At this point you might be thinking that these results are a bit disappointing, but just one year later, Blumenstock and two colleagues—Gabriel Cadamuro and Robert On—published a paper in Science with substantially better results (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015). There were two main technical reasons for the improvement: 1) they used more sophisticated methods (i.e., a new approach to feature engineering and a more sophisticated machine learning model) and 2) rather than attempting to infer responses to individual survey questions (e.g., “Do you own a radio?”), they attempted to infer a composite wealth index.
ဤအချက်မှာသငျသညျတွင်-ပုံနှိပ်ထုတ်ဝေသိသိသာသာပိုကောင်းရလဒ်များကိုနှင့်အတူသိပ္ပံအတွက်စက္ကူ, ဤရလဒ်များကိုနည်းနည်းစိတ်ပျက်စရာဖြစ်ကြောင်းစဉ်းစားပေမယ့်ကိုယ့်တစ်နှစ်အကြာတွင် Blumenstock နှစ်ယောက်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ-ဂါဗြေလ Cadamuro နဲ့ Robert စေခြင်းငှါ (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) ။ ထိုတိုးတက်မှုများအတွက်နှစ်ခုကိုအဓိကနည်းပညာဆိုင်ရာအကြောင်းရင်းရှိခဲ့သည်: 1) သူတို့ကပိုခေတ်မီနည်းစနစ် (ဆိုလိုသည်မှာ, အင်ဂျင်နီယာနှင့်တစ်ဦးပိုမိုခေတ်မီစက်သင်ယူမှုပုံစံ feature အသစ်တစ်ခုချဉ်းကပ်မှု) ကိုအသုံးပြုနှငျ့ 2) အစားလူတစ်ဦးချင်းစီစစ်တမ်းမေးခွန်းတွေရဲ့တုံ့ပြန်မှုအခြဖို့ကြိုးစားနေတဲ့ထက် (ဥပမာ, "သင်တစ်ဦးကရေဒီယိုကိုပိုင်ဆိုင်ပါသလား"), သူတို့တစ်တွေစုပေါငျးဥစ္စာဓနအညွှန်းကိန်းအခြဖို့ကြိုးစားခဲ့တယ်။