2009. aasta suvel helistas mobiiltelefonid kogu Rwandale. Lisaks perede, sõprade ja äripartnerite miljonitele kõnedele saatis Joshua Blumenstock ja tema kolleegid umbes 1000 rwandanit. Need teadlased õpivad rikkust ja vaesust, viies läbi uuringu juhusliku valimi kohta 1,5 miljardi klientide andmebaasist Rwanda suurimas mobiiltelefonide pakkujalt. Blumenstock ja kolleegid küsisid juhuslikult valitud inimestelt, kas nad soovisid uuringus osaleda, selgitasid uuringute olemust ja seejärel küsisid mitmed küsimused nende demograafiliste, sotsiaalsete ja majanduslike omaduste kohta.
Kõik, mida ma siiani ütlesin, muudab selle kõla tavaliseks sotsiaalteaduste uuringuks. Kuid järgmine on mitte traditsiooniline - vähemalt mitte veel. Lisaks uuringuandmetele oli Blumenstockil ja kolleegidel ka kõik 1,5 miljonit inimest. Neid kahte andmeallikat kombineerides kasutasid nad uuringuandmeid, et koolitada arvutiõppemudelit, et ennustada isiku rikkust nende kõne arvestuse põhjal. Seejärel kasutasid nad seda mudelit, et hinnata kogu 1,5 miljoni klienti kogu andmebaasis. Nad hindasid ka 1,5 miljoni kliendi elukohta, kasutades kõnekirjetes asuvat geograafilist teavet. Kogu selle kokku panemine - hinnanguline jõukus ja hinnanguline elukoht - suutsid luua Rwandas jõukuse geograafilise jaotuse kõrge resolutsiooniga kaarte. Eelkõige võiksid nad anda hinnangulise rikkuse kõigile Rwanda 1484 kambrile, mis on riigi väikseim haldusüksus.
Kahjuks ei olnud võimalik neid hinnangute täpsust kinnitada, kuna keegi ei olnud kunagi koostanud hinnanguid selliste väikeste geograafiliste piirkondade kohta Rwandas. Kuid kui Blumenstock ja tema kolleegid liidevad oma hinnangud Rwanda 30 piirkonnale, leidsid nad, et nende hinnangud olid väga sarnased demograafilise ja terviseuuringu hinnangutega, mida laialdaselt peetakse arengumaade uuringute kullastandardiks. Ehkki need kaks lähenemist andsid sel juhul sarnaseid hinnanguid, oli Blumenstocki ja kolleegide lähenemine umbes kümme korda kiirem ja 50 korda odavam kui traditsioonilised demograafilised ja terviseuuringud. Need dramaatiliselt kiiremad ja madalamad kuluprognoosid loovad uusi võimalusi teadlastele, valitsustele ja ettevõtetele (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) .
See uuring on selline nagu Rorschachi inkblot-test: mida inimesed näevad, sõltub nende taustast. Paljud sotsiaalteadlased näevad uut mõõtmisvahendit, mida saab kasutada majandusarengu teooriate testimiseks. Paljud andmeteadlased näevad lahedat uut masina õppeprobleemi. Paljud ettevõtjad näevad võimsat lähenemisviisi väärtuste vabastamisel suurtes kogutud andmetes. Paljud privaatsuse kaitsjad näevad hirmutavat meeldetuletust, et me elame massilise jälgimise ajal. Ja lõpuks näevad paljud poliitikakujundajad, et uus tehnoloogia aitab luua paremat maailma. Tegelikult on see uuring kõigest sellistest asjadest ja selle omaduste kombinatsioonina näen seda sotsiaalsete uuringute tulevikku.