Leur analyse peut servir à optimiser l'infrastructure des transports publics, installer plus correctement les lieux à usage public, etc.
L'analyse et la prédiction du comportement social sont effectuées grâce aux algorithmes sophistiqués de data-mining (exploration de données). IBM, qui a participé aux essais de lancement, est prête à vendre un tel logiciel.
L'exploration des données ne nécessite que les métadonnées des appels — les statistiques d'appel (CDR). Ces dernières enregistrent approximativement la localisation de l'utilisateur, l'heure, etc.
Le travail de recherche mentionné présente une méthodologie permettant d'identifier des événements inhabituels dans les CDR. De plus, un concept a été créé pour prédire des événements de masse anormaux. Il est basé sur les anomalies dans la matrice des statistiques auprès d'un grand nombre d'individus simultanément.
Les essais sur le terrain dans une grande ville d'Afrique ont montré que le système identifiait les phénomènes inhabituels avec bien plus de précision que toute autre méthode existante. Une interface graphique simple a été créée pour faciliter le travail des forces de l'ordre avec ce logiciel.
