印度地图显示了2011-2015年的模拟中值热阈值，该阈值来自与德里和印度不同州的空调有关的互联网搜索词汇
2011-2015年的模拟中位热阈值，来自于德里和印度各州的空调相关的互联网搜索条件
使用与空调有关的互联网搜索词汇，能告诉我们人类抵御炎热天气的能力吗?天气有多热太热，生活在温暖的地方能帮助你适应吗?
来自荷兰和英国的研究人员分析了由谷歌等主要搜索引擎提供的区域互联网搜索频率，以找到答案。
研究小组想要量化生活在不同气候地区和印度高温地区的个体的适应潜力，在那里获取健康数据是有限的。
瓦赫宁根大学和研究中心的Tanya Singh说:“我们相信，在印度的社会背景下，对空调的搜索可能会成为热不舒服的一个有趣的代理，因为空调对已经庞大但仍在增长的中产阶级来说是‘高需求’产品。”
通过将与空调相关的搜索词在使用区域峰值与区域温度数据相关联，科学家们估计出人们开始感到热不适的时间点。国家级热阈值范围从25.9°C在印度中部中央邦在东部奥里萨邦31.0°C。
研究小组发现，当地的适应发生在州一级。一个状态的平均温度越高，热阈值就越高。但搜索词分析也强调，重要的不仅仅是高温。
一年中温度的大幅变化似乎降低了人们适应极端高温的能力。换句话说，寒冷的冬天可能使人们更难适应夏季高温。
辛格说:“我们的研究结果证实了热适应文献中的一个普遍假设。”“它展示了在缺少真实数据的情况下，如何将大数据用作代理。”
印度的互联网接入正在兴起，为未来的研究铺平了道路。在目前的研究中，研究人员从印度17个州收集了具有统计学意义的数据。结果综合起来，覆盖了印度半岛的大部分地区，代表了不同的气候。
英国格兰瑟姆研究所(Grantham Research Institute)的克里斯蒂安•西德里乌斯(Christian Siderius)和阿姆斯特丹自由大学(Vrije university Amsterdam)的伊佩•范德维尔德(Ype Van der Velde)加入了辛格的项目。科学家们在《环境研究快报》上发表了他们的研究成果，他们相信，有可能进一步利用这项技术，例如，为中暑迹象的早期预警系统打下基础。
