当时的问题之一是打雪仗是否会成为下一个X计划，以及警方是否应该考虑到这一点。对位置数据的分析在几分钟内显示这是一次非常本地化的对话（尤其是在布雷达和蒂尔堡）。
其中荷兰
那么我们的预测在哪里呢？ “脚本”和布雷达的例子表明，对社交媒 希腊赌博数据 体上的消息的分析提供了当时可以采取行动的信息。特别是与其他信息流（我们自己的现场人员和媒体的观察）相结合。
为了管理公共秩序——当已经没有回头路并且动员的团体正在路上时——你希望提前几个小时获得该信息。 “气氛”分析提供了一种根据某些单词的出现进行预测的算法。这是接收自动信息的绝佳方式（标准选项）。挑战在于获得 那些需要监控的重要单词的概述。这些是用于描述社交媒体消息作者要监控的风险的词汇库。
六大见解
此外，分析还为我们提供了对该方法的六点见解：
该方法是量身定制的：根据具体情况，您可以确定要调查的内容以及如何解决。
该方法由 20% 的工具、30% 的用于读取消息的智能手、30% 的数据库数据处理以及 20% 的将结果处理成要呈现的信息组成。我们支持这些百分比吗？
智能手动工作中仍有很多工作需要自动化：我们现在已经使用自定义脚本完成了此操作，但这些操作应该（并且现在部分）作为标准提供。例如，批量标记消息、进行网络分析以及绘制网络、群体和人员的在线档案。