在谷歌还不能利用搜索分析来准确跟踪流感之时，部分研究人员已经宣称他们可以借助暗藏在维基百科中的数据来预测疾病的传播。国际著名 杂志《公共科学图书馆·计算生物学》(PLoS Computational Biology)刊登了一项新的研究，该研究由洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）的科学家完成。这些科学家对如何利用维基百科中的信息预测疾病的传播进行了解释。

科学家在研究中写道：“从传统来看，基于生物学的监测技术准确，但成本高昂且速度慢。基于社交互联网数据，如社交媒体和搜索查询等的新技术正在发展。”

研究搜集了维基百科中的数据，并将这些数据和更加传统的数据，即世界卫生组织（WHO）的发病报告进行了比较。科学家随后建立了一个模型，可以将维基百科的访问数据转换成全球的发病率。他们在从海地到挪威等9个不同地点对7种病进行了研究，包括霍乱、登革热、埃博拉、艾滋病、流感、瘟疫和肺结核。

如果不做进一步的研究，这样的转换意义不大。因此，科学家开始研究相同的模型是否能够用来疾病的传播，结果证明，同样的模型可以预测出巴西登革热和美国流感的爆发时间，这比疾病的真实爆发时间足足早了28天。不过，这种技术也有失误，其并没有预测出在中国爆发的肺结核。

研究人员指出，就像每天早上看天气预报那样，个人和公众健康官员可以根据每日的预测来监测发病率并制定未来的计划。研究人员同时表示，此项研究的目的是建立一个实用的，拥有公开数据和源代码的疾病监测和预测系统，论文的发表证明这样的设想是行得通的。