美國弗吉尼亞大學助理教授 Matthew Gerber 宣稱，他發現瞭 Twitter 平臺上的推文和犯罪行為之間的關系。雖然人們不會直接在 Twitter 平臺上發佈自己將要進行犯罪的推文，但是 Matthew Gerber 通過觀察 Twitter 上發推文時自帶的 GPS 定位和人群密集的熱度地圖，可以及時預測最可能發生犯罪的地區並通知警方提前部署警力。目前這套通過 Twitter 收集數據來運行的算法大概可以成功預防 25 起犯罪中的 19 起（76% 成功率）。
Matthew Gerber 表示，他最開始的理論是推文和犯罪之間很難找到聯系，因為通常人們是不會在 Twitter 上面發他們將要做的事或者直接承認犯罪事實的。主流的 Twitter 用戶分享的事件內容都是一些社交活動或者旅行活動，然而 Matthew Gerber 認為，這些事件內容是可以作為犯罪活動的線索的。
在 2013 年 1 月到 3 月間，Matthew Gerber 收集瞭 150 萬條芝加哥地區用戶發送的推文，同時又收集瞭同一時期的犯罪記錄。之後他將這些推文根據地域分類，然後觀察當時的犯罪記錄，並將這些推文和犯罪地點、時間、事件等聯系起來，結果發現罪犯發推文的密度和其是否預謀進行犯罪是正相關的。
雖然目前 Matthew Gerber 還無法解釋其使用推文預測犯罪的原理，但是他表示，使用瞭這套算法的城市的犯罪率的確有明顯下降。目前 Matthew Gerber 正在和芝加哥警方還有紐約警方合作搭建這套犯罪預測系統。
Twitter 和中國的新浪微博類似，在新浪微博上有許多的警方官方公眾號，很多用戶在日常生活中遇到犯罪行為，很多人會選擇通過 @警方賬號或者在警方賬號下面評論的方式來報警。可是這種報警方式及時性非常差，也容易被其他網友轉載，造成過期多次報警行為。
然而通過類似於新浪微博等社交平臺，也確實有犯罪被制止，或者疑似犯罪被調查的事情發生。比如前幾年網友在路上看見一架三輪車後箱有一個兒童正在向外看，一時間眾多網友轉發微博並協助警方判斷三輪車所在位置，僅用幾個小時，警方就找到這架三輪車並排除瞭其拐賣兒童的嫌疑。
雖然預測犯罪類的軟件研究一直有人在進行，比如賓夕法尼亞大學的教授理查德 · 伯克也在通過錄入犯罪分子畫像和犯罪記錄來預測未來犯罪動向，然而大數據算法預測犯罪的研究仍然還需要很長的路要走。
不過通過社交平臺來預防或阻止犯罪也許真的是一個可行的方向，除瞭微博上類似於眾包警察的故事，更典型的應該是美國的失蹤兒童幹預系統安伯警報（AMBER Alert），安伯警報是美國專門為被綁架或被拐少年兒童設立的報警系統，一旦有兒童綁架案發生，該系統通過電視、廣播、手機等現代訊息方式，告知整個社區並發動民眾協助參與。Google 此前就將 Amber Alert 整合進瞭一些產品裡面，而 Facebook、Microsoft 同樣也有這樣接進瞭這個系統，2015 年，Uber 同樣在美國 180 個城市為司機加入瞭這項功能。36 氪有過相關報道。這個系統在過去 30 年來已經幫助美國傢庭找到瞭超過 18.3 萬個被拐賣的兒童，使得美國的失蹤兒童找回率達到瞭 97%。
對於犯罪預測和兒童保護，社交平臺可以做的事也許比我們想象中的更多，而這也許也是創業者們可以思考的方向。
