Dunia Pendidikan terutama dalam bidang Penelitian membuat satu kejutan setelah Tim Ilmuwan Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne(EPFL) yang terletak di tepi Danau Jenewa mengembangkan Metode Algoritma yang mampu mengidentifikasikan sumber epidmi atau informasi yang beredar dalam sistem jaringan. Penemuan Metode Algoritma ini dapat digunakan dalam membantu investigasi tidak kriminalitas. Para Penyidik Kepolisian sangat menyadari betapa Sulitnya Pelacakan yang harus dilakukan terhadap Tindak Kriminal atau perbuatan yang melawan hukum. Akibat dari sulitnya melakukan penyelidikan sehingga harus membutuhkan waktu yang cukup lama untuk menindak para pelaku kriminal, apalagi di jaman sekarang ini yang sudah multi information dengan era Technology Internet sehingga tindak kejahatan yang membentuk jaringan semakin terorganisir.
Node dan koneksi terhitung meningkat drastis dalam jaringan, sehingga semakin sulit untuk membasmi pihak yang bersalah. Ilmuwan EPFL Pinto Pedro dari Audiovisual Komunikasi Laboratorium dan rekan-rekannya telah mengembangkan sebuah algoritma yang dapat menjadi sekutu yang berharga untuk penyidikan, kriminal atau sebaliknya, selama melibatkan jaringan. Penelitian tim ini telah diterbitkan 10 Agustus 2012 silam, dalam Jurnal Physical Review Letters. "Dengan menggunakan metode kami, kita dapat menemukan sumber dari segala macam hal yang beredar di jaringan hanya dengan 'mendengarkan' ke sejumlah anggota jaringan itu," jelas Pinto. Misalnya, sebut dia, anda menemukan rumor tentang diri Anda yang telah menyebar di Facebook dan dikirim ke 500 orang - teman, atau bahkan teman dari teman Anda. Bagaimana Anda menemukan orang yang memulai rumor itu? "Dengan melihat pesan yang diterima oleh hanya 15 teman-teman Anda, dan dengan mempertimbangkan faktor waktu, algoritma kami dapat menelusuri jalan informasi kemudian kembali dan menemukan sumbernya," tambah Pinto.
Metode ini juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi keaslian pesan spam atau virus komputer hanya menggunakan sejumlah sensor dalam jaringan. Di dunia nyata, algoritma dapat digunakan untuk menemukan sumber utama dari penyakit menular, seperti kolera. "Kami menguji metode kami dengan data epidemi di Afrika Selatan yang diberikan oleh Ilmuwan EPFL Profesor Andrea Rinaldo dari Ecohydrology Laboratorium," kata Pinto. "Dengan jaringan air pemodelan, jaringan sungai, dan jaringan transportasi manusia, kita mampu menemukan tempat di mana kasus pertama infeksi muncul dengan memantau hanya sebagian kecil dari desa-desa."
Metode ini juga akan berguna dalam menanggapi serangan teroris, seperti serangan gas sarin 1995 di kereta bawah tanah Tokyo, di mana gas beracun di terowongan bawah tanah kota itu menewaskan 13 orang dan melukai hampir 1.000 lebih. "Dengan menggunakan algoritma ini, tidak akan diperlukan untuk melengkapi setiap stasiun dengan detektor. Sampel akan cukup untuk secara cepat mengidentifikasi asal serangan itu, dan tindakan dapat diambil sebelum menyebar terlalu jauh," kata Pinto.
Simulasi Komputer dari percakapan telepon yang bisa terjadi selama serangan teroris pada 11 September 2001, digunakan untuk menguji sistem Pinto. "Dengan merekonstruksi pertukaran pesan di dalam jaringan teroris 9/11, berita akan diambil untuk kemudian dirilis ke publik, sistem kami menemukan nama tiga tersangka potensial - satu di antaranya ditemukan menjadi dalang serangan, menurut penyelidikan resmi." Validitas metode ini dengan demikian telah terbukti secara aposteriori. Namun menurut Pinto, metode ini juga dapat digunakan untuk upaya pencegahan,semisal untuk memahami wabah penyakit atau semacamnya sebelum itu menjadi tidak terkendali."
Dengan hati-hati memilih titik-titik dalam jaringan untuk menguji, kita bisa lebih cepat mendeteksi penyebaran suatu epidemic," katanya. Ini juga bisa menjadi alat yang berharga bagi pengiklan yang menggunakan strategi viral marketing dengan memanfaatkan jaringan internet dan sosial untuk menjangkau pelanggan. Sebagai contoh, algoritma ini akan memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi blog internet khusus yang paling berpengaruh untuk target penonton mereka dan untuk memahami bagaimana artikel dalam blog ini menyebar ke seluruh komunitas online.
