下线。但其仍在继续收集相关用户的搜索数据，仅提供给美国疾控中心以及一些研究机构使用。

众所周知，谷歌在当时已经在布局人工智能， 2014 年收购DeepMind，但依然保持它的独立运营。同时，谷歌也没有GFT再投入更多关注，因此也并未考虑将AI加入到GFT的算法模型当中，而是选择了让GFT走向“安乐死”。

几乎在同一时期，今天我们所见到的BlueDot诞生。

BlueDot是由传染病专家卡姆兰·克汗(Kamran Khan)建立流行病自动监测系统，通过每天分析 65 种语言的约 10 万篇文章，来跟踪 100 多种传染病爆发情况。他们试图用这些定向数据收集来获知潜在流行传染病爆发和扩散的线索。BlueDot一直使用自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)来训练该“疾病自动监测平台”，这样不仅可以识别和排除数据中的无关“噪音”，比如，系统识别这是蒙古炭疽病的爆发，还仅仅是 1981 年成立的重金属乐队“炭疽”的重聚。又比如GFT仅仅将“流感”相关搜索的用户理解为可能的流感病患者，显然出现过多不相关用户而造成流行病准确率的高估。这也是BlueDot区别于GFT在对关键数据进行甄别的优势之处。

就像在这次在新型冠状病毒疫情的预测中， 卡姆兰表示，BlueDot通过搜索外语新闻报道，动植物疾病网络和官方公告来找到疫情信息源头。但该平台算法不使用社交媒体的发布内容，因为这些数据太过杂乱容易出现更多“噪音”。

关于病毒爆发后的传播路径预测，BlueDot更倾向于使用访问全球机票数据，从而更好发现被感染的居民的动向和行动时间。在 1 月初的时候，BlueDot也成功预测了新型冠状病毒从武汉爆发后，几天之内从武汉扩散至北京、曼谷、汉城及台北。

新冠病毒爆发并非是BlueDot的第一次成功。在 2016 年，通过对巴西寨卡病毒的传播路径建立AI模型的分析，BlueDot成功地提前六个月预测在美国佛罗里达州出现寨卡病毒。这意味着BlueDot的AI监测能力甚至可以做到预测流行病的地域蔓延轨迹。

从失败到成功，BlueDot和谷歌GFT之间究竟存有哪些差异?

一、预测技术差异