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Algorithmen: Überschätzte Grippewelle durch Google Flu Trends

Die Voraussagen des Projekts Google Flu Trends liegen weit über den tatsächlichen Grippefällen. Die Daten würden durch Googles eigene Änderungen ihrer Suchalgorithmen verfälscht, vermuten Forscher.

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Google Flu Trends hat Grippefälle falsch vorausgesehen.
Google Flu Trends hat Grippefälle falsch vorausgesehen. (Bild: Google Flu Trends/Screenshot: Golem.de)

Drei Jahre in Folge hat das Google-Projekt Flu Trends bis zu 50 Prozent mehr Grippefälle vorausgesagt, als tatsächlich aufgetreten sind. Das hat das Forscherteam um David Lazer, Ryan Kennedy, Gary King und Alessandro Vespignani von der Northeastern University in Boston ermittelt. Sie kommen zu dem Schluss, dass die Fehler in der Analyse der Big-Data-Algorithmen von Google liegen.

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Google Flu Trends analysiert dafür 45 Suchanfragen bei Google, etwa die Begriffe "Husten" oder "Fieber". Die Begriffe wurden in einer fünfjährigen Studie ermittelt, die Google zusammen mit der US-Seuchenschutzbehörde Centers for Disease Control and Prevention (CDC) erstellte. Aus den gesammelten Suchabfragen analysieren Algorithmen Trends und zeigen in Echtzeit an, wie viele Grippefälle auftreten, um so eine Infektionswelle vorherzusagen. Die CDC veröffentlichen ihre Daten meist mit einer etwa zweiwöchigen Verspätung.

Kein Einblick in die Algorithmen

Offenbar hätten die zahlreichen Änderungen an Googles Such-Algorithmen die Resultate aus dem Projekt verfälscht, mutmaßen die Forscher. Unternehmen würden ihre Daten gezielt aufarbeiten, damit ihre Produkte im Trend lägen. Eine genaue Analyse der Fehler bei Googles Flu Trends sei aber unmöglich, da Google keinen Einblick in seine Algorithmen erlaube.

Die Fehler in Googles Flu Trends seien leicht zu beheben, indem die Analyse rekalibiert werde, sagte David Lazer. Gegenwärtig sei eine Vorausberechnung der CDC-Daten über drei Wochen deutlich genauer. Eine Kombination aus beiden Datenquellen könnte möglicherweise eine sehr viel akkuratere Vorhersage ermöglichen. Google Flu Trends habe nach wie vor Vorteile, etwa bei der Vorhersage in lokalen Gebieten, sagen die Forscher. Damit könnten beispielsweise einzelne Bundesstaaten oder Städte schneller auf eine Epidemiegefahr reagieren, so ihr Fazit.



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