让谷歌折戟的AI流行病预测，在今天如何被创业公司攻占？( 五 )_预测未知

二、搜索引擎演化

同时搜索引擎的模式也并非一成不变的，谷歌在2011年之后推出“推荐相关搜索词” ，也就是我们今天很熟悉的搜索关联词模式。

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。