12月10日，國內知名大數據研究專家(網名“chenqin”)在社交網站中公布了他的研究成果，他文中說到，“在12月10日使用搜索指數計算的基礎上做了一些新的計算，大概估計了一下各城市的達峰時間和結束時間。總體來說就是看超額搜索指數的覆蓋面積，當覆蓋面積達到一定閾值后就代表人口感染達到一定閾值，感染自然達峰、結束。”

在之前，他已經對臺灣地區、香港特別行政區和日本的感染情況與“發燒”搜索指數進行了分析，發現一個可能可以幫助預測感染高峰期的方法。

他發現，當疫情達到頂峰時，這個“超額發燒搜索指數累計面積”的數值全部剛好達到80。這兩個地區第一波疫情結束時，香港特別行政區的面積達到了160，臺灣地區的面積達到了200，日本的最終面積是250。

通過他發現的規律又結合了我國河北省石家莊、邢臺和保定的實際情況作了分析。

他分析稱，從疫情開始后計算，石家莊的“超額發燒搜索指數累計面積”已經達到了76，邢臺已經達到了67，保定也達到了71。考慮到保定、石家莊、邢臺等地的發燒指數仍然在上升，保守地將100作為疫情達峰時的“超額發燒搜索指數累計面積”，將250作為第一輪疫情結束時的“超額發燒搜索指數累計面積”。從而可以計算出各個城市的首輪感染高峰期。

備注：這個方法在Google指數里是適用的，但百度指數是否適用暫無驗證，因此結果僅供參考。

注意：

雖然說大數據預測和分析是目前大數據最為核心的應用價值之一，但是預測這件事本身就存在不確定性，所以要想提升預測的準確性，一定不能脫離應用場景來談預測的可靠性。目前并不是所有的場景都適合使用大數據預測，比如通過大數據技術做彩票預測就不靠譜。

在判斷大數據預測是否靠譜時，通常要考慮三方面因素，其一是應用場景是否具有一定的規律性，其二是應用場景的數據收集和整理是否容易實現，其三是目前的算力能否支撐該應用場景的數據分析。

就目前的算法來看，或許在數據收集上面還不能夠達到足夠的量，這就導致結果的不確定性，但是總體來講還是具有非常大的研究價值的。

疫情放開之后，就意味著我們接觸陽性病患的幾率增加了，我們在疫苗和藥物的雙重保護下，即便自己陽性了，也一定不要慌張，心態一定要積極，相信自己一定會好的。從心理上增強自身的抵抗力，輕松轉陰。樂觀的心態是很重要的。家里一定要準備一些防疫物資，以備不時之需。希望我們能夠順利度過這個艱難的時刻，也希望病毒快些消退。