据美国《赫芬顿邮报》11月18日报道，日前美国研究人员发现,通过研究维基百科上一些疾病文章的浏览情况，能预测该疾病在某些地区的传播情况，因此，未来科学家们或许能够通过分析人们在互联网上的搜索数据来预测传染病的爆发趋势。

据报道，美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的首席研究员尼古拉斯(NicholasGenerous)表示，这一发现会成为帮助公共卫生官员决定预防或疫苗接种工作开展的有效工具，同时也将帮助医院做好接收大批患者的准备。

尼古拉斯称，在制作预测模型前期，研究人员选定了14组病例分析相关文章及其访问情况，发现在以下8个案例中能将官方预测疾病爆发期提前：美国、波兰、日本和泰国的流感;中国和泰国的肺结核;泰国和巴西的登革热。另外6个案例中数据太稀少或有些“炒热”的文章数据可信度不高。

谷歌公司已做过类似研究，旨在为全世界许多国家和地区预测流感，但仅能反映流感爆发地点，维基百科则能预测何时爆发。此外，谷歌已经收集流感数据十多年，但从来没有公布第一手资料或计算方法。维基虽然对外开放数据，但也有自身缺陷，由于公布的访问数据受语言应用范围的影响，对于地区的预测并不精确，如那些用英语写的文章可能来自澳大利亚、南非、美国或印度。(实习编译：钱龙马茹审稿：聂鲁彬)

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