«Моя первоначальная гипотеза была то, что не будет никакой корреляции между использованием Твиттера и преступлением. В конце концов, люди не делят с миром, что они намереваются или только что совершили преступление», сказал Гербер. «Что они действительно разделяют, вещи как неофициальные встречи или пикники, которые могли привести к преступной деятельности». Гербер предпочел Твиттер другим платформам социальных сетей для его открытости и того, что любой может получить доступ к помеченным GPS твитам, произведенным в данной области.
Его статистический метод включил сбор больше чем 1,5 миллионов общественных твитов, помеченных с координатами GPS чикагской области, охватывающими январь до марта 2013, а также отчеты преступления, касающиеся того же самого периода и географической области. После твитов деления и планирования и отчетов преступления на сетку и идентификацию общих тем обсуждения (например, спорт, рестораны и развлечения) появляющийся в твитах, Гербер объединил заключения из этого анализа с более старыми моделями прогнозирования, чтобы предсказать преступления за следующий месяц. Результат его объединенного метода был более точным, точно предсказав 19 из 25 типов преступления.«Некоторые города, которые используют такие методы как основание для распределения ресурсов, видели драматические уменьшения в преступлении», сказал Гербер.
Что касается причинной связи между твитами и преступлений, Гербер признает, что его метод не может ответить на это. Несмотря на это, это получает внимание от полицейских управлений на всей территории Соединенных Штатов, включая Чикаго и Нью-Йорк. Его работа могла далее помочь отделам в распределении ресурсов, решив, где и когда развернуть чиновников.
Гербер co-directs Прогнозирующая Технологическая Лаборатория UVA, которая использует данные, чтобы создать прогнозирующие модели с целью продвижения лучшего принятия решения. В дополнение к применению моделей к области охраны лаборатория также проводит исследование в других важных областях как здравоохранение и вооруженные силы.