בתקופה בה מתרבים המקרים בהם יש התנגשות בין פרטיות הפרט לבין אינטרסים של ביטחון לאומי, באים חוקרים מאוניברסיטאות בן-גוריון בנגב, MIT, הטכניון ו- Northeastern ומראים שאולי אפשר קצת אחרת.
במחקר שפורסם החודש בכתב העת Journal of Statistical Physics, מציעים החוקרים אלגוריתמים לזיהוי אירועים חריגים, כגון שריפות ופיגועי טרור, על סמך גילוי אנומליות ברשת החברתית, הנוצרת מניתוח מיליארדי שיחות טלפון בין אנשים וחבריהם.
במסגרת מחקר זה, פיתחו החוקרים אלגוריתמים לזיהוי אנומליות שהתמקדו בניתוח צמתים מרכזיים ברשת (Hubs) והרשת החברתית הנוצרת סביבם על מנת לאתר אירועים חריגים בעולם האמיתי כגון התקפת טרור.
המחקר ניתח את שיחות הטלפון של כעשרה מיליון משתמשים במשך כשלוש שנים, ובוצע באוניברסיטת MIT ו-Northeastern בארה"ב, בשיתוף חוקרים מאוניברסיטת בן-גוריון.
תוצאות מחקר זה מאששות את הטענות שבאמצעות מעקב אחרי תבניות תקשורת של פרטים וקבוצות ניתן לגלות אירועים חריגים ואף לנסות למנוע אותם. אך יחד עם זאת, תוצאות המחקר מראות שקיימת אפשרות לאתר אירועים חריגים על-ידי התמקדות באנשים או ארגונים ספציפיים ללא צורך לפגוע בפרטיותם של אנשים וארגונים רבים.
את המחקר הובילו ד"ר יניב אלטשולר (MIT), פרופ' אלכס פנטלנד (MIT) ופרופ' דייויד לזר (Northeastern), בשיתוף עם הדוקטורנט מיכאל פייר ופרופ' יובל אלוביץ' מהמחלקה להנדסת מערכות מידע באוניברסיטת בן-גוריון בנגב, פרופ' אלפרד ברוקשטיין מהטכניון וד"ר ארז שמואלי (MIT).