Sa kinatibuk-an, daghan nga mga gobyerno ug mga kompaniya adunay mga suliran nga mahimong masangputon sa pag-abli sa mga tawag tungod kay ang bukas nga tawag makahimo og mga algorithm nga magamit alang sa mga panagna, ug kini nga mga panagna mahimong usa ka importante nga giya alang sa aksyon (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Pananglitan, sama sa pagtan-aw sa Netflix nga mga rating sa mga salida, ang mga gobyerno tingali gusto nga makatagna sa mga sangputanan sama sa diin ang mga restaurant ang lagmit nga adunay mga kalapasan sa code sa panglawas aron sa paggahin sa mga kapanguhaan sa inspeksyon nga mas epektibo. Tungod niini nga matang sa problema, si Edward Glaeser ug mga kaubanan (2016) migamit sa usa ka bukas nga panawagan aron sa pagtabang sa Lungsod sa Boston sa pagtagna sa kalimpyo sa kasilyas ug kalimpyo sa kalimpyo base sa mga datos gikan sa mga review sa Yelp ug data sa pagsusi sa kasaysayan. Gibanabana nga ang predictive model nga nakadaog sa open call makapauswag sa produksyon sa restaurant inspectors sa mga 50%.