Poleti leta 2009, so bili mobilni telefoni zvonjenje po vsej Ruandi. Poleg milijonov klicev med družino, prijatelji in poslovnimi partnerji, okoli 1.000 Ruande prejela klic od Joshua Blumenstock in njegovi kolegi. Raziskovalci so preučevanje bogastva in revščine, ki ga izvaja raziskavo o ljudeh, ki so bili naključno vzorčene iz podatkovne zbirke 1,5 milijona strank iz največjega Ruande mobilnega ponudnika storitev. Blumenstock in kolegi vprašal udeležence, če bi želeli sodelovati v raziskavi, je pojasnil naravo raziskav na njih, nato pa vprašal vrsto vprašanj o svojih demografskih, socialnih in ekonomskih značilnosti.
Vse, kar sem rekel do sedaj je ta zvok všeč tradicionalni anketi družboslovja. Toda, kaj sledi, ni tradicionalna, vsaj ne še. Uporabili anketnih podatkov za usposabljanje učnega model računalnika napovedati nekoga bogastvo iz njihovih klicnih podatkov, nato pa se uporablja ta model za ocenjevanje bogastva vseh 1,5 milijona kupcev. Dalje so ocenili, kraj prebivanja vseh 1,5 milijona strank, s pomočjo geografskih informacij vgrajeni v dnevniku klicev. Prenos teh dveh ocen skupaj, je ocenjena bogastva in predvideni kraj bivanja-Blumenstock in kolegi so bili sposobni proizvajati ocen visoke ločljivosti geografske porazdelitve bogastva po vsej Ruandi. Zlasti bi jih proizvajajo ocenjena bogastvo za vsakega od 2.148 celic Ruandi, najmanjšo upravno enoto v državi.
Bilo je nemogoče, da bi preverili te ocene, ker še nihče ni proizvedeno ocene za tako majhnih geografskih območjih v Ruandi. Toda, ko Blumenstock in sodelavci združijo svoje ocene za Ruandi 30 okrajih, so ugotovili, da so bile njihove ocene podobne ocene iz demografskih in zdravstvenih raziskav, zlatega standarda raziskav v državah v razvoju. Čeprav ta dva pristopa proizvaja podobne ocene v tem primeru, je bil pristop Blumenstock in sodelavci približno 10-krat hitrejši in 50-krat cenejši od tradicionalnih demografskih in zdravstvenih raziskovanj. Te dramatično hitrejše in nižje ocene stroškov ustvariti nove možnosti za raziskovalce, vlade in podjetja (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) .
Poleg tega, da razvija novo metodologijo, ta študija je nekako kot test Rorschach Inkblot; kaj ljudje vidijo odvisno od ozadja. Mnogi sociologi videli novo merilno orodje, ki se lahko uporablja za testiranje teorije o gospodarski razvoj. Veliko podatkov znanstveniki vidijo kul novo strojnega učenja problem. Veliko poslovnih ljudje vidijo močan pristop za sprostitev vrednosti v podatkih digitalni sledov, ki so jih že zbrali. Mnogi zagovorniki zasebnosti videti grozljivo opozorilo, da živimo v času množičnega nadzora. Mnogi oblikovalci politike videli pot, da lahko nove tehnologije pomagajo ustvariti boljši svet. V bistvu je to študijo je vse te stvari, in to je razlog, zakaj je okno v prihodnost socialne raziskave.