12月10日,國內知名大數據研究專家(網名“chenqin”)在社交網站中公布了他的研究成果,他文中說到,“在12月10日使用搜索指數計算的基礎上做了一些新的計算,大概估計了一下各城市的達峰時間和結束時間。總體來說就是看超額搜索指數的覆蓋面積,當覆蓋面積達到一定閾值后就代表人口感染達到一定閾值,感染自然達峰、結束。”
在之前,他已經對臺灣地區、香港特別行政區和日本的感染情況與“發燒”搜索指數進行了分析,發現一個可能可以幫助預測感染高峰期的方法。
他發現,當疫情達到頂峰時,這個“超額發燒搜索指數累計面積”的數值全部剛好達到80。這兩個地區第一波疫情結束時,香港特別行政區的面積達到了160,臺灣地區的面積達到了200,日本的最終面積是250。
通過他發現的規律又結合了我國河北省石家莊、邢臺和保定的實際情況作了分析。
他分析稱,從疫情開始后計算,石家莊的“超額發燒搜索指數累計面積”已經達到了76,邢臺已經達到了67,保定也達到了71。考慮到保定、石家莊、邢臺等地的發燒指數仍然在上升,保守地將100作為疫情達峰時的“超額發燒搜索指數累計面積”,將250作為第一輪疫情結束時的“超額發燒搜索指數累計面積”。從而可以計算出各個城市的首輪感染高峰期。
備注:這個方法在Google指數里是適用的,但百度指數是否適用暫無驗證,因此結果僅供參考。
注意:
雖然說大數據預測和分析是目前大數據最為核心的應用價值之一,但是預測這件事本身就存在不確定性,所以要想提升預測的準確性,一定不能脫離應用場景來談預測的可靠性。目前并不是所有的場景都適合使用大數據預測,比如通過大數據技術做彩票預測就不靠譜。
在判斷大數據預測是否靠譜時,通常要考慮三方面因素,其一是應用場景是否具有一定的規律性,其二是應用場景的數據收集和整理是否容易實現,其三是目前的算力能否支撐該應用場景的數據分析。
就目前的算法來看,或許在數據收集上面還不能夠達到足夠的量,這就導致結果的不確定性,但是總體來講還是具有非常大的研究價值的。
疫情放開之后,就意味著我們接觸陽性病患的幾率增加了,我們在疫苗和藥物的雙重保護下,即便自己陽性了,也一定不要慌張,心態一定要積極,相信自己一定會好的。從心理上增強自身的抵抗力,輕松轉陰。樂觀的心態是很重要的。家里一定要準備一些防疫物資,以備不時之需。希望我們能夠順利度過這個艱難的時刻,也希望病毒快些消退。