舍恩伯格的著作《大数据时代》讲了这样一个故事：2009年出现了一种新的流感病毒。这种甲型H1N1流感在短短几周之内迅速传播，全球的公共卫生机构都担心一场致命的流行病即将来袭。有的评论家甚至警告说，可能会爆发类似1918年在西班牙爆发那场影响了5亿人口并夺走了数千万人性命的大规模流感。而最终2009年这场流感在美国被控制的原因，却是因为一家知名的互联网公司提前预测了这场流感。
这家公司曾表示，他们不仅可以预测到这场流感在美国甚至全球的爆发，甚至可以具体到特定的地区和州。这家公司是通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测的。他们每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，通过分析人们的搜索记录来判断这些人是否患上了流感。他们不是简单地以“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”之类检索词条来判断，而是通过检索词条的组合建立了一个数学模型。所以，这一年甲型H1N1流感爆发的时候，与习惯性滞后的官方数据相比，这家公司建立了一个更有效、更及时的指示标。
确实如此，如果想要预防控制传播性疾病，必须先知道病源，但糟糕的是，人们一般感冒不会去医院，等到病重去医院时，基本上已经是一到两周之后了，医院搜集到这个信息再传到疾控中心，延迟的时间将更久。对于一种可能飞速传播的疾病，信息滞后两到三周的后果将是致命的。就如这次禽流感上海的死者吴亮亮，在病亡后21天，才被确诊为H7N9流感。死者家属以“诊断失误”向医院索赔百万巨款，这种“医疗事故”是患者的悲哀，也不应该医院来买单，如果疾控中心早发现，早预测，早播报，也就不会出现这种悲剧。
而在H7N9流感确认以后，政府的公开信息仅是将患者数量、死亡数量进行通报，并未把真实数据、就诊情况进行公示，而农业部一句“不排除更大范围检出H7N9禽流感的可能”，更是将市民推向了恐慌。板蓝根断货，口罩断货，医药股涨停，农副业风声鹤唳，死猪死鸭满河漂流……一波又一波的社会事件冲击着人们脆弱的神经。
舍恩伯格的故事是想告诉大家，大数据深刻地改变了公共卫生，改变了人们的思维方式。试想：如果我们有一个“公众大数据模型”，有能力对海量数据进行有效的分析，让疾控中心的疫情预报走在疾病传播的前面；不仅能预测，更能在流感传播前进行有效预防，最大限度减少公众恐慌。如今，是否建立一个“公众大数据模型”，显然应引起有关部门的重视。
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