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Bericht: Googles Big-Data-Technik patzt bei Grippe-Prognose

US-Wissenschaftler haben herausgefunden, dass die von dem Internet-Konzern erstellten Vorhersagen für die Ausbreitung von Grippe über das Ziel hinausschießen. Das Projekt gilt als Beispiel für die Sinnhaftigkeit von Big-Data-Verfahren.

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Der 2009 vorgestellte Dienst "Google Flu Trends" (GFT) soll die Ausbreitung von Grippe mit Hilfe von Big-Data-Techniken besser vorhersagen. Was eine Studie schon 2010 herausfand, bestätigte jetzt eine längerfristige Untersuchung: Das Verfahren liefert keine zuverlässigen Prognosen. Das berichtet die Süddeutsche Zeitung.

Die Forscher um David Lazer und Alessandro Vespignani berichten in Science, dass GFT eine Pandemie im Jahr 2009 gar nicht bemerkt habe. Der daraufhin verbesserte Algorithmus habe die Grippewellen 2011/12 und 2012/13 jeweils um mehr als die Hälfte zu groß geschätzt. Über einen Zweijahreszeitraum waren die Prognosen an 100 von 108 Wochen zu hoch.

Google wertet für seine Vorhersagen Suchabfragen aus. Dass dieses Vorgehen keine besseren Prognosen liefert als herkömmliche Verfahren, hatten Yahoo-Mitarbeiter bereits 2010 herausgefunden. In ihrer Untersuchung (PDF-Dokument) hatten sie sich mit dem Erfolg von Videospielen und Spielfilmen sowie der Ausbreitung der Grippe beschäftigt. In fast allen Fällen lieferte die Auswertung von Suchabfragen schlechtere Vorhersagen als die statistische Auswertung öffentlich verfügbarer Daten. (ck)