Výzkumná pracovnice projektu Digital Government, Devika Subramanian, profesorka informatiky na Rice University je vedoucím designerem počítačového programu, který se snaží předvídat možné konflikty tím, že analyzuje narůstající zpravodajství v novinách a telekomunikačním provozu, v procesu analogickém práci profesionálního zpravodajského analytika. Její práce, zdá se, umožní zpravodajským službám a diplomatickému světu maximální využívání neklasifikovaných tiskových a internetových informací. Počítač se učí významu některých slov a výrazům a zvažuje podle frekvence výskytu a pravděpodobnosti, je-li novinová zpráva významná a předběžně ji klasifikuje. Jakmile jednou počítač získá události z novinových zpráv za jisté časové období, tak pospojuje data na úrovni oblasti - regionu, a je schopen vypočítat celkovou úroveň konfliktu (číslo mezi +10 a -10) pro tu kterou časovou periodu. Barevný graf ukazuje nahromadění v době, kdystále zbývá čas na odklonění konfliktu. Počítač může hledat struktury v pohyblivé časové řadě a sociálních sítích, což lidé nejsou připraveni vidět. Analýza těchto dat časové řady vytváří grafy, kde konflikty vystoupí s hrozivou jasností. Protože počítač nezná vzory interakcí informací, které hledá, nachází souvislosti daleko jemnější a složitější, než by se dalo čekat. Nyní tento model může předpovídat politické události asi šest až osm týdnů do budoucnosti. Tým se v současné době zaměřuje na jazyky a média oblastí pokračujících konfliktů - takových, jako je Střední východ a indický subkontinent. Výzkumníci se snaží rozšířit sběr informací i na lokální média, jelikož tak zvýší citlivost a přesnost systému. Program je založen na principu dynamických Bayesianských sítí a část algoritmů je odvozena z modelování interakcí protein-protein.

Obdobný systém se používá i na sémantické úrovni ke sledování změn v jazyce či při vytváření psychoprofilů osob, případně analýze metadat sociologických výzkumů. Na základě dostatečného vzorku dat - výsledků výzkumů, textu, získaného ze stenozáznamu či přepisem audiozáznamu se prostřednictvím frekvenční analýzy se sémantickým pozadím vytvoří vzorek nejčastěji používaných spojení a dále se sleduje změny těchto hodnot v čase. Metoda je použitelná i jako pomůcka při určování autorství rukopisů a stresujících témat, předvídání volebních témat či výsledků na základě plošně prováděných kontinuálních výzkumů.