Uno dei maggiori successi che gli estimatori dell’utilità dei Big Data citano a ogni piè sospinto è il progetto Google Flu Trends: un insieme di stringhe di ricerca sul motore di ricerca che permette di stimare le epidemie di influenza negli Stati Uniti molto più velocemente di quanto riesca a fare il CDC (Centers for Disease Control and Prevention). Più precisamente, Google Flu Trends predice il numero di visite ai medici a causa di un’influenza, senza attendere i dati ottenuti direttamente dal CDC, che ovviamente deve aspettare che vengano raccolte ed elaborate le relazioni dei medici. Google invece vede in tempo reale le ricerche legate – o meglio, correlate – a un’epidemia di influenza e dà il suo responso: non solo per gli USA, ma anche per varie nazioni in tutto il mondo, dalla Francia che è stata la prima a dotarsi di un sistema di misurazione in formato elettronico alla Russia.

Tutto bene, insomma? Mica tanto. È notizia di questi giorni (qui il link di New Scientist, qui invece una segnalazione dallo Scientific American) che quest’anno le previsioni sono state sbagliate, come del resto l’anno scorso e due anni fa. Insomma sono tre anni di fila che Google Flu Trends sbaglia le previsioni: l’anno scorso, riportava Nature, ha sovrastimato i casi di influenza realmente capitati, prevedendone quasi il doppio. Se volessimo malignare, potremmo affermare che le previsioni sono state corrette solo per il tempo strettamente necessario a pubblicare i primi articoli e libri sul tema, e sfruttare poi l'”effetto copincolla” per farlo diventare un articolo di fede. “Ma certo che è vero! Guarda in quanti ne parlano, ed è persino citato l’articolo con i risultati originali!”

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