Az algoritmus megalkotásához 500 millió Twitter üzenetet használtak fel. Vizsgálták a poszt szövegét, a posztolás helyszínét, és az egymásután következő posztok rendszerét, vagyis hogy a bejelentkezések hol, hogyan, milyen témában születtek. A kontextus alapú algoritmus ezekből az információkból merítve meghatározta egy – egy egyén „mozgását”, aktivitásának rendszerességét, jellegét. Ezeknek köszönhetően sikerült olyan módszertant felállítani, ami 3 órás időtávon belül 90 százalékos biztonsággal megjósolja, hogy az ember mit fog csinálni adott helyzetben.

A szakértők hangsúlyozták, hogy az algoritmus által generált, jövőre mutató információk tovább pontosíthatóak, ha több forrást (pld.: telefonálási szokások, bankkártya mĹąveletek)is használnak a számítások elvégzéséhez. Az adatok ilyen jellegĹą elemzésének rengeteg előnye van. Többek közt a különböző közlekedési anomáliák is kezelhetővé válnak a megoldással, mivel a forgalomirányítók a torlódásokat elkerülő alternatív utakat felkínálása helyett már a dugók kialakulását is meg tudják akadályozni. Mivel egy probléma kialakulásához vezető folyamat térképezhető fel, ezért a különböző szolgáltatók számára lehetséges egy hiba lehetőségének felismerése még a valós probléma felmerülése előtt. Ennek alapján az sem elképzelhetetlen, hogy üzleti partnerünk, akinek telefonálni akarunk, már a hívásunk előtt ismeri szándékunkat. A titok nyitja az eddig strukturálatlanul beömlő információk, üzenetek egységesítésében rejlik. A telefonos-és online platformokon keresztül érkező adatokat az algoritmus bekapcsolásával azonnal szĹąrni, analizálni lehet és azok alapján rögtön előkészíthető a válaszreakció.