A pesquisa se baseou em milhões de artigos e detectou uma piora do sentimento geral das nações antes dos recentes levantes no Egito e na Líbia.
Embora a análise tenha sido feita retrospectivamente, cientistas dizem que o mesmo processo pode ser usado para antecipar conflitos que ainda estejam para acontecer.
O sistema também detectou dicas da localização do líder da rede Al-Qaeda, Osama Bin Laden, morto em maio deste ano.
Kalev Leetaru, do Instituto para Computação na Área de Humanas, Artes e Ciências Sociais da Universidade do Illinois divulgou a pesquisa na publicação científica First Monday.
A informação usada no estudo foi tirada rede uma série de fontes que analisam a imprensa pelo mundo, como o Open Source Centre (mantido pelo governo americano) e o serviço BBC Monitoring.
Também foram analisados sites de notícias, como o arquivo digitalizado do New York Times desde 1945.
No total, foram estudados mais de 100 milhões de artigos.
Dois tipos
As reportagens foram analisadas por dois tipos básicos de informações: sentimento (se ela representava notícias boas ou ruins) e localização (onde eles aconteciam e a localização de outros participantes no artigo).
A detecção de sentimento buscou palavras como "terrível", "horrível" e "agradável".
No quesito localização, o estudo pegou citações como "Cairo" e as converteu em coordenadas em um mapa.
A análise de elementos das reportagens criou uma rede com mais de 100 trilhões de interconexões.
Os dados foram colocados em um supercomputador SGI Altix, conhecido como Nautilus, na Universidade do Tennessee.
A máquina tem um poder de processamento de 8.2 teraflops (ou trilhões de operações de ponto flutuante por segundo).
Baseado em perguntas específicas, o Nautilus gerou gráficos para diferentes países que tiveram suas “primaveras árabes”.
Em cada caso, os resultados agregados de milhares de reportagens mostrou uma notável queda no sentimento geral das nações antes dos levantes, tanto dentro do país como em reportagens do exterior.
No caso egípcio, o tom das coberturas de imprensa antes da queda do presidente Hosni Mubarak chegou a um ponto baixo só visto duas vezes nos 30 anos anteriores, antes do bombardeio americano de tropas iraquianas em 1991 e antes da invasão americana do Iraque em 2003.
Inteligência
Leetaru diz que seu sistema parece gerar informação de inteligência melhor do que a disponível para o governo americano na época.
"O mero fato de o presidente americano seguir apoiando Mubarak sugere fortemente que mesmo no mais alto nível as análises sugeriam que ele permaneceria no poder", disse ele à BBC.
"Isso é provável porque há nessa área especialistas estudando o Egito há 30 anos e, nesse período, nada aconteceu a Mubarak."
Leetaru diz que o gráfico egípcio sugere que algo inédito estava acontecendo naquela época.
"A curva de tom (sentimento) mostra que a situação estava ficando cada vez pior para ele tão rapidamente e com tanta força que parece impossível que ele sobrevivesse."
Quedas semelhantes foram vistas pouco antes da revolução na Líbia e nos conflitos dos Bálcãs nos anos 1990.
A Arábia Saudita, que até agora resistiu aos levantes populares, experimentou flutuações tão fortes quanto às de países que depuseram seus líderes.
No estudo, Leetaru sugere que a análise de reportagens de vários países sobre Osama Bin Laden poderiam ter fornecido dicas relevantes sobre sua localização.
Embora muitos acreditassem que o líder da Al-Qaeda estaria escondido no Afeganistão, informações geográficas extraídas de reportagens frequentemente o identificavam com o norte do Paquistão.
Apenas uma reportagem mencionava a cidade de Abbottabad antes da localização de Bin Laden em abril deste ano.
No entanto, a análise geográfica sugere que ele estava dentro de uma área de 200 km².
A análise do computador parece poder prever grandes eventos ao identificar uma mudança súbita e negativa do sentimento de uma nação.
Mas neste estudo, as análises foram feitas de eventos já ocorridos.
Segundo Kalev Leetaru, o sistema pode ser adaptado para trabalhar em tempo real, como um instrumento de previsão.
"É o próximo passo", disse Leetaru, que já trabalha para desenvolver a tecnologia.
"É muito parecido com as previsões econômicas feitas pelos algoritmos. Você sabe a direção que algo teve nos últimos tempos e quer saber o que vai acontecer."
O cientista também quer melhorar a resolução da análise, especialmente da geográfica, chegando a determinar cidades, “grupos de indivíduos e como eles interagem”.
"Faço uma comparação com a meteorologia. Nunca é perfeita, mas é ainda melhor do que palpites aleatórios."
