在遭受毁灭性风暴后的住所和补给方面，社区会向联邦紧急事务管理局（FEMA）寻求帮助。但为了清楚地了解情况有多糟糕，FEMA会寻求华夫饼屋（Waffle House）的帮助。近十年前，佛罗里达州应急管理主管W. Craig Fugate注意到，在灾难发生后信息稀缺时，一家24小时营业的华夫饼屋的营业状况，常常能表明一个地区是否有电力、燃气以及道路是否畅通。于是他创建了一个三色评级：绿色（完全营业）、黄色（菜单受限）和红色（关闭）。然后，他将这个评级带到了他目前担任FEMA局长的职位上。
Fugate并不是第一个从非传统指标中推断大趋势的人。范德堡大学的经济学家最近使用巨无霸汉堡的价格来评估使用欧元和使用本国货币的欧洲国家之间的经济差异。据报道，交易石油的投资基金会租用飞机飞越新加坡港（全球一半的原油从这里运输），以收集关于油轮数量的轶事数据。在中国，当局采用一项衡量腌制芥菜（一种受工人阶级欢迎的食品）销量的指数，来比官方统计数据更准确地追踪其国内的流动工人。“共同的潜在想法是，对于那些可能需要很长时间才能严格衡量的事物，存在良好的衡量方法或代理指标，”东北大学的计算机和政治科学家David Lazer说道。
Lazer和他的同事们在一个被称为网络科学的领域工作，该领域研究相关现象以寻找意义。网络科学家通常处理涉及大型数据集的问题。例如，就像谷歌流感趋势分析搜索数据（而非医疗数据）来尝试比CDC更快地预测流感爆发一样，Lazer的团队开发了算法，这些算法会梳理移动文本和语音数据（而非气象或地震数据），以寻找由地震、爆炸和停电等实时紧急情况产生的模式，通常比地方当局更早发现它们。Lazer说，只要每个数据点都带有强烈的信号，也可以从小数据集推导出有用的相关性。这就是华夫饼屋指数的优点：它不是从嘈杂的大型数据集中提炼出有意义的信号，而是使用几个高质量信号的数据点。
那么，是什么让华夫饼屋如此具有指示意义呢？首先，该连锁店在墨西哥湾沿岸和东海岸的飓风区拥有500家类似的门店，在中西部易发生洪水和龙卷风的地区还有数百家。更重要的是，华夫饼屋在灾难准备方面处于领先地位。它拥有自己的便携式发电机车队，运营一个移动指挥中心以协助灾后恢复，并培训员工进行危机管理，以确保它能尽快恢复运营——通常在几小时内。自2012年以来，它通过电子邮件直接向FEMA报告所有这些信息。
华夫饼屋指数绝非科学指标（2011年的一场龙卷风摧毁或损坏了密苏里州乔普林三分之一的地区，但该地区的两家华夫饼屋仍保持营业），但其准确性仍在不断提高。去年，该公司开始使用热带风暴追踪软件，帮助它精确到分钟地预测任何华夫饼屋何时会受到影响以及何时可以安全重新营业。这使得该连锁店能更快地将其运营状况传递给FEMA，从而帮助FEMA做出更快响应。这也有助于华夫饼屋为受害者和疲惫的一线应急人员提供热餐和咖啡。“在过去的几年里，我们看到私营部门和公共部门在风暴过后携手合作，帮助社区恢复生机，这确实发生了巨大的转变，”华夫饼屋文化副总裁Pat Warner说道。“我们很高兴能发挥作用。”
_本文原载于2013年11月版的《大众科学》杂志。_
