Discovery cho biết, Kaley Leetaru, một chuyên gia phân tích truyền thông kỹ thuật số của Đại học Illinois tại Mỹ, tập hợp một kho dữ liệu gồm 100 triệu bài báo từ năm 1979 tới năm 2011. Những bài báo này được lấy từ kho dữ liệu của các cơ quan tình báo Mỹ và Anh.

Bằng cách phân tích nội dung các bài báo và giọng điệu của chúng, Leetaru phát hiện ra rằng một số kiểu bài báo thường xuyên xuất hiện trong giai đoạn mà xã hội bất ổn. Chẳng hạn, tại Ai Cập, những bài báo có giọng điệu tiêu cực về cựu tổng thống Hosni Mubarak tăng dần cho tới khi ông này từ chức.

Những người chống chính phủ Ai Cập biểu tình tại thủ đô Cairo vào ngày 25/1. (Ảnh: AP)

Sự ổn định về giọng điệu trong các bài báo cũng có thể giúp máy tính dự đoán tình hình xã hội. Chẳng hạn, bất chấp sự chỉ trích ngày càng gay gắt của giới truyền thông, chính phủ Ảrập Xêút vẫn không đối mặt với nguy cơ sụp đổ do những bài báo tiêu cực về chính phủ vẫn xuất hiện đều đặn với tần suất cao trong nhiều năm trước.

Siêu máy tính cũng có thể phát hiện trùm khủng bố Osama bin Laden ẩn náu tại Pakistan bằng cách kiểm tra tần số xuất hiện của tên ông ta trong những bài báo liên quan tới Pakistan. Sau đó nó tập hợp những bài báo đó và liệt kê những địa danh được nhắc tới. Bằng cách nối các thành phố bằng những đường thẳng rồi phân tích, siêu máy tính kết luận bin Laden ẩn náu ở miền bắc Pakistan.

Tất nhiên, công nghệ của Leetaru chưa thể dự đoán các sự kiện với mức độ chính xác tuyệt đối. Việc đó cũng giống như công nghệ dự báo thời tiết trong giai đoạn sơ khai. Ban đầu các chuyên gia khí tượng chỉ dự đoán với độ chính xác trung bình, song ngày nay mức độ chính xác đã đủ lớn để người dân ra quyết định dựa theo thông tin dự báo thời tiết. Siêu máy tính không thể đoán hành động của các cá nhân, song có thể đoán phản ứng của một cộng đồng dân cư hoặc cả xã hội.