In die somer van 2009 het selfone oor Rwanda geroep. Benewens die miljoene oproepe van familie, vriende en sakevennote, het ongeveer 1 000 Rwandane 'n oproep van Joshua Blumenstock en sy kollegas ontvang. Hierdie navorsers het rykdom en armoede bestudeer deur 'n opname te doen van 'n ewekansige steekproef van mense uit 'n databasis van 1,5 miljoen kliënte van Rwanda se grootste selfoonverskaffer. Blumenstock en kollegas het die willekeurig gekose mense gevra of hulle aan 'n opname wou deelneem, die aard van die navorsing aan hulle verduidelik en dan 'n reeks vrae gevra oor hul demografiese, sosiale en ekonomiese eienskappe.
Alles wat ek tot dusver gesê het, klink dit soos 'n tradisionele sosiale wetenskaplike opname. Maar wat volgende is, is nie tradisioneel nie, ten minste nog nie. Benewens die opname data, het Blumenstock en kollegas ook die volledige oproeprekords vir alle 1.5 miljoen mense gehad. Deur hierdie twee bronne van data te kombineer, gebruik hulle die opname data om 'n masjienleermodel op te lei om 'n persoon se welvaart te voorspel op grond van hul oproeprekords. Daarna het hulle hierdie model gebruik om die rykdom van alle 1.5 miljoen kliënte in die databasis te skat. Hulle het ook die woonplekke van alle 1.5 miljoen kliënte beraam deur die geografiese inligting wat in die oproeprekords ingesluit is, te gebruik. Om dit alles bymekaar te bring - die beraamde rykdom en die beraamde verblyfplek - hulle kon hoë kaarte van die geografiese verspreiding van rykdom in Rwanda produseer. In die besonder kon hulle 'n geskatte rykdom vir elk van Rwanda se 2.148 selle, die kleinste administratiewe eenheid in die land, produseer.
Ongelukkig was dit onmoontlik om die akkuraatheid van hierdie ramings te bekragtig omdat niemand ooit ramings vir sulke klein geografiese gebiede in Rwanda gemaak het nie. Maar toe Blumenstock en hul kollegas hul ramings in Rwanda se 30 distrikte geag het, het hulle bevind dat hul ramings baie ooreenstem met ramings van die Demografiese en Gesondheidsopname, wat algemeen beskou word as die goue standaard van opnames in ontwikkelende lande. Alhoewel hierdie twee benaderings soortgelyke ramings in hierdie geval opgelewer het, was die benadering van Blumenstock en kollegas ongeveer 10 keer vinniger en 50 keer goedkoper as die tradisionele Demografiese en Gesondheidsopnames. Hierdie dramaties vinniger en laer koste ramings skep nuwe moontlikhede vir navorsers, regerings en maatskappye (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) .
Hierdie studie is soort van soos 'n Rorschach inkblot toets: wat mense sien, hang af van hul agtergrond. Baie sosiale wetenskaplikes sien 'n nuwe meetinstrument wat gebruik kan word om teorieë oor ekonomiese ontwikkeling te toets. Baie data wetenskaplikes sien 'n koel nuwe masjienleerprobleem. Baie sakemanne sien 'n kragtige benadering om waarde te ontsluit in die groot data wat hulle reeds ingesamel het. Baie privaatheid advokate sien 'n scary herinnering dat ons leef in 'n tyd van massa toesig. En laastens, baie beleidsmakers sien 'n manier dat nuwe tegnologie kan help om 'n beter wêreld te skep. Trouens, hierdie studie is al daardie dinge, en omdat dit hierdie eienskappe het, sien ek dit as 'n venster in die toekoms van sosiale navorsing.