Therefore, Jeremy Ginsberg and colleagues (2009) tried to predict the CDC flu data from the Google search data. This is an example of “predicting the present” because the researchers were trying to measure how much flu there is now by predicting future data from the CDC, future data that is measuring the present. Using machine learning, they searched through 50 million different search terms to see which are most predictive of the CDC flu data. Ultimately, they found a set of 45 different queries that seemed to be most predictive, and the results were quite good: they could use the search data to predict the CDC data. Based in part on this paper, which was published in Nature, Google Flu Trends became an often repeated success story about the power of big data.
ထိုကွောငျ့, ဂျယ်ရမီ Ginsberg နှင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များက (2009) ကို Google Search ကိုဒေတာကနေ CDC တုပ်ကွေးဒေတာကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ကြိုးစားခဲ့တယ်။ ဒါကသုတေသီများ CDC, ပစ္စုပ္ပန်တိုင်းတာကြောင်းအနာဂတ်ဒေတာမှအနာဂတ်ဒေတာခန့်မှန်းအားဖြင့်ယခုရှိပါတယ်ဘယ်လောက်တုပ်ကွေးကိုတိုင်းတာဖို့ကြိုးစားနေခဲ့ကြသောကြောင့်, "ပစ္စုပ္ပန်ခန့်မှန်း" ၏ဥပမာတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုခြင်း, သူတို့ CDC တုပ်ကွေးအချက်အလက်များ၏အများစုကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်နေသောကြည့်ဖို့သန်း 50 ကွဲပြားခြားနားသောရှာဖွေရေးအသုံးအနှုန်းများမှတဆင့်ရှာဖွေ။ နောက်ဆုံးတွင်သူတို့အများဆုံးကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်ပုံရကြောင်း 45 ကွဲပြားခြားနားသောမေးမြန်းချက်အစုတခုတွေ့နှင့်ရလဒ်များကိုအတော်လေးကောင်း: သူတို့က CDC ဒေတာကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ရှာဖွေရေးဒေတာကိုသုံးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သဘာဝတရားကထုတ်ဝေခဲ့သည့်ဤစာတမ်းအပေါ်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအခြေစိုက် Google ကတုပ်ကွေး Trends ကြီးမားတဲ့ဒေတာ၏တန်ခိုးနှင့် ပတ်သက်. တစ်ဦးကိုမကြာခဏထပ်တလဲလဲအောင်မြင်မှုဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ဖြစ်လာခဲ့သည်။