朝一日，我们仅仅谷歌搜索一下，就会发现一种流行病正在某社区兴起。

社交网络的迅猛发展，提供了另一组大数据，使我们有可能会发现即将到来的疫情信息。这些信息虽然微弱，但有潜在的价值。像英国布里斯托尔大学的计算机科学家威斯利斯·莱普（Vasileios Lampos）和奈勒·克里斯蒂亚尼尼（Nello Cristianini）已经采用与谷歌科学家们相类似的方法，对数以亿计的Twitter信息进行整理。像他们在谷歌的同仁们一样，莱普和克里斯蒂亚尼尼使用关键词观察Twitter上的流感趋势，发现其与流感统计具有相关性。这里的流感统计是指英国健康保护署（UK's Health Protection Agency）提供的数据。

2009年在甲型H1N1流感病毒大流行时期，他们追踪Twitter中与流感相关的信息的出现频率，并将结果与官方卫生数据比对，发现准确率达到97%。与谷歌流感趋势研究团队的研究成果一样，莱普他们的研究提供了一个既快捷又具有潜在廉价性的流感研究方式，作为传统流行病数据收集的补充。这种研究方式也可能扩展到对流感以外疾病的研究。

虽然社交网络可以让我们调查到人们正在交流什么话题，但它也许还能提供一系列更为丰富和精细的应用。在最近一项引人注目的研究中，两位社会科学的领军人物尼古拉斯·克里斯塔基斯（Nicholas Christakis）和詹姆斯·福勒（James Fowler）研究了社交网络如何能为传染性疾病提供监控。

在一个设计精巧的实验里，这两位科学家追踪被分成两组的哈佛学生。第一组被试者是从哈佛学生中随机选择的，第二组被试者是从被第一组人列为朋友的人中选出来的。因为靠近社交网络中心的个人，可能比处在边缘的人更快地被传染上疾病，克里斯塔