Studie probíhala tak, že výzkumníci vzali tweety s geolokací místa vzniku a pomocí umělé inteligence a speciálního matematického modelu k predikci, zda je populace dostatečné očkovaná.

"Studie přináší zjištění, že stejné matematické teorie, které se používají k předpovědi bodu zlomu různých jevů, jako například klimatických jevů a klimatických vzorců, mohou být také použity k tomu, aby pomáhaly předpovídat překážky ve veřejném zdraví.“ řekl Chris Bauch, profesor aplikované matematiky ve Waterloo. 

"Sledováním postojů lidí k očkování na sociálních sítích může mít rozhodující vliv pro organizace starající se o veřejné zdraví. Je to příležitost nasměrovat své zdroje do oblastí, kde se nejpravděpodobněji vyskytne potřeba očkování a tomuto problému předcházet včasným zásahem," dodává. 

Důležitým termínem celé této studie je právě bod zlomu. Zde je uveden jako bod, ve kterém pokrytí vakcínou dramatický klesá z důvodu nadměrného šíření strachu z očkování, což je právě ten moment, kdy se lineárně zvyšuje možnost vzniku rozsáhlého ohniska nákazy kvůli ztrátě imunity populace.

"Je to podobné jako s kuřáky. Nikdo nemůže s jistotou říci, zda dostane infarkt, ale je zde patrná zvýšená pravděpodobnost." řekl Bauch. "Naprosto stejným způsobem se snažíme zavčas odhalit výstražné signály ze sociálních sítí a z dat získaných z Googlu, zda je populace vystavena zvýšenému riziku nákazy.“

"S tímto systémem umělé inteligence můžeme snadněji identifikovat oblasti, kde je imunita obyvatel nejvíce ohrožena a následně zkusit vymýtit různé nemoci, např. spalničky."

Při zpětné analýze těchto dat vědci například zjistili, že by byli schopni predikovat epidemii spalniček v Disneylandu (Kalifornii), která proběhla v letech 2014-2015, již o dva roky dříve.