Исследователи проанализировали твиты за сезон 2012 года, когда количество сообщений достигало 42 млн в день. Авторы пришли к заключению, что методы машинного обучения не повышают ваши шансы при ставках «больше-меньше» (когда букмекер называет предполагаемую сумму очков двух команд в матче, а участники пари ставят на то, что реальное число будет больше или меньше) или предсказывать сами результаты матчей. Тем не менее, анализ немного помогает в спред-беттинге (когда ставка делается на то, что разница в счете будет меньше или больше названной букмекером): точность прогноза — около 55%. Причина, объясняют исследователи, в том, что букмекеры учитывают мнение болельщиков при выборе объявляемых значений, а исследователи при анализе твитов тоже подсчитывали позитивные и негативные мнения.

Ученые признаются, что их поразило, насколько трудно выбрать цифру для ставок, и насколько букмекеры хорошо с этим справляются. В последние годы исследователи анализировали твиты для самых разных целей, от предсказания результатов выборов до слежения за вспышками заболеваний.