U leto 2009. godine mobilni telefoni su zvonili širom Ruande. Uz milione poziva od porodice, prijatelja i poslovnih saradnika, oko 1.000 Rwandana primilo je poziv od Joshua Blumenstock i njegove kolege. Ovi istraživači su proučavali bogatstvo i siromaštvo sprovodeći istraživanje slučajnog uzorka ljudi iz baze podataka od 1,5 miliona klijenata najvećeg provajdera mobilnih telefona u Ruandi. Blumenstock i kolege su pitali slučajno odabrane ljude da li žele da učestvuju u istraživanju, objasnili su prirodu istraživanja, a zatim su postavili niz pitanja o njihovim demografskim, socijalnim i ekonomskim karakteristikama.
Sve što sam rekao do sada čini se kao tradicionalno istraživanje društvene nauke. Ali ono što sledi nije tradicionalno - bar još ne. Pored podataka istraživanja, Blumenstock i kolege imali su i potpunu evidenciju poziva za svih 1,5 miliona ljudi. Kombinujući ova dva izvora podataka, koristili su podatke istraživanja kako bi obučili model za učenje mašina kako bi predvidjeli bogatstvo osobe zasnovano na njihovoj evidenciji poziva. Zatim su koristili ovaj model da procene bogatstvo svih 1,5 miliona korisnika u bazi podataka. Takođe su procenili mjesta prebivališta svih 1,5 miliona klijenata koristeći geografske informacije ugrađene u evidenciju poziva. Sve ovo zajedno - procenjeno bogatstvo i procenjeno mesto boravka - uspeli su da proizvedu mape visoke rezolucije o geografskoj raspodeli bogatstva u Ruandi. Konkretno, oni bi mogli da proizvedu procenjeno bogatstvo za svaku od 2.148 ćelija Ruande, najmanju administrativnu jedinicu u zemlji.
Nažalost, nemoguće je potvrditi tačnost ovih procjena, jer niko nije proizveo procjene za tako male geografske područje u Ruandi. Međutim, kada su Blumenstock i kolege zbirali svoje procjene u 30 okruga u Ruandi, utvrdili su da su njihove procjene bile vrlo slične procjenama iz Ankete o demografskim i zdravstvenim pregledima, za koji se široko smatra da je zlatni standard istraživanja u zemljama u razvoju. Iako su ova dva pristupa dala slične procjene u ovom slučaju, pristup Blumenstock-a i kolega bio je oko 10 puta brži i 50 puta jeftiniji od tradicionalnih Demografskih i zdravstvenih istraživanja. Ove drastično brže i niže procjene troškova kreiraju nove mogućnosti za istraživače, vlade i kompanije (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) .
Ova studija je kao Rorschach inkblot test: ono što ljudi vide zavisi od njihove pozadine. Mnogi sociologi vide novi merni alat koji se može koristiti za testiranje teorija o ekonomskom razvoju. Mnogi naučnici podataka vide hladan novi problem u strojarstvu. Mnogi poslovni ljudi vide moćan pristup za otključavanje vrednosti u velikim podacima koje su već prikupili. Mnogi zagovornici privatnosti vide zastrašujuće podsećanje da živimo u vreme masovnog nadzora. I na kraju, mnogi donosioci odluka vide način na koji nova tehnologija može pomoći u stvaranju boljeg sveta. Zapravo, ova studija je sve te stvari, i zbog toga što ima ovu kombinaciju karakteristika, vidim ga kao prozor u budućnost društvenih istraživanja.